ETL效率优化 开启数据库日志记录及性能监控 如果我们想要优化一个ETL(KTR或者KJB)的性能,我们首先需要知道的就是它的瓶颈在哪里.而这些信息一般只能在ETL运行的步骤度量中看到,并且是不会持久化的.如果你希望把一些数据记录下来,帮助以后进行查阅,那么可以开启数据库日志和性能监控. 作业 Edit -> Settings -> Log 具体设置过程就不细讲了,很简单. 转化 Edit -> Settings -> Logging 这时开启了日志记录,还需要设置性能监控 Edi

环境:windows7,jvm内存设置14G,kettle5.1后来升级到5.4,oracle作为资源库. 问题背景:我们通过web页面管理kettle的job运行,这只是一个管理界面,即使web项目停掉也不会影响job的运行情况,实际运行job的是后台程序,随着job数量的增多,达到三四百个时,job的运行速度也达到了难以接受的程度. 方案1: 针对出现的问题,经测试发现,job一经运行就不会再重新从资源库读取了(针对定时运行的job),job中的转换则每次都会重新从资源库中读取,我找到了or

一>文件资源库配置 1. 建立文件资源库:点击工具->资源库->连接资源库菜单 使用文件资源库不需要用户名和密码,如果没有资源库可以点击右上角的"+"新建资源库,如下图: 第一种方式为建立数据库的资源库,本例选择使用文件资源库,选择确定后会要求选择文件资源库的路径,并给文件资源库设置一个ID和名称 2. 创建转换和任务 如下图,随意创建一个转换 然后保存到资源库中,创建任务方式基本相同: 3. 浏览资源库内容 如上图有两个按钮,第一个用于打开资源库的转换或任务,第二个

第9章 MySQL数据库Schema设计的性能优化 前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9.1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Sche

1. 简介 在Web应用程序体系架构中,数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分,它对系统的性能有非常重要的影响.MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是mysql数据库的默认设置性能非常的差,仅仅是一个玩具数据库.因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化. 优化是一个复杂的任务,本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化,服务器端优化,存储引擎优化.   2. 数据库设计和查询优化 在MySQL Server性能调优中,首先要考虑的就是Database Schema设计

Mysql数据库调优和性能优化的21条最佳实践 1. 简介 在Web应用程序体系架构中,数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分,它对系统的性能有非常重要的影响.MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差,仅仅是一个玩具数据库.因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化. 优化是一个复杂的任务,本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化,服务器端优化,存储引擎优化. 2. 数据库设计和查询优化 在MySQL Server性能调优中,首先要

二.基于单表设计的多表设计原则:(1)表关系: 一)一对一关系: 定义: 在这种关系中,关系表的每一边都只能存在一个记录.每个数据表中的关键字在对应的关系表中只能存在一个记录或者没有对应的记录.这种关系和一对配偶之间的关系非常相似——要么你已经结婚,你和你的配偶只能有一个配偶,要么你没有结婚没有配偶.大多数的一对一的关系都是某种商业规则约束的结果,而不是按照数据的自然属性来得到的.如果没有这些规则的约束,你通常可以把两个数据表合并进一个数据表,而且不会打破任何规范化的规则. 一对一关系又分为:一

查询过程探究 我们先看一下向mysql发送一个查询请求时,mysql做了什么? 如上图所示,查询执行的过程大概可分为6个步骤: 客户端向MySQL服务器发送一条查询请求 服务器首先检查查询缓存,如果命中缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段 服务器进行SQL解析.预处理 再由优化器生成对应的执行计划 MySQL根据执行计划,调用存储引擎的API来执行查询 将结果返回给客户端,同时缓存查询结果 下面分别说明: 1.客户端/服务端通信协议 MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的

现总结工作与学习中关于数据库的规范设计与优化技巧 1.规范背景与目的 MySQL数据库与 Oracle. SQL Server 等数据库相比,有其内核上的优势与劣势.我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范,扬长避短. 本规范旨在帮助或指导RD.QA.OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计. 在数据库变更和处理流程.数据库表设计.SQL编写等方面予以规范,从而为公司业务系统稳定.健康地运行提供保障. 2.设计规范 2.1数据库设计 说明: 以下所有规范会按照[高危].[强制].[建议

