本文实例讲述了C#处理MySql多个返回集的方法.分享给大家供大家参考.具体方法如下: 关于Mysql返回多个集java和Php的较多,但是C#的完整代码好像没见过,研究了一下做个封装以后用 做一个Mysql的简单分页查询,有两个返回集 Sql语句如下 复制代码 代码如下: SELECT COUNT(*) from  poster; select     t.PosterID,     t.PostTime,     t.Title  from app_us_poster t ORDER BY

PHP MySQL 读取数据 从 MySQL 数据库读取数据 SELECT 语句用于从数据表中读取数据: SELECT column_name(s) FROM table_name 如需学习更多关于 SQL 的知识,请访问我们的 SQL 教程. 以下实例中我们从表 MyGuests 读取了 id, firstname 和 lastname 列的数据并显示在页面上: 实例 (MySQLi - 面向对象) <?php$servername = "localhost";$usernam

数据库性能优化普遍采用集群方式,oracle集群软硬件投入昂贵,今天花了一天时间搭建基于mysql的集群环境. 主要思路 简单说,实现mysql主备复制-->利用mycat实现负载均衡. 比较了常用的读写分离方式,推荐mycat,社区活跃,性能稳定. 测试环境 MYSQL版本:Server version: 5.5.53,到官网可以下载WINDWOS安装包. 注意:确保mysql版本为5.5以后,以前版本主备同步配置方式不同. linux实现思路类似,修改my.cnf即可. A主mysql.19

一.环境说明: CentOS6.3(32位) + MySQL Cluster 7.3.5,规划5台机器,资料如下: 节点分布情况: MGM:192.168.137. NDBD1:192.168.137. NDBD2:192.168.137. SQL1:192.168.137. SQL2:192.168.137. 二.下载安装包: 主要有三种类型的安装包:1:rpm安装包:2:预编译二进制安装包: 3:源码包. 这里选择第二种安装包“预编译二进制安装包”,它只需要解压即可. 先官网下载页面 htt

按照前面的教程:MySQL Cluster 7.3.5 集群配置实例(入门篇),可快速搭建起基础版的MySQL Cluster集群,但是在生成环境中,还是有很多问题的,即配置参数需要优化下, 当前生产环境硬件配置参考: Linux下查看操作系统信息.内存情况及cpu信息:cpu个数.核心数.线程数 当前生产环境MySQL Cluster配置参考: # mgm配置(/usr/local/mysql/etc/config.ini) [ndb_mgmd default] DataDir = /usr/

背景 程序启动时,从mysql读取所有的数据,在内存中建立数据结构.mysql表中至少有100w条记录.以后根据时间定期从mysql增量读取数据,刷新内存结构. 表结构为{uid, product, state, modify_time,primary key(uid, product), key(modify_time)} 方法一 因为增量的更新都是按照modify_time来的,所以直观的想到根据modify_time来分页读取,每次读取1w行记录,循环100次就能全部读取100w条记录.

一.MySQL读取配置文件的顺序 读取顺序:/etc/my.cnf > /etc/mysql/my.cnf > /usr/etc/my.cnf > ~/.my.cnf 命令验证:[root@mysql ~]# mysql --verbose --help | grep my.cnf order of preference, my.cnf, $MYSQL_TCP_PORT,/etc/my.cnf /etc/mysql/my.cnf /usr/etc/my.cnf ~/.my.cnf 二.M

HAProxy+keepalived+MySQL实现MHA中slave集群的负载均衡的高可用 Ip地址划分: 240    mysql_b2 242    mysql_b1 247    haproxy1 249    haproxy2 243    VIP 248    client 1.安装HAProxy yum install gcc -y make TARGET=linux26 PREFIX=/usr/local/haproxy make install PREFIX=/usr/loca

archie2010 ${原来姹紫嫣红开遍,似这般都付与扣钉八哥} mysql连接字符串,连接字段结果集 select CONCAT('My', 'S', 'QL连接字符串') as MySql; 连接一个查询字段的结果集 select userName from emailaccounts where userID=31 查询结果 把这些结果集以","连接成一个字符串,group_concat('字段名'  separator ',')函数 select group_concat(u

一.概念 galera集群多用于关键性业务,因为galera集群为了数据的一致性,采用的是同步的机制,这就使galera牺牲了一部分性能来换取数据一致性. galera集群是基于wsrep协议(端口4567)工作的,目前只支持INnoDB存储引擎. 功能: (1)同步复制 (2)Multi-master,及所有节点都可以同时进行读写操作 (3)自动的成员节点控制,失效节点自动被剔除 (4)新节点加入数据自动复制 (5)真正的并行复制,行级 优点: (1)因为是多主,不存在slave lag(延迟

情景: 遍历并处理一个大表中的所有数据, 这个表中的数据可能会是千万条或者上亿条, 很多人可能会说用分页limit……但需求本身一次性遍历更加方便, 且Oracle/DB2都有方便的游标机制. 对DB来说Stream其实也就是我们说的游标(Cursor), MySQL的Stream方式有2种, Client Side Cursor和Server Side Cursor. JDBC默认的方式Client Side Cursor, 没有任何设置的默认情况下JDBC驱动会将select的全部结果都读取

 一.介绍 传统架构的使用,一直被人们所诟病,因为MySQL的主从模式,天生的不能完全保证数据一致,很多大公司会花很大人力物力去解决这个问题,而效果却一般,可以说,只能是通过牺牲性能,来获得数据一致性,但也只是在降低数据不一致性的可能性而已.所以现在就急需一种新型架构,从根本上解决这样的问题,天生的摆脱掉主从复制模式这样的“美中不足”之处了. Galera Cluster :集成了Galera插件的MySQL集群,是一种新型的,数据不共享的,高度冗余的高可用方案,多节点都可以作为主节点,节点是对

Galera Cluster是Codership公司开发的一套免费开源的高可用方案,属于multi-master的集群架构,如图所示: 三个实例,组成了一个集群,而这三个节点与普通的主从架构不同,它们都可以作为主节点,三个节点是对等的,这种一般称为multi-master架构,当有客户端要写入或者读取数据时,随便连接哪个实例都是一样的,读到的数据是相同的,写入某一个节点之后,集群自己会将新数据同步到其它节点上面,这种架构不共享任何数据,是一种高冗余架构. 官方给出的特性如下: 真正的多主集群,A

web开发中如果遇到php查询mysql返回大量数据导致内存溢出.或者内存不够用的情况那就需要看下MySQL C API的关联,那么究竟是什么导致php查询mysql返回大量数据时内存不够用情况? 答案是: mysql_query 和 mysql_unbuffered_query 两个函数 首先来分析一个典型的实例:在执行下面的代码的时候就会导致php请求mysql返回结果太多(10W以上)导致PHP内存不够用. while ($row = mysql_fetch_assoc($result))

Mysql数据库的集群(读写分离),说白了就是将读操作和写操作分开在不同的服务器上实现,以达到提高效率的目的. 大致原理如下: 数据库中的所有操作都是有日志记录的(前提是要打开这个日志记录功能) 1.master,主服务器(进行写操作的服务器)的所有记录都保存到二进制日志(binary log)中,这些记录叫做二进制日志事件(binary log events): 2.slave,从服务器(进行读操作的服务器)将mater的binart log拷贝到自己的中继日志(relay log),然后根据

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任

目录 概述 keepalived和heartbeat对比 一.环境 二.部署 部署lvs代理和keepalived MySQL+heartbeat+drbd的部署 MySQL主从复制 web服务器及amoeba配置 总测试 keepalived配置文件详解 概述 本项目解决了MySQL读操作频繁给数据库服务器造成的巨大压力,和写操作数据库服务器的高可用性以及数据存储的问题. 两台写的数据库服务器之间使用heartbeat心跳线,和drdb技术构建网络raid1存储,搭建nfs直接绑定VIP,对客

innodb 的最小管理单位是页 innodb的最小申请单位是区,一个区 1M,内含64个页,每个页16K ,即 64*16K=1M, 考虑到硬盘局部性,每次读取4个区,即读4M的数据加载至内存 线性预读: innodb的读线程从disk读取4M数据后,如果这4个区中被连接访问的页的数据大于或等于innodb_read_ahead_threshold (默认为56)时,就会提前把后面4个区的数据 load 至内存 注意: InnoDb存储引擎这本书中说至少向硬盘申请4个区的数据, 但大多数文章说

一.字符集 1.mysql的字符集设置非常灵活 可以设置服务器默认字符集: 数据库默认字符集: 表默认字符集: 列字符集: 如果某一级别没有指定字符集,则继承上一级. 查看所有字符集语句:show character set; 2.以表声明为utf-8为例,最终存储在表中的数据为utf-8 ①我们要告诉服务器,我给你发送的数据是什么编码?character_set_client ②告诉字符集转换器,转换成什么编码?character_set_connection ③查询的结果用什么编码?char

博文链接:http://haoyuanliu.github.io/2016/04/29/mysql/ 对,我是来骗访问量的!O(∩_∩)O~~ 在使用MySQL进行文件数据读取的时候,在终端敲入命令行 mysql> LOAD DATA INFILE 'home/pinseng/mysql_learn/shiyanlou/sql6/in.txt' INTO TABLE employee; 会出现如下错误: ERROR 13 (HY000): Can't get stat of '/var/lib/

1.简介 使用MySQL时随着时间的增长,用户量以及数据量的逐渐增加,访问量更是剧增,最终将会使MySQL达到某个瓶颈,那么MySQL的性能将会大大降低.这一结果也不利于软件的推广. 那么如何跨过这个瓶颈,提高MySQL的并发量呢?方法有很多,分布式数据库.读写分离.高可用负载均衡.增加缓存服务器等等.之前的文章里已经介绍了读写分离的方案了,接下来我将讲解MySQL高可用负载均衡这一方法. 其中实现高可用负载均衡的方法有很多,例如LVS+keepalived组合实现.haproxy+keepal