mysql调优小记
对于INNODB,主键就是聚集索引,如果没有主键定义,则第一个唯一非空索引被作为聚集索引.
如果没有主键也没有合适的唯一索引,那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引,
这个隐藏的主键类似一个自增的id(int).
删除与重新添加主键
alter table tbname drop primary key;
alter table tbname add primary key(col1,col2,col3);
CREATE INDEX IDX_METE_BASE_AREA_STATION_CABINET ON CMS.T_CABINET_ELECTRICITY_HH_HIVE (
BASE_NAME ASC,
AREA_NAME ASC,
STATION_NAME ASC,
CABINET_NAME ASC
);
SELECT DISTINCT DEVICE_NAME ,REGEXP_EXTRACT(DEVICE_NAME,"-(.*)",0)
FROM T_METE_CONFIG
WHERE LSC_ID IN (30,31)
AND DEVICE_TYPE_NAME='UPS配电'
AND STATION_NAME LIKE '%数据机房%'
ORDER BY DEVICE_NAME;
SELECT REGEXP_EXTRACT('ASDFSADF-JOB','-([A-Z])',0) FROM CMS.DUAL LIMIT 1;
复合分区示例,
先以时间粒度天为例进行外分区,然后根据地域id进行分区,
mysql仅支持range和list的子分区,而且子分区只能是hash或key.
CREATE TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2
(
base_id int NOT NULL,
base_name varchar(20),
lsc_name varchar(255),
area_id bigint,
area_name varchar(255),
station_id int NOT NULL,
station_name varchar(255),
device_type_id varchar(255),
device_type_name varchar(255),
device_id varchar(255) NOT NULL,
device_name varchar(255),
mete_id int NOT NULL,
mete_name varchar(255),
max_report_time varchar(20),
max_mete_value double,
min_report_time varchar(20),
min_mete_value double,
avg_mete_value double,
hour_sum_value double,
hour_times int,
dt_hh varchar(10) NOT NULL,
hour_last_value double,
cabinet_name varchar(255),
dt varchar(20) NOT NULL,
lsc_id int NOT NULL,
PRIMARY KEY (dt,dt_hh,base_id,lsc_id,mete_id,device_id,station_id,mete_name)
)
PARTITION BY RANGE(TO_DAYS(DT))
SUBPARTITION BY HASH(LSC_ID)
SUBPARTITIONS 6
(
PARTITION P0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170810')),
PARTITION P1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170811')),
PARTITION P2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170812')),
PARTITION P3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170813')),
PARTITION P4 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170814')),
PARTITION P5 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170815')),
PARTITION P6 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170816')),
PARTITION P7 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170817')),
PARTITION P8 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170818')),
PARTITION P9 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170819')),
PARTITION P10 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170820'))
)
;
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P11 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170821')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P12 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170822')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P13 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170823')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P14 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170824')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P15 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170825')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P16 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170826')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P17 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170827')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P18 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170828')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P19 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170829')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P20 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170830')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P21 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170831')));
ALTER TABLE t_cabinet_electricity_hh_hive2 ADD PARTITION (PARTITION P22 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('20170901')));
--查看分区信息
select
partition_name,table_rows
from information_schema.partitions where table_name='xxx';
问题,hive表中的日期类型 yyyy-mm-dd 到mysql中对应的date字段,但是无法导入成功
其实看sqoop转换的java代码,可以看出这是sqoop的一个bug.,
里面有类似 (java.sql.Date)value
转换失败为空,这样进入我含有非空约束的字段就失败了.
原因是日期格式是不确定的,所以直接转有问题,
建议是直接设置临时表的字段为varchar,后面带做处理.
sqoop eval --connect jdbc:mysql://xx:3306/cms --username root --password xxx \
--query "truncate table xx.stage_t_xx"
sqoop export --connect jdbc:mysql://xxx:3306/xxx\
--username root --password xxx --table stage_t_xxe \
--hcatalog-database xxx--hcatalog-table stage_txxx
sqoop eval --connect jdbc:mysql://xxx:3306/cms --username root --password xxx \
--query "insert into xxx.t_xxx_xx_hh_xx select * from xxx.stage_t_xx_xx_hh_hive"
mysql调优小记的更多相关文章
- MySQL 调优/优化的 100 个建议
MySQL 调优/优化的 100 个建议 MySQL是一个强大的开源数据库.随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈.这里提供 101 条优化 MySQL 的建议.有些技巧适合特定 ...
- MySQL 调优基础(一) CPU与进程
一般而言,MySQL 的调优可以分为两个层面,一个是在MySQL层面上进行的调优,比如SQL改写,索引的添加,MySQL各种参数的配置:另一个层面是从操作系统的层面和硬件的层面来进行调优.操作系统的层 ...
- MySQL调优系列基础篇
前言 有一段时间没有写博客了,整天都在忙,上班,录制课程,恰巧最近一段时间比较清闲,打算弄弄MYSQL数据库. 关于MySQL数据库,这里就不做过多的介绍,开源.免费等特性深受各个互联网行业喜爱,尤其 ...
- mysql调优 基础
MySQL调优可以从几个方面来做: 1. 架构层:做从库,实现读写分离: 2.系统层次:增加内存:给磁盘做raid0或者raid5以增加磁盘的读写速度:可以重新挂载磁盘,并加上noatime参数,这样 ...
- mysql调优最大连接数
一.mysql调优 1.1 报错: Mysql: error 1040: Too many connections 1.2 原因: 1.访问量过高,MySQL服务器抗不住,这个时候就要考虑增加从服务器 ...
- MySQL调优 —— Using temporary
DBA发来一个线上慢查询问题. SQL例如以下(为突出重点省略部分内容): select distinct article0_.id, 等字段 from article_table article ...
- 数据库MySQL调优实战经验总结<转>
数据库MySQL调优实战经验总结 MySQL 数据库的使用是非常的广泛,稳定性和安全性也非常好,经历了无数大小公司的验证.仅能够安装使用是远远不够的,MySQL 在使用中需要进行不断的调整参数或优化设 ...
- MySQL调优 优化需要考虑哪些方面
MySQL调优 优化需要考虑哪些方面 优化目标与方向定位 总体目标:使得响应时间更快,吞吐量更大. (throughout --- 吞吐量:单位时间内处理事务的数量) 如何找到需要优化的地方 使用 ...
- MySQL调优系列_日志分析
前言 本篇主要总结一下MySQL数据库的几种日志,用于日常维护过程中问题解决和性能优化等,稍显基础,日常积累之用. 文章的部分内容会将MySQL数据库和SQL Server数据库部分内容做一个对比,非 ...
随机推荐
- PowerShell----Automatic_Variables(预定义变量)
以下这些变量是由powershell创建和维护的.ls Variable: 可以获取到所有默认的变量, 每个版本的Powershell可能有差异 $$包含会话所收到的最后一行中的最后一个令牌. $? ...
- ImageLoader must be init with configuration before using
遇到上面的问题是没有全局初使化ImageLoader,我是在Application中配置了ImageLoaderConfiguration 解决的,当然还有官方的写法 public class MyA ...
- oracle数据库查询时间sql
select * from cc_picture_info where PICTURE_SOURCE = 3 AND UPLOAD_TIME > to_date('2017-03-29 16:5 ...
- poj_3259 负权和环
题目大意 N个点,M条双向路径,W条单向路径.从双向路径的一端到另一端所花费时间为正值,从单向路径的源点到终点所花时间为负值.问是否存在一条从A出发,再回到A的回路,满足回到A的时间小于出发时间. 题 ...
- c#基础 第三讲
Random r = new Random(); string x, y; while (true) { ...
- 160513、nginx+tomcat集群+session共享(linux)
第一步:linux中多个tomcat安装和jdk安装(略) 第二步:nginx安装,linux中安装nginx和windows上有点不同也容易出错,需要编译,这里做介绍 一.安装依赖 gcc open ...
- Hadoop入门必须知道的简单知识
Hadoop入门知识 Hadoop构成 Hadoop由4个主要构成部分: 1) 基础核心:提供基础的通用的功能 2) HDFS:分布式存储 3) MapReduce:分布式计算 4) YARN:资源分 ...
- C/C++编译过程
C/C++编译过程 C/C++编译过程主要分为4个过程 1) 编译预处理 2) 编译.优化阶段 3) 汇编过程 4) 链接程序 一.编译预处理 (1)宏定义指令,如#define Name Token ...
- 网络编程 - socket通信/粘包/文件传输/udp - 总结
socket通信 1.简单的套接字通信 import socket phone = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) phone.bin ...
- swagger多个分组代码展示
/** * api信息 * * @param name 标题 * @param description 描述 * @param version 版本 * @return */ private ApiI ...