mysql数据库

该博文是参考 Lepus官方文档 撰写的，官方文档蛮详细的，但是有些下载链接失效（这个开源产品的维护者比较忙，所以更新不太及时），也为了以自己的写作风格记录下lepus的使用方法，所以这篇博文就出现了。 Lepus系统特性如下： 无需Agent,远程监视云中数据库 WEB直观的管理和监视数据库 实时MySQL健康监视和告警 实时MySQL复制监视和告警 实时MySQL资源监视和分析 实时MySQL缓存等性能监视 实时InnoDB IO性能监控 MySQL表空间增长趋势分析 可视化MySQL慢查询在线分析 MySQL慢查询自动推送功能 MySQL AWR在线性能分析 实时Oracle健康监控和报警 实时Oracle表空间使用监控 实时Oracle性能监控 实时MongoDB健康监控和报警 实时MongoDB索引性能监控 实时MongoDB内存使用监控 实时Redis健康监控和报警 实时Redis性能监控 实时SQLServer健康监控和报警 实时OS主机CPU/内存/磁盘/网络/IO监控 可视化告警系统，邮件发送告警，短信接口支持 严格的权限认证系统 丰富的健康性能分析图表 多维的对比和性能分析 一、环境准备 OS IP 主机名 角色 Cent os 7.5 192.168.20.2 mysql 被监控端 Cent os 7.5 192.168.20.3 redis 被监控端

一：在储存采集信息的库上执行快速安装配置： 1，执行SQL脚本的内容：myawr.sql 二：在需要采集的数据库上首先检查是否安装 perl-DBD-MySQL rpm -qa perl-DBD-MySQL* 没有安装的话直接 yum install perl-DBD-MySQL* 即可。 1。检查安装模块： [root@oel58 aaa]# cat listmodle.pl #!usr/bin/perl use strict; use warnings; use ExtUtils::Installed; my $inst = ExtUtils::Installed->new(); print join "\n", $inst->modules(); [root@oel58 ~]# perl listmodle.pl DBD::mysql DBI Perl 2.检查DBD的可用性： CREATE TABLE `test` ( `name` varchar(50) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; INSERT INTO test (name) VALUES ('hello world'); [root@oel58 ~]# cat dbd.pl #!/usr/bin/perl use DBI; my $dbh

第1章 k8s系统架构 从系统架构来看，k8s分为2个节点 Master 控制节点 指挥官 Node 工作节点 干活的 1.Master节点组成 API Server ：提供k8s API接口 主要处理Rest操作以及更新Etcd中的对象 是所有资源增删改查的唯一入口。 Scheduler：资源调度器 根据etcd里的节点资源状态决定将Pod绑定到哪个Node上 Controller Manager 负责保障pod的健康存在 资源对象的自动化控制中心，Kubernetes集群有很多控制器。 Etcd 这个是Kubernetes集群的数据库 所有持久化的状态信息存储在Etcd中 2.Node节点的组成 Docker Engine 负责节点容器的管理工作，最终创建出来的是一个Docker容器。 kubelet 安装在Node上的代理服务，用来管理Pods以及容器/镜像/Volume等，实现对集群对节点的管理。 kube-proxy 安装在Node上的网络代理服务，提供网络代理以及负载均衡，实现与Service通讯。 第2章 k8s逻辑架构 从逻辑架构上看，k8s分为 Pod Controller Service 1.POD POD是k8s的最小单位 POD的IP地址是随机的，删除POD会改变IP POD都有一个根容器 一个POD内可以由一个或多个容器组成

版权声明：本文由黄辉原创文章，转载请注明出处: 文章原文链接： https://www.qcloud.com/community/article/195 来源：腾云阁 https://www.qcloud.com/community 如今，多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大，现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求，如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性，使客户能同时得到更高的处理速度、更高的数据可用性和更大的数据集，是数据库系统面临的一个挑战。 通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据，通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升，能更好地在重大信息化工程中实现推广。 一.TPC-H原理简介 TPC-H是由TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会公布的一套针对数据库决策支持能力的测试基准，通过模拟数据库中与业务相关的复杂查询和并行的数据修改操作考察数据库的综合处理能力，获取数据库操作的响应时间和每小时执行的查询数指标(QphH@Size)。 TPC-H基准模型中定义了一个数据库模型，容量可以在1GB~10000GB的8个级别中进行选择

集群介绍： Galera是一个MySQL(也支持MariaDB，Percona)的同步多主集群软件，目前只支持InnoDB引擎。 主要功能： 同步复制 真正的multi-master，即所有节点可以同时读写数据库 自动的节点成员控制，失效节点自动被清除 新节点加入数据自动复制 真正的并行复制，行级 用户可以直接连接集群，使用感受上与MySQL完全一致 优势: 因为是多主，所以不存在Slave lag(延迟) 不存在丢失交易的情况 同时具有读和写的扩展能力 更小的客户端延迟 节点间数据是同步的,而Master/Slave模式是异步的,不同slave上的binlog可能是不同的 实现技术: Galera集群的复制功能基于Galera library实现,为了让MySQL与Galera library通讯，特别针对MySQL开发了wsrep API。 实践操作：负载均衡集群搭建 1 .下载mariadb集群 wget http://mirrors.opencas.cn/mariadb/mariadb-galera-10.0.17/bintar-linux-x86_64/mariadb-galera-10.0.17-linux-x86_64.tar.gz 2. 添加mariadb用户和组 groupadd mariadb useradd -g mariadb mariadb 3.

