Java代码: package com.zifeiy.snowflake.handle.etl.mongodb; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.bson.Document; import com.mongodb.MongoClient; im

当业务运行一段时间后,会出现有些表数据量很大,可能对系统性能产生不良的影响,常见的如订单表.登录log表等,这些数据很有时效性,比如我们一般很少去查上个月的订单,最多也就是报表统计会涉及到. 在我们的数据库中,用户登录表就是这种类型的表,一般而言,表中的数据是不可逆的,只有插入操作没有删除或者修改操作,表示在过去一段时间内完成的事实业务数据.比如登录表表示一段时间内用户的登录信息,登录一次游戏就会在数据库中记录一条数据. 1.对于备份这类表的策略是: 第一次备份全表的数据导入到备份表中,也就是全

1 试用了MysqlWorkBench的数据迁移功能 以为能实现:建立跟Sqlserver一样的表结构和视图的功能,sqlserver的数据迁移到mysql 实际上发现:即使勾选了表和视图,实际上却只能建立表结构. 视图结构,表数据,都没有 后来尝试文章:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/3237907.html http://www.cnblogs.com/overblue/p/5796887.html 尝试了SQLyog,不知道是不是我设置的问题,一直失败 然

1. 按照原历史表新增一个新表(空表): mysql> create table history_log_new ...; 2. 给历史表重命名,并将新表重命名为历史表: mysql> RENAME TABLE history_log to history_log_20151217, history_log_new to history_log;

@ 把老数据库中的某个表倒出成sql文件 $mysqldump -uroot -p123456 my_db > my_db.sql (输入密码) @ 在新环境中导入 $sudo apt-get install mysql-server -y (期间要初始化root用户的密码) $mysql -uroot -p (输入密码) mysql> show databases;(注意分号) mysql> create database my_db; mysql> show databases

1. 表结构相同的表,且在同一数据库(如,table1,table2) insert into table1 select * from table2 # 完全复制 insert into table1 select distinct * from table2 # 不复制重复纪录 * from table2 # 前五条纪录 insert into table1(a,b,c) select a,b,c from table2 # 插入指定字段值 2. 不在同一数据库中(如,db1 table1,

背景 从mysql.slow_log 获取慢查询日志很慢,该表是csv表,没有索引. 想添加索引来加速访问,而csv引擎不能添加索引(csv引擎存储是以逗号分割的文本来存储的),只能改存储引擎来添加索引了 MySQL 中日志表slow_log和general_log主要特点 日志表只能是CSV和MYISAM存储引擎 更改日志表的存储引擎必须先停止使用该日志表 日志表中的数据不记录binlog 锁表语句FTWRL和lock tables.read_only对日志表无效 用户不能对日志表进行DML操

一.Django项目的创建与介绍 ''' 安装Django #在cmd中输入pip3 #出现这个错误Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' #可以直接用 python3 -m pip 代替 pip3 #这个问题是pip3 版本过低直接在cmd中执行 python3 -m pip install --upgrade pip 更新pip3 # 在指定解释器环境下安装django 1.11.9 # 在真实python3环境

(3.12)mysql基础深入——mysql日志文件/其他文件(socket/pid/表结构/Innodb) 关键词:mysql日志文件,mysqldumpslow分析工具 目录:日志文件的分类 1.错误日志(error log) 2.二进制日志(binlog):mysqlbinlog分析查看工具 3.慢查询日志(show query log):mysqldumpslow分析工具 4.通用日志(general log) 5.重做日志(redo log) 6.中继日志(relay log) 7.D

MySQL日志管理 mysql日志(默认存放在datadir): 同大多数关系型数据库一样,日志文件是MySQL数据库的重要组成部分.MySQL有几种不同的日志文件,通常包括错误日志文件,二进制日志,查询日志,慢查询日志,等等.这些日志可以帮助我们定位mysqld内部发生的事件,数据库性能故障,记录数据的变更历史,用户恢复数据库等等. 错误日志 --错误日志,记录mysql服务端在运行时产生的错误信息 以及mysql启动和关闭时的日志信息 查询日志 --select * from xxx; sh

最近在研究MySQL数据库的库表迁移问题,主要分为两种情况,一种情况是迁移数据库的表的全部字段,另一种是迁移数据库的表的部分字段.前一种情况是直接使用mysqldump命令来实现,后一种情况则是采用数据写入本地再导入MySQL的思路.显然前一种情况也可以采用后一种情况的思路实现,但使用mysqldump命令的效率明显要高. 一.MySQL迁移数据库库表的全部字段 需求:A库的a表迁移到B库,A库和B库已经存在. 思路:使用mysqldump命令将A库的信息写入sql脚本,然后向B库中执行该脚本.

场景 一张历史表product_history 500万数据,凌晨的才会将正式表的数据迁移到历史表,此次需求将历史表迁移到一个更便宜的数据库实例进行存储. 条件 1.此表不是实时写,凌晨才会更新 2.夸数据库实例进行迁移 3.此表对数据准确性有要求,数据必须准确 选型 1.navicat 导出数据(转存储仅结构和数据) 2.重命名表,创建一张新表(适合同一个实例) 3.mysqldump 导数据 操作对比 navicat 支持两个数据库之间直接导数据,不需要先导出到本地再从本地导入到另外的实例

之前开发的一个监控系统,数据库的日志表是单表,虽然现在数据还不大并且做了查询sql优化,不过以后数据库的日志表数据肯定会越来越庞大,将会导致查询缓慢,所以把日志表改成分表,日志表可以按时间做水平分表,我是按月分的,每个月一张表,这时候的问题是 数据库有多张同样的分表如何根据条件查询? 在进行分页的时候如何计算总记录数?如何查询出所有分表? 每个月的新表是如何创建?系统如何自动创建? 不确定哪个分表的情况如何查询某一条详细记录? 分表查询分表查询可以用union或者union all进行查询uni

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD

通常单天的日志 仅仅记录当天的日志信息,假设须要查看一月内的日志信息须要对每天的日志表结果集合进行拼接,通经常使用到 union . 储存过程: drop PROCEDURE if EXISTS unionSp; DELIMITER // create procedure unionSp(sTime varchar(32), eTime varchar(32),tchema varchar(32)) begin declare sqlVar varchar(1024000); declare r

mysql单表数据量巨大时,查询性能会很差,经常遇到的是存储日志相关的数据会每天产生大量的数据. 这里提供单表拆分成多表存储的三个思路: 一,固定N张表,ID取模存储 预先创建好N张表,记录按ID取模存储到相应的表中. 优点:简单粗暴 缺点: 受ID模式,预先创建好表的数量,不易扩展和改动. 按ID查询方便,但按时间查询就比较麻烦. 数据量大时迁移会影响性能. 例如:表test 拆分到100张表中 INSERT INTO test{$i} SELECT * FROM test WHERE id%

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

关于分表:顾名思义就是一张数据量很大的表拆分成几个表分别进行存储. 我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程: 接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果.在这个过程中一般比较花时间的是在队列里的等待时间和执行时间.归根到底就是执行时间,执行时间减少了等待时间自然就变短了. 为了保证数据的完整性,数据库有锁定机制.MySQL中有表锁定和行锁定,MySQL中myisam存储引擎是表锁定

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当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的