1.首次安装好mysql数据库后,会生成一个随机密码,使用如下办法找到: cat /var/log/mysqld.log |grep password 2.首次安装好mysql数据库后,第一次登陆进去,需要先修改root用户密码: grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'xxxxxxxxx';grant all privileges on *.* to 'root'@'localhost' identified by 'x

1. 什么是表分区? 表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分.从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成. 2. 表分区与分表的区别 分表:指的是通过一定规则,将一张表分解成多张不同的表.比如将用户订单记录根据时间成多个表. 分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表. 3. 表分区有什么好处? 1)分区表的数据可以分布在不同的物理设备上,从而高效地利用多个硬件设备. 2)和单个磁盘或者文件系统相比,可以存储

针对各主流数据mysql.sqlserver.oracle当以编码格式gbk存放数据时,要注意字符串类型的字段,要采用宽字符串nvarchar存放,前提是当你的应用程序是utf8编码,而数据库是gbk编码, 尤其是某个字符串字段以varchar存放时会出现乱码,即使你在数据库连接串中声明;charset=utf8无济于事,虽然在php中设置后能显示中文,但是字符串被截断,而且会弹出橘黄色经典报错页面,这是php引擎的一个bug.尤其针对中文这种宽字符的尽量采用n开头的数据类型来定义字段.

1.1 安装mysql(中间需要设定数据库的密码) sudo apt-get install mysql-serversudo apt-get install php5-mysql   #安装php5-mysql 是将php和mysql连接起来,安装前需要先安装php 1.2 根据安装目录确认mysql安装信息,这个命令和教学视频里面不一样 cat /etc/php5/mods-available/mysql.ini //php5.0cat /etc/php/7.0/mods-available

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能 举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----

运行安装mysql 报错 [root@localhost mysql-mult]# ./scripts/mysql_install_db  --defaults-file=conf/3306my.cnf FATAL ERROR: please install the following Perl modules before executing ./scripts/mysql_install_db:Data::Dumper 解决方法 :安装autoconf库 命令:yum-y install a

对正在运行的mysql进行监控,其中一个方式就是查看mysql运行状态. (1)QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like "Question%"; (2)TPS(每秒事务量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like "Com_co

php要连接docker中运行的mysql是不能用localhost, 127.0.0.1来连接的,因为每个docker运行容器的localhost 127.0.0.1都是自己容器本身,不是mysql容器,需要修改成母机 IP,或者是mysql容器名称 比如有如下的docker-compose.yml version: '3' services: mysql: # build: ./mysql image: daocloud.io/library/mysql:5.7.20 volumes: -

    为了方便 MapReduce 直接訪问关系型数据库(Mysql,Oracle).Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat两个类.通过DBInputFormat类把数据库表数据读入到HDFS,依据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库表中.     执行MapReduce时候报错:java.io.IOException: com.mysql.jdbc.Driver,通常是因为程序找不到mysql驱动包.解决方法是让每一个

转自 http://www.cnblogs.com/win7xt/p/3156334.html 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识   最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何

Manager 可以实现列表,字典,变量,锁,信号量,事件等的数据之间的共享.Manager已经默认加锁了.控制数据不会乱. 实现了不同进程之间数据的共享,并且可以同时修改. from multiprocessing import Process, Manager import os def f(d, l): d[1] = '1' #字典中的key-value d['2'] = 2 d[0.25] = None d[os.getpid()]=os.getpid() #往字典中放每个进程的PID号

http://blog.51cto.com/xpleaf/2093952 1 概述 在不用爬虫框架的情况,经过多方学习,尝试实现了一个分布式爬虫系统,并且可以将数据保存到不同地方,类似MySQL.HBase等. 基于面向接口的编码思想来开发,因此这个系统具有一定的扩展性,有兴趣的朋友直接看一下代码,就能理解其设计思想,虽然代码目前来说很多地方还是比较紧耦合,但只要花些时间和精力,很多都是可抽取出来并且可配置化的. 因为时间的关系,我只写了京东和苏宁易购两个网站的爬虫,但是完全可以实现不同网站爬虫

为了方便测试,想要用到两个mysql数据库实例.以windows系统为例 当然安装第一个mysql数据库,很简单没什么说的.但是再要安装,运行mysql安装程序时,会提示,修复,卸载,重新安装. 这时需要下载一个免安装的mysql,zip文件的. 到点击打开链接选择,ZIP Archive格式的下载,根据系统选择32,64位 的. 我下载的是,mysql-5.5.20-winx64,下载后解压得到一个mysql-5.5.20-winx64文件夹, 里面没有my.ini文件,但是有很多不同的.in

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

流程梳理 今天开始会写几篇关于AFN源码解读的一些Blog,首先要梳理一下AFN的整体结构(主要是讨论2.x版本的Session访问模块): 我们先看看我们最常用的一段代码: AFHTTPSessionManager *manager = [AFHTTPSessionManager manager]; [manager GET:@"https://www.baidu.com" parameters:nil success:^(NSURLSessionDataTask * _Nonnul

Android应用开发中,给我们提供了5种数据的存储方式1 使用SharedPreferences存储数据2 文件存储数据3 SQLite数据库存储数据4 使用ContentProvider存储数据5 网络存储数据不同的业务逻辑,或者需求,用不同的实现方式以下是这几中数据存储方式的说明用及法,第一种: 使用SharedPreferences存储数据SharedPreferences是Android平台上一个轻量级的存储类,主要是保存一些常用的配置比如窗口状态,一般在Activity中 重载窗口状

用ES的小伙伴们,相信大家都遇到过Mapping处理Date类型的数据头疼问题吧. 不用头疼了,我来给你提供一种解决方案: 1.Maping定义为: {  "mappings": {    "carecustomerlog_type_all": {      "properties": {        "ID": {          "type": "long"        }, 

1.java虚拟机在运行的时候会把内存分为以下几个区域,如图:

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

ETL调度中读写数据信息,都须要连接数据库,以下的子程序通过传入的数据库连接字符串和数据库命令(或SQL)运行所须要的操作: #!/usr/bin/bash #created by lubinsu #2014 source ~/.bash_profile values=`sqlplus -S $1 << EOF set heading off feedback off pagesize 0 verify off echo off WHENEVER SQLERROR exit SQL.SQLCO

前情提要 docker的运用越来广泛,许多IT公司都已经将自己的服务跑在Docker上面.在安全性方面又做了一层防护.比如:跑在Docker上的Mysql不做外网端口映射,只能在linux服务器上或进入docker访问mysql,这样对开发者来说是有些不方便的. 那么,其实这种情况,我们也是有办法可以做到在本地连接docker里面的MySql数据库的. 环境: Linux服务器:centos 7.7 服务器IP:192.168.1.5 容器:docker 实例IP:172.17.0.2 数据库: