由于数据太大了.所以MYSQL需要瘦身,那前提就是需要知道每个表占用的空间大小. 首先打开指定的数据库: use information_schema; 如果想看指定数据库中的数据表,可以用如下语句: ),),'MB') as data from TABLES where table_schema='AAAA' and table_name='BBBB'; 如果想看数据库中每个数据表的,可以用如下语句: ,), 'MB') as data FROM TABLES WHERE TABLE_SCHE

公司的程序和数据库部署在阿里云上,数据库使用的是阿里云的RDS,这天,经理在开发群中发了一个信息: 您的RDS实例rm********0oq的磁盘在过去一周平均使用率已超过80.%,建议您对实例规格进行升级,以免磁盘资源不足,影响业务运行.详情请您查看您阿里云注册邮箱中的邮件. 1.首先我在Navicat上远程delete阿里云RDS数据表中的数据, 找到对应的表,然后delete 删除部分数据,单个表中的数据达五千万条,所以操作起来很笨重.(懊恼啊,为什么当初没有做分表操作..) 按照产品经理

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

文章转自 http://blog.efbase.org/2006/10/16/244/如何实现MySQL表数据随机读取?从mysql表中读取随机数据?以前在群里讨论过这个问题,比较的有意思.mysql的语法真好玩.他们原来都想用PHP的实现随机,但取出多条好像要进行两次以上查询.翻了手册,找到了下面这个语句,可以完成任务了. SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT 5; rand在手册里是这么说的: RAND() ,RAND(N) :返回在范

前言 事情是这样的,在某乎的邀请回答中看到了这个问题: - 然后当时我没多想就啪一下写下来这样的答案: 这个其实要通过 MySQL 后台线程来刷的,在 Buffer Pool 中被修改的过的 Page(页)都会被标记成脏页,放到一个链表(Flush 链表)里. 然后 MySQL 通过启动后台线程,在

背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql -uadmin -p -h -P -NBe"select * from tb;" >>a.txt 导出.发现用TXT查看还是excel查看也是乱序. 3.下面是用Python的xlsxwriter模块写入excel文件. 数据库表: CREATE TABLE `s1` ( 

由于数据库服务器是内网环境,只能通过linux跳板机连接,所以navicat工具暂时用不上. 1.用Xshell工具连接跳板机 2.再通过跳板机连接数据库服务器 >ssh -p port ip >输入密码 进入到数据库服务器 3.>cd /usr/bin 进入到mysql的bin目录 4.将数据库中的某一个表数据导入到home目录下的data.sql文件 >mysqldump -u root -p databaseName tableName > /home/data.sql

1. 封装链接数据库的类: import java.sql.ResultSet; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; public class DBhelp { public static final String url = "jdbc:mysql://***:3306/databas

功能: 1.Python 脚本将mysql表数据转换成json格式 2.Python 脚本将json数据转成SQL插入数据库 表数据: SQL查询:SELECT id,NAME,LOCAL,mobile,CreateTime FROM db1.s1; 第一部分:SQL数据--->json数据 --------脚本内容-------sqltojson.py------------------- #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf8 -*- import My

数据导出 1.  使用 SELECT ...INTO OUTFILE ...命令来导出数据,具体语法如下. mysql> SELECT * FROM tablename INTO OUTFILE 'target_file' [option]; 其中 option 参数可以是以下选项: FIELDS TEMINATED BY 'string' (字符分断符) FIELDS [OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'CHAR' (字段引用符,如果加OPTIONAL选项则只用在char.va

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.环境部署 Geoserver中并不自带mysql数据发布功能,需要下载对应插件. 将其放入geoserver的lib中,发布,查看添加数据源会出现mysql数据源: 2.Mysql数据发布 2.1配置数据源 2.2发布图层 2.2.1原始表发布 需要有geometry类型的字段. 点击发布即可: 2.2.2视图发布 有些情况下,我们可能没有the_geom字段,或者

需求场景: 有一业务数据库,使用MySQL 5.5版本,每天会写入大量数据,需要不定期将多表中“指定时期前“的数据进行删除,在SQL SERVER中很容易实现,写几个WHILE循环就搞定,虽然MySQL中也存在类似功能,怎奈自己不精通,于是采用Python来实现 话不多少,上脚本: # coding: utf-8 import MySQLdb import time import os # delete config # 如果VIEW_OR_RUN = "VIEW",仅生成小批量删除的

工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

1.批量更新表中某个字段,如果表比较大,每条记录都执行一条update,1s执行10条数据,10万条数据就要1W秒,3个多小时. 2.可以用case when 来实现,模板如下 UPDATE categories SET display_order = CASE id WHEN 1 THEN 3 WHEN 2 THEN 4 WHEN 3 THEN 5 END WHERE id IN (1,2,3); ID 是条件字段,WHEN 相当于where,THEN 表示要更新的字段设置成的值. 如果有多个

1.增 INSERT INTO tb VALUES(v1,v2,v3...); INSERT INTO tb (field1,field2...) VALUES(v1,v2...); INSERT INTO tb SET field1=v1, field2=v2....; INSERT INTO tb (field1,field2,field3...)              VALUES( v11,v12,v13...)                            (v21,v22

1. checksum table. checksum table 会对表一行一行进行计算,直到计算出最终的 checksum 结果.比如对表 n4 进行校验(记录数 157W,大小为 4G) [ytt]>desc n4;+-------+--------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+--------------+------+-----+

1. 封装连接数据库的类: import java.sql.ResultSet; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; public class DBhelp { public static final String url = "jdbc:mysql://***:3306/databas

开发环境 Yii1版本 MySQL PHP5.6.27 前言 物流规则匹配日志表记录订单匹配规则相关日志信息,方便管理员维护和查阅不匹配的订单,四个月时间,该日志表数据就有174G,当前,这么大的数据量,不仅对数据库造成了很大的负载压力,同时查询等维护也缓慢,所以采取将日志记录移出到文件进行存储.但是短期内,还需要数据库中的部分日志记录,故而有了下面的删除记录.优化表操作. 日志表大小一览 表本身有六七百万条数据,从六七百万删到五百多万,发现数据占用空间大小一点也没变,如下图所示.网上查到需要释

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

根据业务需求,需要从MySQL库中同步一张表tap_application到Oracle中,下面是记录的导入过程. 1. 查看MySQL表结构 desc tap_application; +---------------------+---------------+------+-----+---------------------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------

一.背景 MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一,当数据规模增大遭遇性能瓶颈时,最容易想到的解决方案就是分库分表.无论是进行水平拆分还是垂直拆分,第一步必然需要数据迁移与同步.由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求: 原本一张表迁移到单库多表(或多库多表),这是最基本的需求: 原本单库多表(或多库多表)迁移到新的多库多表(因表设计不合理.数据规模增大等原因导致需要再次分库分表) 新表与旧表的表结构可能不一致,如:类型表更(自增主键id由int改为bigint).字段数量不一致(删减.增加)