package com.sun.mysql;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.Iterator;import org.apache.hadoop.conf.Confi

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

MySQL数据库-数据表.以及列的增删改查 1.创建一个表 CREATE(创建) TABLE(表) ENGINE(引擎) ENGINE=INNODB(引擎)还有很多类引擎,这里只是简单的提一下INNODB引擎,INNODB引擎支持事务(回滚),也就是一个事务执行时如果没有完成数据可以回滚 CHARSET(字符编码) CREATE TABLE(创建表) -- 创建表说明: -- create table 表名( -- 列名 类型(最大字符数) 是否可以为空, -- 列名 类型(最大字符数) 是否可

MySQL数据库数据存放位置修改 MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL 最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一.MySQL 是开源的,所以你不需要支付额外的费用.MySQL 对 PHP 有很好的支持,PHP是目前最流行的 Web 开发语言.大部分的PHP开发者都会

什么是solr solr是基于Lucene的全文搜索服务器,对Lucene进行了扩展优化. 准备工作 首先,去下载以下软件包: JDK8:jdk-8u60-linux-x64.tar.gz TOMCAT8:apache-tomcat-8.5.4.zip SOLR5.5.3:solr-5.5.3.zip 并上传到到linux服务器某个路径下,如下图,我放置在/usr/local/solr目录下:

之前写过一篇博客"MySQL更改数据库数据存储目录",当时的测试环境是RHEL和CentOS,谁想最近在Ubuntu下面更改MySQL数据库数据存储目录时遇到了之前未遇到的问题,之前的经验用不上了(或者说之前的总结不是太全面),修改完MySQL数据库数据存储目录后重启MySQL,发现MySQL服务无法启动. root@mylnx2:/etc/mysql/mysql.conf.d# service mysql start   Job for mysql.service failed be

mysql数据库数据(字段数过大)太多导入不了的决方法: 1.打开navicat 工具 2.在数据库上右键,执行右键菜单命令“命令列界面” 3.在打开的窗口中,运行set global max_allowed_packet = 524288000; 4.再导入就可以了

两台Mysql数据库数据同步实现 做开发的时候要做Mysql的数据库同步,两台安装一样的系统,都是FreeBSD5.4,安装了Apache 2.0.55和PHP 4.4.0,Mysql的版本是4.1.15,都是目前最新的版本. 1. 安装配置 两台服务器,分别安装好Mysql,都安装在 /usr/local/mysql 目录下(安装步骤省略,请参考相关文档),两台服务器的IP分别是192.168.0.1和192.168.0.2,我们把192.168.0.1作为master数据库,把192.168

mysql 数据库数据订正 http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-717175/ 工作过程中时常遇到数据订正的需求,该操作本身不难.操作时要求能够保持回滚~对于能够满足回滚的要求,我通常执行备份表,然后执行变更!如果发送订正错误或者用户要求回滚的时候,就完全恢复整个表,这样做会有多余的操作,因为我们只要 实际上可以选择备份要进行更正的数据!比如如下需求: 将表resource中usage_type='unused' 并且 user_id=166 的记录

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

数据锁 需求: 有一个账户,两个人在同一时间要对此账户操作,A要对账户充值100块,B要从账户中取出100块.操作前都要先看一下账户的 余额然后再操作. -- 窗口1 用户进行充值 -- 充值前 先查看余额 set @m=0; SELECT money into @m from account where id = 1; select @m; -- 看到余额后 充值100 块 update account set money = @m + 100 where id = 1; SELECT * f

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

  数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一

环境内核信息: [root@zabbix-01 ~]# uname -a Linux lodboyedu-01 2.6.32-696.el6.x86_64 #1 SMP Tue Mar 21 19:29:05 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 备份数据库中的数据 [root@mku tools]# /application/mysql/bin/mysqldump -u root -p123456 --all-databases >/tmp/bak.s

1.phpmyadmin导出 ) AS `a` LEFT JOIN ( SELECT * FROM `newerp_jifen_order_log` WHERE `content` = '客户确认收货' GROUP BY `order_id` ) `b` ON ( `a`.`order_id` = `b`.`order_id` ) JOIN `newerp_member` AS `c` ON (`a`.`member_id` = `c`.`id`) WHERE `b`.`order_id` IS

从一个数据库数据迁移到本地localhost 程序在调用到数据库的视图时报错,直接在数据库中打开视图时也报错,类似: mysql 1449 : The user specified as a definer ('montor'@'%') does not exist 经查,是权限问题,解决办法: 运行:grant all privileges on *.* to monitor@"%" identified by "."; 之后打开视图时便不会报错,程序调用也不会报

1.缘由 快下班的时候,一同事说在写linq查询语句时where条件中写两时间相减大于某具体天数报错:后来仔细一问,经抽象简化,可以总结为下面的公式: a.当前时间 减去 某表时间字段 大于 某具体天数  :简化后:常量-变量>常量 : b.数据库表某时间字段1 减去 数据库某时间字段2 大于 某具体天数 :简化后:变量-变量>常量 : 对于上述情况,linq是完全支持a的.那么对于b,则需要绕个圈子,要么将数据加载到内存,然后在内存中计算:要么通过其他方式,比喻在linq语句中直接调用C#的

一,今天准备脚本做mysql数据库的铺地数据,脚本内容不赘述,在批量执行insert语句时候,出现一个问题: // sprintf(chQuery, "insert into table (id,  create_time, update_time, version) values ('{datetime}', '2018-06-09 09:57:40', '2018-06-19 11:11:36', '14');");//插入数据 因为id是主键,所以用datetime参数化,这样每

近期因工作须要.须要将mysql数据库迁移到sqlserver.不过数据迁移.因此相对照较简单.对于mysql迁移到sqlserver,我们须要使用到mysql odbc驱动,然后透过sqlserver链接服务器的方式来訪问mysql.详细见下文描写叙述. 一. 迁移环境 源:RHEL 6.5 + MySQL 5.6.26 目标: Windows 7 64 + SQLserver 2014 二.准备迁移环境 1.下载及安装ODBC驱动 http://dev.mysql.com/downloads

在开发过程中,我们经常会遇到对业务数据进行模糊搜索的需求,例如电商网站对于商品的搜索,以及内容网站对于内容的关键字检索等等.对于这些高级的搜索功能,显然数据库的 Like 是不合适的,通常我们采用 ElasticSearch 来完成数据的搜索和分析,有了这个利器,我们可以轻松应对上述场景,实现关键字搜索等功能. 不过,由于增加了 ElasticSearch 作为搜索引擎,随之而来的问题就是,如何将业务中的数据同步到 ElasticSearch 中,主要有两种方式: 业务双写(具有侵入性) 数据库

使用rpm安装方式安装完MySQL数据库后,数据文件的默认路径为/var/lib/mysql,然而根目录并不适合用于存储数据文件. 原路径:/var/lib/mysql 目标路径:/home/mysql_data/mysql Linux系统版本:centos7.6 MySQL数据库版本:5.7.25 步骤: 1.创建目标路径 mkdir -p /home/mysql_data 2.关闭MySQL systemctl stop mysqld 3.复制数据文件 cp -arp /var/lib/my