一.取用户第一次下单时间 SELECT city,username,`order_date` AS 首单日期,金额 AS 首单金额 FROM ( SELECT city,username,`order_date`,SUM(`pay_money`) AS 金额 FROM `test_a03order` GROUP BY username,order_date ORDER BY username,order_date#按日期升序 ) AS a GROUP BY username#只用username

本文来自数据库内核专栏 在之前的文章中,介绍了MGR对数据可靠性.可用性和一致性的实现方案.简单来说,MGR通过基于paxos协议的多副本来实现数据的可靠性,通过多副本上的majority机制来实现可用性.对于一致性,主要说的是多主模式下通过基于事务版本的认证机制来确保多节点并发更新的正确性. 本文再介绍下MGR对于数据安全性的保护,这里所说的安全性是指MGR中的数据不会被外来的操作所影响,从而引起不同节点的数据处于不一致的状态,由于引起不一致的原因是外来的.计划外的,所以归为安全性的范畴. 一

一: 下面这条语句查出来的count值 .  查询类型ID(category_id)为18的,今天插入的数据数, created_on: 为数据表中一字段 datetime类型, 记录此条数据添加的时间 category_id :为数据表中一字段 Int类型, 今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天(dateTime 类型不试用) SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) )

简介 MySQL Group Replication(简称MGR)字面意思是mysql组复制的意思,但其实他是一个高可用的集群架构,暂时只支持mysql5.7和mysql8.0版本. 是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案,提供了高可用.高扩展.高可靠的MySQL集群服务. 也是mysql官方基于组复制概念并充分参考MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster结合而来的新的高可用集群架构. MySQL Group

Percona XtraDB Cluster vs Galera Cluster vs MySQL Group Replication Overview Galera Cluster 由 Codership 开发 官网 包含在MariaDB,在Percona.MySQL 都可以使用 Galera Cluster 是一个基于 InnoDB 多主的同步复制,可以读写任何节点,即使失去任何一个节点也不影响业务中断,而且无需复杂的 failover 操作. Percona XtraDB Cluster

“MySQL group replication” group replication是MySQL官方开发的一个开源插件,是实现MySQL高可用集群的一个工具.第一个GA版本正式发布于MySQL5.7.17中:想要使用group replication只需要从官网上下载MySQL5.7.17及以后的版本即可 group replication发布以后,有3种方法来实现MySQL的高可用集群: ①:异步复制 ②:半同步复制 ③:group replication ---注意: 异步复制是实现最早也

mit 分布式论文集 https://github.com/feixiao/Distributed-Systems wiki上描述的几种都明白了就出师了 raft 和 zab 是类似的,都是1.先选举,2.然后再对客户端的消息进行投票.  其实是 simple paxos 的一种变化. 和 原生paxos 的区别在于: 选举的阶段其实是 prepare 的阶段. 选举允许多个主出现. 1. 读原文 paxos-simple-Copy [ https://www.microsoft.com/en-

mysql group replication,组复制,提供了多写(multi-master update)的特性,增强了原有的mysql的高可用架构.mysql group replication基于mysql插件架构实现,本身就是一个mysql插件. 提供的特性: 多写,写冲突检测 良好的扩展能力,可动态增删节点,组成员自动管理 组内高可用 确保组内数据最终一致性[重要](通过分布式协议和分布式recovery机制保证) 1. 架构 组复制基于mysql插件架构实现,本身作为一个mysql插

一.我们可以且应该优化什么? 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应用编程接口(API) 应用程序 -------------------------------------------------------------------------------- 二.优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(>2G),你应该考虑使用64位的硬件结构,像Alpha.Sparc或即将推出的IA64.因为MySQL内部使用大量64位的整数,64位的CPU将提供更好的性能. 对大数据库,优化的次

在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值.其原因是 distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,这个问题让我困扰了很久,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而 这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影响到效率的.所以我花了很多时间来研究这个问题,网上也查不到解决方案 下面先来看看例子:

(转载)http://blog.tianya.cn/blogger/post_read.asp?BlogID=4221189&PostID=47881614 mysql distinct 去重 (2011-07-15 14:43:11) 在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值.其原因是 distinct只能返回它的目标字段,而无法

mysql group by组内排序:     首先是组外排序:     SELECT z.create_time,z.invoice_id from qf_invoice_log z where z.type =102 GROUP BY z.invoice_id ORDER BY z.create_time DESC;     先根据查询的结构分组,分组的结果会使同一条件的数据展示最先插入的一条,id最小的保留下来.     可以看一个例子: 所以如果你的需求是排序前要找到同一条件最后一条记录

