DUPLICATE KEY UPDATE batch执行时出死锁错误 背景知识 一、 mysql insert 与 duplicate key: 典型的插入语句: 多条:INSERT INTO tablename (columnA, columnB, columnC) VALUES ('a', 1, 2), ('b', 7, 5) 单条:INSERT INTO tablename SET columnA='a', columnB=1, columnC=2 复制:INSERT [options1] [INT
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
a = objPHPExcel->getActiveSheet()->getCell(“A”.
drop 命令格式: drop database <数据库名>; 例如删除名为 bbskali 的数据库:
在笔记1中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
在上一篇 文章 中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
在笔记 1 中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
整个MySQL Server由以下组成 : Connection Pool :连接池组件 Management Services & Utilities :管理服务和工具组件 SQL Interface :SQL接口组件 Parser :查询分析器组件 Optimizer :优化器组件 Caches & Buffers :缓冲池组件 Pluggable Storage Engines :存储引擎 File System :文件系统 1)连接层 最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2)服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存,如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3)引擎层 存储引擎层,存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。 4)存储层 数据存储层,主要是将数据存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。
After the hard training of a life time, every athlete deserves a medal in the Games, no matter whether he won or not.
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的,所以将导入的数据按照主键的顺序排列,可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键,那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键,所以如果可以给表创建一个主键,将可以利用这点,来提高导入数据的效率。
正文之前 昨天终于把我苦命的毕业设计审批表送出去了。结果暑假的生产实习开始对账,我这儿又开始忙活了,还要签字,我有时候都在想要不全班代签一遍算了。不然真的揪心啊!mmp,就学校这些东西破事多!!虽然合
在InnoDB中我们可能会遇到死锁,一般情况下我们对于死锁无需关注,MySQL会自己处理,不过如果我们在error日志中发现大量的死锁,就需要我们检查应用并进行相应的处理
在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
1、创建、删除、切换数据库create database `数据库名`drop database `数据库名`use `数据库名`2、创建数据库用户jack在任意机器对其有完全访问权限;删除用户create user 'jack'@'%' identified by 'password' //添加用户drop user 'jack'@'%' //删除用户3、授权命令:grant privileges on databasename.tablename to ‘username’@‘host’p
0x00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才
《高性能MySQL》指导 性能优化 1.表优化 2.索引优化 3.查询优化 4.服务器优化 5.系统与硬件优化 稳定优化 1.复制 2.可拓展 3.高可用,避免单点失效等 4.云 5.备份恢复 1.表优化 选择合适的数据类型 减少列和关联 反范式冗余 缓存表、计数器表 2.索引优化 索引独立放在符号的一侧 前缀/翻转后缀索引 合适的多列索引顺序 聚簇索引(索引组织表) 覆盖需要返回字段索引 索引排序 压缩 移除冗余和重复索引 (唯一和主键都是索引) 索引减少锁
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
1.2第二类丢失更新(覆盖导致丢失)。T1对var的修改被T2提交的修改覆盖了,这是不可重复读的一种特殊情况。
通用mapper整合之后 不需要我们自己写单表的增删改查 省去了单表配置xml 导入Maven依赖
这些内容是从sqoop的官网整理出来的,是1.4.3版本的Document,如果有错误,希望大家指正。 1.使用sqoop导入数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --table TEST 2.账号密码 sqoop import --connect jdbc:mysql://database.example.com/employees \ --username aaron
如果你按照顺序,从第一篇文章读到本文。恭喜你,你已经将 Django 大部分基础知识掌握了。后续的文章是在之前的基础上添砖加瓦或常用的应用。本文将的内容是一个场景应用,新项目使用旧数据库。
Sqoop 是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中,也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年,最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意,2 与 1 不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
在0和1的计算机世界里,开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能,也要面对各种各样的挑战,不断提出方案,展开实践,以突破瓶颈、解决难题。
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储,而MySQL中的Null在底层就是Null,为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
外键是一个常见的保证数据库内容完整性的一种方式。当然现在出于性能考虑,在互联网企业中比较少甚至禁止使用外键。在DBRider中,提供了以下的与外键相关的功能 1)@DataSet注解中的disableConstraints属性 这个属性如果为true,则可以暂时去除外键约束,以便于数据导入操作。
关于更多 MySQL 数据库以及数据库 IDE 的问题大家可以移步本人专栏——MySQL 数据库。
经常会有一些朋友咨询我一些数据库的问题,我注意到一个很有意思的现象,凡是数据导入的问题,基本上都是Oracle类的,MySQL类的问题脑子里想了下竟然一次都没有。
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
Navicat 导出数据表的格式很多,增加了对 Excel 2007 以上版本的支持,当设计完一个表后,如果有上百条或更多的数据需要导入 MySQL 数据库时,我们可以先把设计好的数据导出到一个 Excel 表中,然后按照格式去填充,最后把这些填充完的数据再导入到 MySQL 数据库中。
Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图:
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
1. 将excel数据保存成txt文件,或者手动复制到txt,默认会以一个tab为列间隔。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
一、MySQL服务的启动和停止 net stop mysql net start mysql 二、登陆mysql mysql -u用户名 -p用户密码
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
一、双击热备介绍 1.基本概念 双机热备特指基于高可用系统中的两台服务器的热备(或高可用),双机高可用按工作中的切换方式分为:主-备方式(Active-Standby方式)和双主机方式(Active-Active方式),主-备方式即指的是一台服务器处于某种业务的激活状态(即Active状态),另一台服务器处于该业务的备用状态(即Standby状态)。而双主机方式即指两种不同业务分别在两台服务器上互为主备状态(即Active-Standby和Standby-Active状态)。 2.实现方式 a.基于共享存
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
很多时候,我们需要在本地电脑上,直接连接开发或测试环境的数据库,方便对数据进行增删改查。当然很多数据库都提供了自带的客户端,比如mysql的客户端是这样的:
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题,其原因是数据量小,大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求,所以不需要进行 SQL 优化,但是随着应用程序的不断变大,数据量的激增,数据库自身的性能跟不上了,此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化,这也是我们这篇文章所讨论的。
Wenjun,携程资深软件工程师,负责大住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
MySQL不仅用于表数据操作,还可以用来执行数据库和表的所有操作,包括表本身的创建和处理。
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库,具体可回顾MySQL创建数据库(一)。从本节课开始,我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
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