一.lua安装和编程环境搭建 lua语言可以在官网:http://luadist.org/下载安装包安装,编程IDE之前学习使用的是SciTE(https://www.cnblogs.com/movin2333/p/14348703.html),这个IDE安装时会一并安装lua,当然,vscode.idea.luaStudio等IDE也可以编写lua,这次使用SublimeText编写lua,SublimeText的内地官网:http://www.sublimetext.cn/. 二.lua语法

前言 本文章做了把mysql表从压缩表过渡到普通表的实验过程,看看压缩表变成普通表会发生什么?本文针对mysql5.7和mysql8分别进行了实验. 1.什么是表压缩 在介绍压缩表变成普通表前,首先给大家普及下,什么是表压缩. 表压缩,意思是使表中的数据以压缩格式存储,压缩能够显著提高处理速度和压缩磁盘 .压缩意味着在硬盘和内存之间传输的数据更小且占用相对少的内存及硬盘,对于辅助索引,这种压缩带来更加明显的好处,因为索引数据也被压缩了. 表压缩是有很大好处的,能减少磁盘的I/O,还能提高系统吞吐

我们在处理大数据表的时候经常会感觉的处理速度不够快,效率不够高,那么今天下面我就来简单实现下PLSQL的多线程编程处理数据: 我模拟一个简单的场景,把某一张表中的数据(当然这张表的数据非常大)同步到目的表中去 1.需要同步的数据表结构:WSFMDJ -- Create table create table WSFMDJ ( ) not null, reghospital ), hospitalid ), regname ), regaac002 ), regmz ), regblood ), r

整理这篇文章的缘由: 互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是

1.首先给大数据表创建rownum序列号 --增加序列号字段 alter table TEST add xlh number; --填充序列号 update TEST set xlh = rownum; 2.通过xlh字段进行分数据到不同的表中(以建表的方式进行处理) ; ; ; ; 3.给创建的表分别建立主键或者索引 create index hik_1001_index on HIK_1001 (HIK_CLM2) alter table HIK_1001 add constraint HI

转载请声明出处:全网@秋意正寒 零.本篇前言 说实话,我很纠结是先介绍瓦片的二进制数据文件结构,还是先介绍这两个重要的表.思前想后,我决定还是先介绍这两个数据表. 因为这两个表不先给读者灌输,那么介绍到瓦片的二进制数据文件结构时,就满嘴"晦涩难懂"啦. 数据与模型 上文介绍到,瓦片的三维模型实际上是由gltf承担起来的(作为glb格式嵌入到瓦片二进制文件中),那么,除了模型数据,肯定模型自己本身也有属性数据的. 就比如,门有长宽高.密度.生产日期等信息,楼栋模型有建筑面积.楼层数等信息

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S

工作上会经常遇到量级比较大的数据表  :场景: 该数据表需要进行alter操作 比如增加一个字段,减少一个字段. 这个在一个几万级别数据量的数据表可以直接进行alter表操作,但是要在一个接近1000W的数据表进行操作,不是一件容易的事:可能情况:1.导致数据库崩溃或者卡死  2.导致其他进程 进行数据库读写I/O变慢  3.还有一个可能就是数据格式不一致 导致数据无法写入(比如一个varchar类型要改为int类型,当数据长度过大时会报错) 解决方案:-- 1.重新创建一张数据表  creat

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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.SMALL

将运行中的大表修改为分区表 本文章代码仅限于以数据时间按月水平分区,其他需求可自行修改代码实现 1. 创建一张分区表 这张表的表字段和原表的字段一摸一样,附带分区 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CREATE TABLE `metric_data_tmp`  (     id bigint primary key auto_increment,     metric varchar(128),     datadt datetime not null unqine,    