前言： CentOS 7 版本将MySQL数据库软件从默认的程序列表中移除，用MariaDB代替了，MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支，主要由开源社区在维护，采用GPL授权许可。开发这个分支的原因之一是：甲骨文公司收购了MySQL后，有将MySQL闭源的潜在风险，因此社区采用分支的方式来避开这个风险。MariaDB的目的是完全兼容MySQL，包括API和命令行，使之能轻松成为MySQL的代替品。 安装步骤： 1、因为前言中提到centos7 默认的是 MariaDB，所以我们需要先卸载MariaDB a、先查询 mariadb 的版本 rpm -qa|grep mariadb b、由于和我们的mysql有冲突所以先进行卸载 rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 2、执行安装命令 a、先进入到安装包所在目录，然后执行安装命令 rpm -ivh rpm -ivh MySQL-server-5.5.19-1.el6.x86_64.rpm 3、有的会提示缺少依赖，我们执行一个yum命令,中间需要输入Y来确定 yum install net-tools yum install perl 4、 重新执行安装命令 5、复制配置文件，并且改名为my.cnf为mysql配置文件 cp /usr/share/mysql/my

1. 背景 自从大家对于MySQL数据库的稳定性有了更高的追求后，经常有小伙伴有这样的疑问，对于count(*)这样的操作，有没有正确的姿势，或者有没有可以优化的地方？ 但答案比较残酷，如果已经使用了正确的索引，那么基本上没有可以优化的地方。 一旦出现慢查询了，它就是慢查询了，要改，只能自己计数或者通过其他搜索平台来做。 今天，就一起来看看为什么会这样，并对大家日常会遇到的一些的困惑进行解答。 2. count(*)的实现方式 据说，MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高。 而我们的mysql一般都是用Innodb的引擎，Innodb是怎么实现count操作的呢？ InnoDB 引擎就比较麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。 所以，当我们的表里面的记录越来越多的时候，count(*)就会越来越慢。 当然，我们这里说的都是不带where条件的，如果带上where条件的话，MyISAM也是很慢的。 3.正确的打开方式 嗯，首先还是说，mysql上不太推荐用count(*)来做统计相关业务，尤其是表非常大的情况下。 那如果业务比较小，需要快速上马，那么，至少应该保证count(*)带上了科学的where条件，然后，这个表也已经建立了科学的索引。 如果count(

使用mysqldump导出数据库： # mysqldump -u root -p gzy > gzy.sql # mysqldump -u 数据库连接用户名 -p 目标数据库 > 存储的文件名 使用sql文件导入数据库： # mysql -u 用户名 -p 数据库名 < 数据库名.sql # mysql -u root -p gzy < gzy.sql 来源： https://www.cnblogs.com/flypig666/p/11742546.html

mysql事务简单来说就是数据库的数据进行一系列的操作。例如insert,delete等等，而这些语句组成的对数据库的操作就是事务。 mysql事务有4大特性ACID:原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。 原子性(Atomicity)：一个事务的操作要不全部完成，要不全部不完成。不会结束在某个环节。事务会在发生错误时回滚(rollback)到事务前状态。 一致性(Consistency)：在事务开始前和结束后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合数据库表预设的规则。包含资料精确度，串联型等等。 隔离性(Isolation)：数据库允许多个并发事务同时对数据进行读取和修改的能力。隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行导致数据的不一致。 持久性(Durability)：事务在提交之后，其修改的数据将永久保留在数据库中。 事务控制 使用事务功能也只能是支持事务的引擎才可以。 启动：START TRANSACTION 或者begin 提交：COMMIT 回滚：ROLLBACK mysql默认的是自动提交功能，也就是说在使用insert，delete，update的时候，执行一条，提交一条。 如果操作取消的话，我们还将一条条的删除。事务就是解决这一问题

1. DATE_FORMAT() 函数用于以不同的格式显示日期/时间数据。 Sql代码 DATE_FORMAT( date,format) 可以使用的格式有： 格式 描述 %a 缩写星期名 %b 缩写月名 %c 月，数值 %D 带有英文前缀的月中的天 %d 月的天，数值(00-31) %e 月的天，数值(0-31) %f 微秒 %H 小时 (00-23) %h 小时 (01-12) %I 小时 (01-12) %i 分钟，数值(00-59) %j 年的天 (001-366) %k 小时 (0-23) %l 小时 (1-12) %M 月名 %m 月，数值(00-12) %p AM 或 PM %r 时间，12-小时（hh:mm:ss AM 或 PM） %S 秒(00-59) %s 秒(00-59) %T 时间, 24-小时 (hh:mm:ss) %U 周 (00-53) 星期日是一周的第一天 %u 周 (00-53) 星期一是一周的第一天 %V 周 (01-53) 星期日是一周的第一天，与 %X 使用 %v 周 (01-53) 星期一是一周的第一天，与 %x 使用 %W 星期名 %w 周的天 （0=星期日, 6=星期六） %X 年，其中的星期日是周的第一天，4 位，与 %V 使用 %x 年，其中的星期一是周的第一天，4 位，与 %v 使用 %Y 年，4 位 %y 年，2 位 实例