$key_answer = 'answer'.$question_num; $test_question = mysql_query('DESCRIBE question_manage {$key_question}'); $test_question = mysql_fetch_array($test_question); if(!is_array($test_question)){ mysql_query("ALTER TABLE `question_manage` ADD `{$key_q

情景如下: "今日前端忽然说句, 我需要做个判断, 不能重复收藏, 我犹如颈有寒冰不寒而栗, 于是思考我该怎么做?为什么她都思考到了我没有思考到这是我的工作啊" 思考后得到三种解决方案: 1. 两条sql, 然后通过第一条sql判断 2. 一条sql, insert 中使用exists方式(暂时不会,下面讲解) 3. 存储过程 后请教公司一同事,得到结论, 如果是两个客户端同时操作就采用存储过程, 如果不是, 那么第一种第二种都ok, 后决定采用方案2 INSERT INTO tabl

IFNULL(expr1,expr2)函数,这个函数只能判断是否为空 SELECT CONCAT(first_name,',',last_name,',',job_id,IFNULL(commission_pct,0)) AS out_put FROM employees;

mysql导入数据到oracle中. 建立Oracle表: CREATE TABLE "GG_USER" ( "USERID" BYTE) NOT NULL, "ISPART" BYTE) DEFAULT NULL, "ACTUALPOSITIONID" ) DEFAULT NULL, "BEGINWORKTIME" ) DEFAULT NULL, "BIRTHDAY" ) DEFAUL

在mysql中插入数据有时需要判断数据插入是否重复 语句编写:insert into 表(相应字段) select 相应字段 from dual where not exists (select 相应字段 from 表 where 相应查询条件) eg:

MySQL 判断数据库和数据表是否存在 如何使用SQL查询语句,判断数据库和数据表是否存在? 1.判断数据库是否存在 查询SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME = '需要查找的数据库名'; 也可以模糊查询,SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME like '%需要查询的数据库名的部分名称%'; 2.判断数据表

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

数据库 MySQL 之 数据操作 一.MySQL数据类型介绍 MySQL支持多种类型,大致可以分为四类:数值.字符串类型.日期/时间和其他类型. ①二进制类型 bit[(M)] 二进制位(101001),m表示二进制位的长度(1-64),默认m＝1 ②整数类型:存储年龄,等级,id,各种号码等 tinyint[(m)] [unsigned] [zerofill] 小整数,数据类型用于保存一些范围的整数数值范围: 有符号:-128 - 127. 无符号:255 特别的: MySQL中无布尔值,使用

摘要:大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是阿里云提供的一种快速.完全托管的EB级数据仓库解决方案.本文章中阿里云MaxCompute公有云技术支持人员刘力夺通过一个实验向大家介绍了阿里云关系型数据库产品RDS中的MySQL数据如何同步到MaxCompute,帮助用户大体了解MaxCompute产品以及其数据同步过程. 直播视频回顾:MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 实验方案概述 本实验是对RDS同步数据到MaxCom

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

介绍 在日常维护工作当中经常会需要对数据进行导出操作,而mysqldump是导出数据过程中使用非常频繁的一个工具:它自带的功能参数非常多,文章中会列举出一些常用的操作,在文章末尾会将所有的参数详细说明列出来. 语法: 默认不带参数的导出,导出文本内容大概如下:创建数据库判断语句-删除表-创建表-锁表-禁用索引-插入数据-启用索引-解锁表. Usage: mysqldump [OPTIONS] database [tables] OR mysqldump [OPTIONS] --databases

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:

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

2014-06-26 Created By BaoXinjian

一:关于mysql表数据大小 我们知道mysql存储数据文件一般使用表空间存储 当mysql使用innodb存储引擎的时候,mysql使用表存储数据分为共享表空间和独享表空间两种方式 ·共享表空间:Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面,而这个表空间可以由很多个文件组成,一个表可以跨多个文件存在. 所以其大小限制不再是文件大小的限制,而是其自身的限制 -->innodb官方显示表空间的最大限制为64TB ·独享表空间:每个表的数据以一个单独的文件来存放,这个时候的单表限制,又变成文件系

本篇内容还是建立在上一篇Java Web学习系列——Maven Web项目中集成使用Spring基础之上,对之前的Maven Web项目进行升级改造,实现对MySQL的数据访问. 添加依赖Jar包 这部分内容需要以下Jar包支持 mysql-connector:MySQL数据库连接驱动,架起服务端与数据库沟通的桥梁: MyBatis:一个支持普通SQL查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架: log4j:Apache的开源项目,一个功能强大的日志组件,提供方便的日志记录: 修改后的pom.xm

http://www.cnblogs.com/chenmh/p/5300370.html 介绍 在日常维护工作当中经常会需要对数据进行导出操作,而mysqldump是导出数据过程中使用非常频繁的一个工具:它自带的功能参数非常多,文章中会列举出一些常用的操作,在文章末尾会将所有的参数详细说明列出来. 语法: 默认不带参数的导出,导出文本内容大概如下:创建数据库判断语句-删除表-创建表-锁表-禁用索引-插入数据-启用索引-解锁表. Usage: mysqldump [OPTIONS] databas

需求:更改mysql数据数据文件目录及my.ini位置. 步骤: 1.查找my.ini位置,可通过windows服务所对应mysql启动项,查看其对应属性->可执行文件路径,获取my.ini路径. "D:\MySQL\MySQL Server 5.5\bin\mysqld" --defaults-file="D:\MySQL Data\my.ini" MySQL55 2.编辑my.ini中对应datadir 改前:datadir="D:\MySQL

MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询) 在MySQL中创建数据库的目的是为了使用其中的数据. 使用select查询语句可以从数据库中把数据查询出来. select语句的语法格式如下: select selection_list // 要查询的内容,选择哪些列 from table_list // 从什么表中查询,从何处选择行 where primary_constraint // 查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns // 如何对结果

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java