mysql数据库

如果，mysql字段中的内容是全英文的，那么排序直接常规排序ASC DESC ASC 正序 DESC倒叙 ，就可以。 如果想要排中文的汉字，其实是按着拼音排序 通常我们在查询书籍时，会出现按照书籍的名称进行排序，由于一般数据库编码大都为utf-8 ，他的排序方式为按英文字母规则排序 "a,b,c… " 由上表看出，只要我们在排序时将需要排序的字段转化为GBK编码再进行排序，就可以实现按照书籍名称的首字母进行排序了， 怎样才能将编码转化为GBK呢？在MySQL中提供了函数CONVERT() ，该函数可用来获取一个类型的值 该函数的使用方式为 CONVERT(字段 USING GBK) 例如： SELECT * FROM table ORDER BY CONVERT(field USING GBK) ASC 如果表字段使用的GBK编码的话，我们可以直接order by value ，因为GBK本身就是按照拼音字母排序ABCDEFGHIGK…，当第一位相同的时候会比较第二位，以此类推。 如果表字段使用的UTF-8编码的话，通常我们都会的编码，这样我们可以使用MySQL的convert方法开转换gbk进行排序。 SELECT * FROM TEST ORDER BY CONVERT(value USING GBK) ASC/DESC 来源： CSDN 作者： dxyzhbb 链接：

原子性(Atomicity) 一个事务事务的操作要么全部成功，要么全部失败 一致性(Consistency) 事务开始之前和结束之后，数据库的完整性没有被破坏，写入的资料完全符合所有的预设的规则 这里一致性可能比较难理解，比方说：A转账给B用户100元，但是A只有90元，转完之后A就是-10元了，站在数据结构层是没有问题的，但是在应用层，这个就不符合预设的规则（我们要保证用户的钱>=0） 隔离性(Isolation) 数据库允许并发的事务同时对数据库读写和修改的能力，可以防止多个事务并发执行时导致数据不一致性 持久性(Durability) 事务处理结束后，对数据的修改是永久的，即便系统故障也不会丢失 三 事务并发带来的问题 3.1 脏读 1.事务B更新年龄18 2.事务A读取数据库信息，年龄是18 3.事务B回滚 那么这个就是脏读 3.2 不可重复读 1.事务A先读取数据，年龄为16 2.事务B跟新数据，年龄为18 3.事务B提交 4.事务A再读取数据，年龄为18 事务A连续读取两次的数据都不一样，为不可重复读 3.3 幻读 1.事务A读取年龄大于15的数据，发现有1条记录 2.事务B插入一条记录，并提交 3.事务A再读取年龄大于15的数据，发现有2条记录 事务A就好像出现了幻觉一样，一般幻读出现在范围查询 解决上面的3个问题，就要通过事务的隔离性来解决了

如果遇到问题,敬请指正,不胜感激! Linux下MySQL安装步骤 1. 下载安装包 2. 安装前检查 3. 正式安装 4.安装问题及解决方案 5. 参考 1. 下载安装包 下载地址： https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 按照需要选择版本 2. 安装前检查 系统是否安装自带mysql # 检查命令 rpm -qa | grep mysql # 卸载命令 rpm -e mysql..... // 普通删除 rpm -e --nodes mysql-libs.... // 普通删除无法删除,可使用强力删除 系统是否存在 mariadb 数据库 rpm -qa | grep mariadb # 如果有,则卸载 rpm -e --nodeps mariadb-libs...... 3. 正式安装 上传安装包 看个人采用什么方式上传,我用的xshell, 使用sftp命令put到/home/software目录下面。 也可以采用winscp。 解压安装包 cp /home/software/mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz /home/install/ cd /home/install tar -xzf mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz mv

MySQL性能优化（1） MySQL单实例与多实例 MySQL多实例的优缺点 MySQL多实例的实现场景 JSON类型 JSON_EXTRACT()函数 JSON_OBJECT()函数 JSON_INSERT()函数 JSON_MERGE()函数 MySQL单实例与多实例 实例：MySQL数据库由后台线程及一个共享内存区组成，数据库实例才是真正用于操作数据库文件的程序集，是一个动态概念。 多实例就是在一台服务器上同时开启多个不同的数据库服务端口（例如3306、3307），同时运行多个数据库进程就是多实例。 MySQL多实例的优缺点 优点 ：充分利用服务器资源。 缺点 ：资源抢占问题。 MySQL多实例的实现场景 中小型公司的选择：公司业务访问量不大，希望不同的业务使用不同的数据库服务而互相不受影响，建于资金不足，可食用多实例，比如可以通过3台服务器部署9-15个实例，交叉做主从复制、数据备份及读写分离，这样也能达到多个服务器只装1个数据库的效果。 并发访问不是很大的业务：当业务访问量不大，服务器资源基本都是空闲的，这时很适合多实例应用，如果对sql语句优化较好，多实例是一个很值得使用技术，即使并发打，合理分配资源以及搭配号服务，问题也不大。 门户网站应用：门户网站通常会使用多实例，因为配置硬件好的服务器，可以节省IDC机柜空间，同时运行多个实例可以减少资源浪费情况

