在索引中使用where条件过滤不匹配的记录,这是在存储引擎层完成的: ​使用索引覆盖扫描(explain语句中的Extra列中出现Using index)来返回记录.直接从索引中过滤掉不需要的记录并返回命中得结果,这是mysql服务器层完成,但再无需回表查询记录: 从数据表中返回数据,然后过滤掉不需要条件的记录(explain语句中的Extra列中出现Using where).这是在mysql服务器层完成,mysql需要从数据表读取记录然后过滤:

测试环境mysql出现了一个怪表:select查询表卡死,alter修改表卡死,甚至我不想要这个表了,delete.truncate.drop表都卡死卡主了...... 解决办法: >show full processlist; // 列出进程,找出处于waiting的process,要杀死这些process............ >kill ID; // ID号就是指的列出的第一列“Id” 到此,可以解决一般性的卡死.(如果必要,考虑重启一下mysql)

[问题原因]服务器突然断电 [故障报告]数据库表结构损坏 [解决思路]进入强制恢复模式,备份库表及数据重建 故障发现 周末公司断电,周一启动数据库就直接报错了 查看日志 上面标记的log,明确表示是非正常关机(InnoDB: Database was not shutdown normally!)导致表结构损坏了,并且在最后给出了三种修复建议: 1)权限问题.我的文件无此类问题,略过该方案 2)跳过当前表恢复.我出错的表比较重要,全额无法通过备份恢复,所以该方案也不合适 3)调整强制恢复级别,强

#!/bin/bash #此脚本的主要用途是检测mysql服务器上所有的db或者单独db中的坏表 #变量说明 pass mysql账户口令 name mysql账号名称 data_path mysql目录路径 directory_list 目录列表 file_list文件列表 db_name 数据库名称 repair_count单库中待修复的表总数 #变量说明 repair_count_all所有库中待修复的表总数 mysql_version mysql版本 _file_name 数据表名称 e

#实锤#证实了,MySQL 最新版 6.10.5,在UWP平台并不能连接,是坏的 Oracle竟然没有测试吗?直接上线??? 我已经把把BUG设置为最高严重等级,提交给了官方. I'm using uwp to connect my sql server. But I can't open it. In dbForge or Heidi SQL, the same server and uid works.   public static MySqlConnection CreateMySqlC

0x00 Mysql数据库常用存储引擎 Mysql数据库是一款开源的数据库,支持多种存储引擎的选择,比如目前最常用的存储引擎有:MyISAM,InnoDB,Memory等. MyISAM存储引擎 MyISAM是Mysql的默认存储引擎,它支持B-tree/FullText/R-tree索引类型,并且MyISAM的锁级别是表锁,表锁的开销小,加锁快:锁粒度大,发生锁冲突的概率较高,并发度低:表锁适合查询.MyISAM引擎不支持事务性,也不支持外键. InnoDB存储引擎 InnoDB 存储引擎最大

我们考虑的情况是在你的数据量很大的情况下,千万级别的数据量.不要当我们的请求响应时间已经让我无法忍受的时候,再来想起来优化,可能有点迟了.因为可能会丢失很多潜在的价值客户.所以,在我们当初设计表,或者因为我们的业务的变化而导致的情况下,就要多多考虑去优化我们的MySQL了. 1.在我们的开发中,请务必注意我们的sql书写,可能你的一个sql导致全站挂掉了.所以要优化好我们的sql,这其中不得不说,索引.SQL 的优化和索引 密不可分.优化SQL 一部分是业务逻辑的优化,一部分就是索引的优化.至于

高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用.虽然互联网服务号称7*24小时不间断服务,但多多少少有一些时候服务不可用,比如某些时候网页打不开,百度不能搜索或者无法发微博,发微信等.一般而言,衡量高可用做到什么程度可以通过一年内服务不可用时间作为参考,要做到3个9的可用性,一年内只能累计有8个小时不可服务,而如果要做到5个9的可用性,则一年内只能累计5分钟服务中断.所以虽说每个公司都说自己的服务是7*24不间断的,但实际上能做到5个9的屈指可数,甚至根本做不到

----------------------------------------以下内容为笔者生产环境的监控,安装都是经过一步步测试的-------------------------------- 环境:LAMP :CentOS 6.8  .Apache 2.4. Mysql 5.6 . PHP 5.6.22 LNMP: CentOS 6.8  .Nginx 1.10. Mysql 5.6 . PHP 5.6.22 perl cgi软件:FCGI-ProcManger0.19. FCGI-0.

/*MYSQL的事务处理主要有两种方法.1.用begin,rollback,commit来实现begin 开始一个事务rollback 事务回滚commit 事务确认2.直接用set来改变mysql的自动提交模式MYSQL默认是自动提交的,也就是你提交一个QUERY,它就直接执行!我们可以通过set autocommit=0 禁止自动提交set autocommit=1 开启自动提交来实现事务的处理.当你用 set autocommit=0 的时候,你以后所有的SQL都将做为事务处理,直到你用c

转载链接:  mysql explain用法 官网说明:     http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html 参数:  http://www.jb51.net/article/38357.htm explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上explain就可以了,如: explain ; explain列的解释

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上explain就可以了: 如: explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id EXPLAIN列的解释: table:显示这一行的数据是关于哪张表的 type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型.从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.in

一:关键技术介绍: 衡量是否为大型网站的要素: A:PV值(page views 页面浏览量) 访问量大: 带来的问题:1:流量大 -->解决方案:增加带宽,优化程序(视频和图片较浪费带宽,尽量优化图片和视频的大小) 2:并发量:同时访问 -->解决方案:修改程序的架构(服务器集群) 服务器集群: 就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务,在客户端看来就像是只有一个服务器.集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度,也可 以用多个计算机做备份,从而使得任何一个机器坏了整个系统

14 InnoDB存储引擎 14 InnoDB存储引擎 14.1 InnoDB说明 14.1.1 InnoDB作为默认存储引擎 14.1.1.1 存储引擎的趋势 14.1.1.2 InnoDB变成默认存储引擎之后 14.1.1.3 InnoDB表好处 14.1.1.4 InnoDB表最佳实践 14.1.1.5 InnoDB表提升 14.1.1.6 InnoDB作为默认存储引擎测试 14.1.1.7 验证InnoDB是默认存储引擎 14.1.2 检查InnoDB可用 14.1.3 关闭InnoDB

在windows下面用editplus编写了一个shell脚本.执行时报错 "/bin/bash^M: 坏的解释器: 没有那个文件或目录 解决方法: 在终端输入sed -i 's/\r$//' mysql.sh     #(mysql.sh是脚本名字) 原因: 在Windows下编辑文本每一行结尾是\n\r,而Linux下则是\n sed -i 's/\r$//' mysql.sh 会把make-all-linux-project.sh中的行尾的\r替换为空白

前言 有一段时间没写文章了,最近事情挺多的,现在咱们回归正题,经过前面四篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了. 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql,我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到,现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用,而且现在正慢慢的壮大中. 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是:1.写程序利用mapper-

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL

上一篇文章讲的是mysql的基本操作,这一篇会有一点难以理解,本节主要内容mysql视图,存储过程,函数,事务,触发器,以及动态执行sql 视图view 视图是一个虚拟表,其内容由查询定义.同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据.但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在.行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成.对其中所引用的基础表来说,视图的作用类似于筛选.定义视图的筛选可以来自当前或其它数据库的一个或多个表,或者其它视图.通过视图进行查询没有任何