performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
通常我们在安装mysql实例时,都是使用默认的时区(中国大陆的服务器,通常就是GMT+8北京时区),随着业务的发展,如果业务实现了全球化,需要支持(多时区)按当地时间来汇总数据时,就会涉及到时区转换问题。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
Percona Toolkit简称pt工具,是Percona公司开发用于管理MySQL的工具,功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等,DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
以下对 DBLE 3.21.10.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
初次接触 TiDB,是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享,当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型,由于业务需要,很多在线业务数据量和访问量都非常的大,而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求,为了使数据库分片对开发透明,同程自研了 DBrouter 。但分片后的合并、实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点。一直没有特别好的办法解决。
注:使用docker部署mysql实例,方便快速搭建演示环境。但本文重点是讲解主从配置,因此简略描述docker环境构建mysql容器实例。
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
学习大数据分析与应用课程的首要任务,是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果,然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
前几天专门花了时间开始做元数据的稽核,其实这只是一个初步的开始,也算是才开始走上正道。
change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
数据库行业年度回顾 技术的多元化探索与产品的差异化发展 2021年,各家数据库产品都取得了长足的进步。 首先,从技术角度上看,分布式、云及云原生、多模、HTAP、AI自治等代表性技术,成为了各大厂商布局发力的重点。 伴随着数据规模激增、场景复杂化,对大规模数据存储、计算提出了更高的要求。分布式数据库迎合这一趋势,近些年来发展迅速,逐步在业务核心场景中被尝试使用。其中不少分布式数据库产品在功能、性能、易用性、稳定性等方面都逐步完善成熟,相信在未来几年,分布式数据库将取得更大发展。 根据第三方机构预测,未来几年
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好,越简单越好(如能用data就用data而不用字符串),尽量避免NULL。 如果数据允许NULL,对MySQL来说更难优化,因为可为NULL的列使得索引,索引统计,和值比较都比较复杂。 TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT,8,16,24,32,64位整数,还有可选的UNSIGNED属性,只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度,但是对大多数应用这是没有意义的,他不会限制值的合法范围
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
本人前段时间经历了一个全球化的报表项目(java+mysql),刚开始业务只在国内开展,所有报表用户都是中国人,涉及时间/日期的数据,统一用北京时间即可。后来业务逐渐扩大到海外市场,很多国外用户也会使用该系统,这样默认用北京时间来显示就不太友好了。
MySQL 慢日志(slow log)是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句,为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例,分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
在公司内部,我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作,在满足业务方实时数据需求的同时,不断完善实时数仓内容,通过多次迭代,基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求,初步建立起顺风车实时数仓,完成了整体数据分层,包含明细数据和汇总数据,统一了DWD层,降低了大数据资源消耗,提高了数据复用性,可对外输出丰富的数据服务。
如果没有恢复场景,备份就失去了业务价值,毕竟单纯靠业务价值一把尺子就衡量系统建设其实是不公平的,但是如果数据没有恢复成功,备份就失去了任何价值。
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通常的命名方式是:ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式(增量还是全量),表名不能太长,一般不超过30字。如:
本文实例讲述了laravel5.6 框架操作数据 Eloquent ORM用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
官方MySQL 8.0 是非常大的版本,以前的版本号是 5.6、5.7,现在一下飞跃到 8.0,对于 Oracle MySQL官方来说也是非常大的版本,有很多的更新。
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
大家好,前面通过实例介绍了查询设计的主要步骤,也介绍通配符和常用函数等,本节要介绍的是选择查询分类中的汇总查询。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/703/1.html
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件(默认情况下保存在MySQL的数据目录中)
关于MySQL的性能监控和问题诊断,我们一般都从performance_schema中去获取想要的数据,在MySQL5.7.7版本中新增sys schema,它将performance_schema和information_schema中的数据以更容易理解的方式总结归纳为”视图”,其目的就是为了降低查询performance_schema的复杂度,让DBA能够快速的定位问题。今天我一起来看看这些库中都有哪些监控表和视图,掌握了这些,在我们开发和运维的过程中就起到了事半功倍的效果。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑,选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
一、云HIS系统框架简介 1、技术框架(1)总体框架:SaaS应用,全浏览器访问前后端分离,多服务协同服务可拆分,功能易扩展图片(2)技术细节:前端:Angular+Nginx后台:Java+Spring,SpringBoot,SpringMVC,SpringSecurity,MyBatisPlus,等数据库:MySQL + MyCat缓存:Redis+J2Cache图片消息队列:RabbitMQ任务调度中心:XxlJob接口技术:RESTful API + WebSocket + WebService报表
MongoDB内核代码中提供有完善的gotool工具,这些开源工具作用主要有:数据导出及恢复(mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport)工具、客户端shell链接工具(mongo)、IO测试工具(mongoperf)、流量qps/时延等监控统计工具(mongostat、mongotop)。
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
假如交易金额大于等于10万,认定为大单。统计产品ID,产品名称,大单数量,大单数量占比。
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
最近公司业务量有点大,服务器I/O访问频率过高,之前单节点MySQL有点扛不住压力了,于是我找老板又搞了一台服务器,准备上MySQL的主从复制和读写分离,做多库的存储,提高单个机器的性能,老板欣然同意!
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)。
本文介绍GreatSQL的一些关键新特性,相关特性主要针对GreatSQL 8.0.x版本(不含GreatSQL 5.7.x版本中的相关特性)。
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