无法自动注入解决了，数据池的连接还有问题： 错误原因1: :数据库用的是Mysql8版本，以前的配置mysql驱动包却是5.1.37版本。只需修改驱动包为8.0.11版本即可。 <!-- mysql --> <dependency> <groupId> mysql </groupId> <artifactId> mysql-connector-java </artifactId> <version> 5.1.37 </version> </dependency> 改为 <dependency> <groupId> mysql </groupId> <artifactId> mysql-connector-java </artifactId> <version> 8.0.11 </version> </dependency> 数据库报错还没排除出来： 配置上的问题，手动写一遍配置； @autoware注解无法自动注入 ，找到从错误就来更改；（类似的博客是说：运行类没有放到相应的包下面；） SpringBoot项目的Bean装配默认规则是根据Application类所在的包位置从上往下扫描！“Application类”是指SpringBoot项目入口类。这个类的位置很关键：如果Application类所在的包为：com.boot.app，则只会扫描com.boot.app包及其所有子包

MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前），由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method：有索引的顺序访问方法）所改良。虽然性能极佳，但却 有一个缺点：不支持事务处理（transaction） 。不过，在这几年的发展下，MySQL也导入了InnoDB（另一种数据库引擎），以强化参考完整性与并发违规处理机制，后来就逐渐取代MyISAM。 InnoDB，是MySQL的数据库引擎之一，为MySQL AB发布binary的标准之一。InnoDB由Innobase Oy公司所开发，2006年五月时由甲骨文公司并购。与传统的ISAM与MyISAM相比，InnoDB的最大特色就是支持了ACID兼容的事务（Transaction）功能，类似于PostgreSQL。目前InnoDB采用双轨制授权，一是GPL授权，另一是专有软件授权。 MyISAM和InnoDB两者之间有着明显区别，简单梳理如下: 1) 事务支持 MyISAM不支持事务，而InnoDB支持。InnoDB的AUTOCOMMIT默认是打开的，即每条SQL语句会默认被封装成一个事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好是把多条SQL语句显示放在begin和commit之间，组成一个事务去提交。 MyISAM是非事务安全型的，而InnoDB是事务安全型的，默认开启自动提交，宜合并事务，一同提交

之前总是在MSSQL上写存储过程，没有在MYSQL上写过，也基本没有用过，今天需要用到MYSQL，研究了下，把项目的需要的存储过程写了一部分，写一下工作总结。这里没有给出数据库结构，不讨论SQL语句的细节，主要探讨存储过程语法，适合有基础的人。 发表地址： http://www.cnblogs.com/zxlovenet/p/3783136.html #查询文章回复 -- ---------------------------- -- Procedure structure for `sp_select_reply_article` -- ---------------------------- DROP PROCEDURE IF EXISTS `sp_select_reply_article`; DELIMITER ;; CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `sp_select_reply_article`(IN `ra_id` int,IN `pagefrom` int,IN `pagesize` int) BEGIN #Routine body goes here... SET @ra_id = ra_id; SET @pagefrom = pagefrom; SET @pagesize = pagesize; SET

说明 本文主要用于阅读后记录，参考翻译MySQL 5.7说明文档章节，后续讨论中所使用的的数据库存储引擎为InnoDB。 目录 1.概述 2.术语 3.锁模式 4.AUTO_INCREMENT的使用说明 5.AUTO_INCREMENT 计数器初始化 6.参数查询与设置 1.概述 在数据库表的列中存在AUTO_INCREMENT的列时，配合锁机制可以极大地改进数据库的并发性和SQL的执行性能。 2.术语 “INSERT-like”语句 ：任何在数据库表中产生了一行新数据的SQL语句都称为 “类插入” 语句。例如：INSERT, INSERT ... SELECT, REPLACE,REPLACE ... SELECT, and LOAD DATA等。它们可以分为以下三大类： a、Simple inserts：简单插入语句，它描述的是数据进行插入之前就 可以 判断出会有多少条记录插入到表中的情况。 b、Bulk inserts：批量插入语句，它描述的是数据进行插入之前 不可以 判断出会有多少条记录插入到表中的情况。这些批量插入的数据应该是都可以插进入表中的（自己添加）。 c、Mixed-mode inserts：混合模式插入语句，它描述的有两种情况： 情况1：在“Simple inserts”情况下时，如果待插入的行中存在部分行没有指定该auto-increment的值，或者为空

mysql将用,隔开的字符集转成多条记录进行统计 场景 用到的mysql函数 辅助表 执行语句 很耗性能，权当了解学习 场景 当遇到下面的这种数据库字段，要分别统计没种类型的数据时，可考虑方案为拆解记录到主表中（拆解方案这里不做描述），此外还可借助一个辅助表，利用mysql函数来拆分记录 用到的mysql函数 substring_index(): 字符串截取 length(): 字符串长度校验 replace(): 字符串替换 辅助表 单个表查询可直接用mysql.help_topic，大量查询建议在同一个库中自建表格helq,sql如下，可根据实际属性个数添加数据，关键在必须以0开始，每一条数据必须为关联数字 -- ---------------------------- -- Table structure for help -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `help`; CREATE TABLE `help` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 STATS

一.Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS 安装HDP，包含Flume 方案优点： 1.配置简单，不用编程：只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相关属性 2.采用普通SQL轮询的方式实现，具有通用性，适用于所有关系库数据源 方案缺点： 1.在源库上执行了查询，具有入侵性 2.通过轮询的方式实现增量，只能做到准实时，而且轮询间隔越短，对源库的影响越大 3.只能识别新增数据，检测不到删除与更新 4.要求源库必须有用于表示增量的字段 二.canal 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送( slave拉取，不是master主动push给slaves )binary log给slave(也就是canal) canal解析binary log对象(原始为byte流) mysql中需要配置一个用户，专门提供给canal用 canal开源代码中发送端仅仅支持mysql,不支持oracle，接收端由于采用jdbc，mysql、oracle等可以通吃。 三.maxwell 优点： 支持bootstrap启动，同步历史数据 集成kafka，直接将数据落地到kafka