mysql数据库

http://blog.csdn.net/alongken2005/article/details/6394016 Analyze Table MySQL 的Optimizer（优化元件）在优化SQL语句时，首先需要收集一些相关信息，其中就包括表的cardinality（可以翻译为“散列程度”），它表示某个索引对应的列包含多少个不同的值——如果cardinality大大少于数据的实际散列程度，那么索引就基本失效了。 我们可以使用SHOW INDEX语句来查看索引的散列程度： SHOW INDEX FROM PLAYERS; TABLE KEY_NAME COLUMN_NAME CARDINALITY ------- -------- ----------- ----------- PLAYERS PRIMARY PLAYERNO 14 因为此时PLAYER表中不同的PLAYERNO数量远远多于14，索引基本失效。 下面我们通过Analyze Table语句来修复索引： ANALYZE TABLE PLAYERS; SHOW INDEX FROM PLAYERS; 结果是： TABLE KEY_NAME COLUMN_NAME CARDINALITY ------- -------- ----------- ----------- PLAYERS PRIMARY PLAYERNO

1、确保mysql驱动都已经安装好。 安装mysql驱动 gem install mysql 安装mysql2驱动 gem install mysql2 2、libmysql.dll 文件是MySQL的动态链接库文件，缺少此文件数据库无法正常工作。将这个文件 拷贝到 Ruby/Bin目录中，或者C:\windows\system32目录也可。 libmysql.dll 下载地址： http://www.mysql.com/downloads/connector/c/ Ruby连接使用mysql数据库例子 使用mysql 驱动 1 2 3 4 5 6 require "mysql" dbc = Mysql.real_connect( '主机IP地址' , '账户名' , '密码' , '数据库名字' ) res = dbc.query( 'select * from 你的数据表' ) while row = res.fetch_row do puts "#{row[0]},#{row[1]}" end 使用mysql2 驱动 1 2 3 4 5 6 require 'mysql2' client = Mysql2::Client. new ( :host => "主机IP地址" , :username => "账户名" , :password => "密码" , :database

　　hi 又是周六，又是磨蹭个一上午~午饭后开始吧 1、MySQL -----子查询与连接（三）----- ----使用INSERT...SELECT插入记录 --数据库内容的英文版本 由于我的WAMP中的MYSQL控制台显示中文无力，在更改过程中心力交瘁，遂改变战术，把数据改为了全英文的，现分享出来 -- 创建数据表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS goods( goods_id SMALLINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, goods_name VARCHAR(150) NOT NULL, goods_cate VARCHAR(40) NOT NULL, brand_name VARCHAR(40) NOT NULL, goods_price DECIMAL(15,3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, is_show BOOLEAN NOT NULL DEFAULT 1, is_saleoff BOOLEAN NOT NULL DEFAULT 0 ); -- 写入记录 INSERT goods (goods_name,goods_cate,brand_name,goods_price,is_show,is_saleoff) VALUES('R510VC 15.6Inches

一：准备数据 1.创建数据表 -- 创建 "京东" 数据库 create database jing_dong charset=utf8; -- 使用 "京东" 数据库 use jing_dong; -- 创建一个商品goods数据表 create table goods( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(150) not null, cate_name varchar(40) not null, brand_name varchar(40) not null, price decimal(10,3) not null default 0, is_show bit not null default 1, is_saleoff bit not null default 0 )default charset=utf8; 2.插入数据 -- 向goods表中插入数据 insert into goods values(0,'r510vc 15.6英寸笔记本','笔记本','华硕','3399',default,default); insert into goods values(0,'y400n 14.0英寸笔记本电脑','笔记本','联想','4999',default,default);

数据库代码： mysql> desc category; +------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | pid | int(11) | NO | | NULL | | | catename | varchar(20) | NO | | NULL | | | createtime | varchar(10) | NO | | NULL | | +------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 4 rows in set (0.01 sec) mysql> select * from category; +----+-----+--------------+------------+ | id | pid | catename | createtime | +----+--