之前介绍了Mysq主从同步的异步复制(默认模式).半同步复制.基于GTID复制.基于组提交和并行复制 (解决同步延迟),下面简单说下Mysql基于组复制(MySQL Group Replication) 操作. 一.组复制 (MGR)介绍 MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案.组复制是MySQL5.7版本出现的新特性,它提供了高可用.高扩展.高可靠的MySQL集群服务.MySQL组复制分单主模式和多

一:个人看法 Mysql  Group Replication  随着5.7发布3年了.作为技术爱好者.mgr 是继 oracle database rac 之后. 又一个“真正” 的群集,怎么做到“真正” ? 怎么做到解决复制的延迟,怎么做到强数据一致性?基于全局的GTID就能解决? 围绕这些问题进行了一些mgr 的实践, 为未来的数据库高可用设计多条选择. mysql5.7手册17章可以看到其原理,网络上也很多同志写了关于其技术原理,这里自己对比rac理解下: 作为shared nothin

2016-12-12,一个重要的日子,mysql5.7.17 GA版发布,正式推出Group Replication(组复制) 插件,通过这个插件增强了MySQL原有的高可用方案(原有的Replication方案),提供了重要的特性——多写,保证组内高可用,确保数据最终一致性. 1. 背景 在介绍组复制之前,我们先简单介绍传统的异步复制和半同步复制: 1.1 传统复制 传统mysql复制是完全异步化的复制.下图描述了传统复制的原理: master事务的提交不需要经过slave的确认,slave是

create proc insertLog@Title nvarchar(50),@Contents nvarchar(max),@UserId int,@CreateTime datetimeasinsert into Logs values(@Title,@Contents,@UserId,@CreateTime)goexec insertLog 'admin','admin',1,'2018-11-19' 看一下存储过程的定义: 存储过程就是一组为了完成特定功能的SQL 语句集,存储在数据

MySQL的wal机制,得到的结论是:只要redo log和binlog 持久化到磁盘,就能确保mysql异常重新启动后,数据是可以恢复的. binlog的写入机制 其实,binlog的写入逻辑比较简单:事务执行过程中,先把日志写到binlog cache,事务提交的时候,再把binlog cache的内容写到binlog文件中. 一个事务的binlog是不能被拆开的,因此不论事务多大,也要确保一次性写入,这就涉及到binlog cache的保存问题. 系统给binlog cache分配了一片内

1. group by的常规用法 group by的常规用法是配合聚合函数,利用分组信息进行统计,常见的是配合max等聚合函数筛选数据后分析,以及配合having进行筛选后过滤. 聚合函数max select max(user_id),grade from user_info group by grade ; 这条sql的含义很明确,将数据按照grade字段分组,查询每组最大的user_id以及当前组内容.注意,这里分组条件是grade,查询的非聚合条件也是grade.这里不产生冲突. havi

导读: 在之前,我们搭建了MySQL组复制集群环境,MySQL组复制集群环境解决了MySQL集群内部的自动故障转移,但是,组复制并没有解决外部业务的故障转移.举个例子,在A.B.C 3台机器上搭建了组复制环境,且运行在单主模式下,这里假设A为主节点,应用程序连接A写数据,如果A节点发生宕机,主节点切换到B机器上,此时,应用程序是不会自动连接到B服务器上的,需要人工进行切换. 在这篇文章中,我们要介绍的ProxySQL就能够解决上面的问题,ProxySQL能够实现业务层面故障转移.读写分离功能,当

在上一篇文章<使用ProxySQL实现MySQL Group Replication的故障转移.读写分离(一) > 中,已经完成了MGR+ProxySQL集群的搭建,也测试了ProxySQL实现业务层面的故障转移,接下来继续测试读写分离. 王国维大师笔下的人生三境界: 第一重境界:昨夜西风凋碧树.独上高楼,望尽天涯路: 第二重境界:衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴: 第三重境界:众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处. 作为一个一根筋的学渣程序员,我还没能想透彻.但是数据库读写分离的三境界

canal+mysql+kafka安装配置 概述 简介 canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal(1.1.5) 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 工作原理 MySQL主备复制原理