最近架构一个项目,实现行情的接入和分发,需要达到极致的低时延特性,这对于证券系统是非常重要的.接入的行情源是可以配置,既可以是Level-1,也可以是Level-2或其他第三方的源.虽然Level-1行情没有Level-2快,但是作为系统支持的行情源,我们还是需要优化它,使得从文件读取,到用户通过socket收到行情,端到端的时延尽可能的低.本文主要介绍对level-1行情dbf文件读取的极致优化方案.相信对其他的dbf文件读取应该也有借鉴意义. Level-1行情是由行情小站,定时每隔几秒把d

请按如下配置myqsl.cnf (/etc/mysql/mysql.conf.d/mysql.cnf ),然后重启mysql服务,对于web程序,你可以把web所有编码都搞成utf-8[client]default-character-set=utf8 [mysqld]character-set-server=utf8 collation-server=utf8_general_ci 下面引用一篇不错的分析 MySQL的“SET NAMES x”字符集问题分析 近来接受BBT的培训,做一个投票系

主要用在ExecuteReader(c)中,如果想要返回对象前不关闭数据库连接,须要用CommandBehavior.CloseConnection: CloseConnection解决了流读取数据模式下,数据库连接不能有效关闭的情况.当某个XXXDataReader对象在生成时使用了CommandBehavior.CloseConnection,那数据库连接将在XXXDataReader对象关闭时自动关闭. 由于流模式读取数据库的特点,在具体应用时很难确定数据库连接何时才能被关闭,因为读取的动

Kettle实现数据库迁移 需求: 做数据仓库时,需要将业务系统CRM抽取到数据仓库的缓冲层,业务系统使用的是SqlServer数据库,数据仓库的缓冲层使用的是mysql数据库,为实现数据库的迁移,即将SqlServer数据库中的所有表与数据迁移到Mysql. 解决办法: kettle设计一整套流程实现,读取数据库中表->创建表->表数据抽取 实现过程: 整套流程分为:2个job,4个trans.使用到的Trans插件:表输入.字段选择.复制记录到结果.从结果获取记录.设置变量.java脚本.

1.参考C#代码 using Help.DBAccessLayer.Business; using Help.DBAccessLayer.Model.SqlGenerator; using Newtonsoft.Json; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Text; using Syst

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

首先我将生成饼图的方法独立写成一个PieChar.java类,详细代码如下:(数据库需要自己建,如有需要的话) import java.io.IOException; import java.sql.SQLException; import org.jfree.chart.ChartFactory; import org.jfree.chart.JFreeChart; import org.jfree.data.general.DefaultPieDataset; public class Pi

读取数据库中的所有的表名 private Set<String> getTableNameByCon(Connection con) { Set<String> set = new HashSet<String>(); try { DatabaseMetaData meta = con.getMetaData(); ResultSet rs = meta.getTables(null, null, null, new String[] { "TABLE&quo

最近架构一个项目,实现行情的接入和分发,需要达到极致的低时延特性,这对于证券系统是非常重要的.接入的行情源是可以配置,既可以是Level-1,也可以是Level-2或其他第三方的源.虽然Level-1行情没有Level-2快,但是作为系统支持的行情源,我们还是需要优化它,使得从文件读取,到用户通过socket收到行情,端到端的时延尽可能的低.本文主要介绍对level-1行情dbf文件读取的极致优化方案.相信对其他的dbf文件读取应该也有借鉴意义. Level-1行情是由行情小站,定时每隔几秒把d

方案一:读取数据库方式 从数据库读取信息→封装→生成接口数据 应用场景: 数据时效性比较高的系统 方案二:读取缓存方式 从数据库获取信息(第一次设置缓存或缓存失效时)→封装(第一次设置缓存或缓存失效时)→返回数据 ↓                                              ↑ 缓存(缓存生效时)     →   →    →    → 方案三:定时读取缓存方式(crontab 定时任务) 封装并返回数据 ↑ 数据库→crontab→缓存 ↑ http 请求 ==

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>测试js访问数据库</title&g

在自学杨中科老师的视频教学时,拓展编写SqlHelper使用,在将ExecuteReader方法封装进而读取数据库中的数据时 会产生Additional information: 阅读器关闭时尝试调用 Read 无效问题,错误产生时,我的代码如下: SqlHelper.cs代码如下: public static SqlDataReader ExecuteReader(string sql)         {             using (SqlConnection conn = new