最近开发一个项目。客户端每隔10秒提交100行数据给服务端，服务端查重后写入。 客户端约在几万左右，提交数据比较集中，不考虑读数据的问题。 现在的设计是： 数据库按客户端进行分表。每个表的数据量不高。 服务端获得数据后，先插入redis队列，然后在通过定时任务插入数据库。 问题是： 1、服务端提供给客户端的接口，是否能满足几千上万的客户端同时post数据(客户端是10秒提交一次)？ 2、将数据首先保存在redis队列中，如果有几十上百万的数据，redis是否稳定？ 基本目标是保证服务端能正常提供服务。 ---------------------- 补充内容 ------------------------------- 项目主要是采集用户的数据。开机就会自动运行。 每次提交100条，10秒提交一次，一般用户每天在10次以内，也就是1000条数据以内。 每条数据包含五六个值对，在100字符以内。 需要保证每天数据的完整性。会出现多个客户端采集同一用户数据的情况，所以需要避免重复。 现在考虑是这样的： 数据表按用户分表。 用户提交的数据按用户先保存在redis队列中，即每个用户每天一个队列，保存到数据库后，删除该队列。 解决办法：https://segmentfault.com/q/1010000005931313 来源： oschina 链接： https://my.oschina

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面对当今大数据存储，设想当mysql中一个表的总记录超过1000W，会出现性能的大幅度下降吗？ 答案是肯定的，一个表的总记录超过1000W，在操作系统层面检索也是效率非常低的 解决方案： 目前针对海量数据的优化有两种方法： 1、大表拆小表的方式（主要有分表和分区两者技术） （1）分表技术 垂直分割 优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。 不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。 水平分割 如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。假如一 个门户网站，它的数据库表已经达到了1000万条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写 IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是 通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。 水平分表技术就是将一个表拆成多个表，比较常见的方式就是将表中的记录按照某种HASH算法进行拆分，同时，这种分区方法也必须对前端的应用程序中的 SQL进行修改方能使用，而且对于一个SQL语句，可能会修改两个表，那么你必须要修改两个SQL语句来完成你这个逻辑的事务

首先说明下问题的情况， 1、我storm 环境已经搭建完成，在本地测试wordcount是没问题的， 2、我在wordcount中加入一个MysqlBolt，此Bolt只是简单的把 wordcount的结果存入mysql数据库中，在本地模式测试测试时，完全可以把结果插入指定表。 3、我的每个storm 节点都已经把mysql-connector-java-5.1.23.jar 放到storm的lib目录下。 4、每个节点均可以访问指定数据库，都已经开通相应权限 5、并且在远程模式下执行原始wordcount是没问题的 OK ！！！ 问题是，在远程模式下运行整合mysql的wordcount时 就出错误了，异常为空指针，通过查找代码，发现在获得mysql 连接 时异常。 代码如下：标红处报异常 String host_port = "slaver1:3306"; String database = "test"; String username = "root"; String password = "hello"; String url = "jdbc:mysql://" + host_port + "/" + database; Connection conn = null; try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); conn =

一、首先读写分离呢 一般的结构（1主(master) 2从(slave)） 数据库的读写分离结构 读写分离的原理：就是主服务器每当新增数据或者删除数据，都会有二进制日志去记录这些操作，然后从数据库就根据日志来自动执行相同的动作，这样就达到从数据会自动同步主数据库的数据。 二、读写分离配置(1主2从)---说明:我是先做好，后面才补上博客的 1、首先，先去服务里面停止掉mysql57(3306端口)（在服务上右键停止就可以了）.mysql3307 mysql3308暂时忽略（后面讲到） 服务列表 2.接下来找到你的mysql57（3306端口）安装目录 例图 我自己的安装目录 mysql的安装目录 3.将上面的文件夹复制2份到其它地方去，改名后面加上 3307 3308(命名只是为了区分) 复制2份到其它地方 4、接下来进入到3307的文件夹，将my-default.ini这个文件 重命名为my.ini 重命名为my.ini 5、接下来我们要在当前文件夹新增data文件夹，进行任何操作最好先停止掉mysql的服务 新增data文件夹 6、然后我们去找到mysql57(3306端口)的data文件，将里面的东西可以全部拷贝到3307 data文件夹里面去 3306端口的数据库 三、开始文件里面的配置 1、首先我们找到mysql57(3306端口)的文件配置 3306端口的my