也许标题有点绕口,有点无法让人理解.请原谅博主,语文学的不好,都赖体育老师. 问题场景重现:在某次迭代中,接到这样一个需求:当新建或编辑一个Bug(包含附件以及其他字段)上传附件过大时,退回到编辑页面,并保证数据回显. 看上去是一个很简单的问题,当附件过大时,页面重新跳转到编辑页面并回传之前Post过去的数据.可是问题来了.php.ini配置文件中upload_max_filesize的设置会限定服务器所能接受上传文件的大小.当上传的文件超过upload_max_filesize时,会拒绝改po

背景: 1.有一个定时任务,每10分钟入一批统计数据: 2.另一个定时任务,每天定时清理7天前数据,此定时任务每天01:18:00执行: 现象: 每天01:20:00的统计数据入库失败,异常信息如下,其他时间点均无问题: 分析: 1.按异常信息显示,插入数据时,等待锁超时,mysql事务锁等待时间默认为50秒,出现此问题,说明向此表写入数据时,有其他线程将表锁住了. 2.每天只在01:20:00的统计时,等待锁超时,而其他时间点没有问题,怀疑与定时任务有关. 3.搜索代码,每天01:20:00左

  之前的文章"分而治之"在介绍大表分区时,作者尚未实现不同的分区策略,即只能按指定的分区键进行分区.这次作者完善了一下分区策略,在规划大表分区时可以按Hash或者时间范围进行分区,所以本篇介绍不同的分区策略适用的场景,同时介绍一下表扫描时如何指定从特定分区查询数据. 一.分区策略及其适用场景:   在新建实体模型时,根据数据是否动态增长以及预估数据规模后确定合适的分区策略,另外根据作者虚拟机的配置单分区的记录数在100万内比较合适: 注意:实体成员作为分区键时是只读的,实体保存后不能

昨天晚上7点左右,对一张表进行加字段,大概200多万条记录,字段90多个的大表,结果造成mysql锁表,进而导致服务不可用.执行语句如下: ALTER TABLE `sc_stockout_order` ADD `route_remarks` VARCHAR(1024)  CHARACTER SET utf8mb4  NULL  DEFAULT mysql配置如下: 打开服务期日志,发现有如下报错: Cause: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcCon

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是顺便搜出了不少东西.后

使用场景: 在线修改大数据量表结构(ALTER tables without locking them) 文档参考:https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/pt-online-schema-change.html 好处: 降低主从延时的风险 可以限速.限资源,避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做,将影响降到最低 直接原表修改缺点: 当表的数据量很大的时候,如果直接在线修改表结构,严重影响线上环境,而且耗时不可预估 注意

有一个表有上千W数据, 用什么方法给这个表加一个字段最快?1. alert2. 建一个表和第一个表一样,只是多了要加的字段,然后用多个INSERT INTO SELECT语句limit写入3. 就是导出多个文件,然后用loadfile4. 其它? 试过2.5KW数据, alert要156m.INSERT INTO SELECT 100W要5m46s 两个工具选择: http://www.percona.com/software/percona-toolkit http://www.percona

背景:mysql数据库中有个日志表记录高达800多万,影响了mysql的正常业务访问,现需要清理三个月之前的所有数据,大概600多万(大概13G) 方法一:传统delete from xxx,传统,普通,效率底下,高数据清理容易搞垮数据库. 方法二:truncate,这个操作会把表中所有的数据给清除掉.(如果是要清空数据的话这个效率最高). 方法三:间接法.步骤如下: 1.创建t_req_log同结构的新表 t_req_log_new . create table  t_req_log_new

1.  背景介绍 将一份数据量很大的用户属性文件解析成结构化的数据供查询框架查询剖析,其中用户属性包含用户标识,平台类型,性别,年龄,学历,兴趣爱好,购物倾向等等,大概共有七百个左右的标签属性.为了查询框架能够快速查询出有特定标签的人群,将最终的存储结果定义为了将七百个左右的标签属性展平存储为parquet文件,这样每个标签属性对于用户而言只有存在和不存在两种情况. 2. 第一版实现过程 第一步,将用户所有标签标识作为一个资源文件保存到spark中,并读取该资源文件的标签标识为一个标签集合(定义