1.插入一条数据,存在就更新,不存在就更新(必须现有唯一键)使用insert ignore语句: insert ignore into table(col1,col2) values ('a','b'); 例如插入数据: insert ignore into user_info (last_name,first_name) values ('LeBron','James'); 这样一来,如果表中已经存在last_name='LeBron'且first_name='James'的数据,就不会插入,

MySQL 实现将一个库表里面的数据实时更新到另一个库表里面 需求描述:MySQL 里面有很多的数据库,这些数据库里面都有同一种表结构的表 (tb_warn_log),这张表的数据是实时更新的,现在需要将这些表的数据全部实时更新到另一个库的另一张表 (tb_alarm_management) 里面. 数据库结构如下: tb_warn_log 表结构如下: tb_alarm_management 表结构如下: MySQL 存储过程定时任务: -- 存储过程创建 use mdm_common_db;

MySQL学习——查询表里的数据 摘要:本文主要学习了使用DQL语句查询表里数据的方法. 数据查询 语法 select [distinct] 列1 [as '别名1'], ..., 列n [as '别名n'] from 表名 [where 表达式] [group by 表达式] [having 表达式] [order by 表达式] [limit 起始编号, 查询条数] 说明 列1, ..., 列n:表示查询的字段,查询多个字段用“,”分隔,使用“*”号表示查询全部字段,使用“distinct”

MySQL学习——操作表里的数据 摘要:本文主要学习了使用DML语句操作表里数据的方法. 插入数据 语法 通过传入数据插入: insert into 表名 [(列名1, …, 列名n)] values (值1, …, 值n); 通过查询数据插入: insert into 表名 [(列1, ..., 列n)] select 列1, ..., 列n from 查询的表; 实例 mysql); Query OK, row affected (0.00 sec) mysql> 更新数据 语法 updat

一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,支持外键,锁是行级锁(行级锁只是针对主键,非主键也会

mysql 插入/更新数据 INSERT 语句 1.一次性列出全部字段的值,例如: INSERT INTO student VALUES('Chenqi','M', 29); INSERT INTO student VALUES('Bush','M', 60),('Obama', 'M', 45); 允许同时插入多个数据行: 2.只对部分字段赋值 INSERT INTO student(name, sex) VALUES ('Abby', 'F'),('Joseph', 'M'); 没有在INS

从MySQL随机选取数据也是我们最常用的一种发发,其最简单的办法就是使用”ORDER BY RAND()”,本文介绍了包括ORDER BY RAND()的4种获取随机数据的方法,并分析了各自的优缺点. 下面从以下四种方案分析各自的优缺点.方案一: 复制代码 代码如下: SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 0,1; 这种方法的问题就是非常慢.原因是因为MySQL会创建一张零时表来保存所有的结果集,然后给每个结果一个随机索引,然后再排序并返回.有几

--从MySQL随机选取数据 -------------------------2014/06/23 从MySQL随机选取数据最简单的办法就是使用”ORDER BY RAND()”; 方案一: SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 0,1; 这种方法的问题就是非常慢.原因是因为MySQL会创建一张零时表来保存所有的结果集,然后给每个结果一个随机索引,然后再排序并返回. 有几个方法可以让它快起来. 基本思想就是先获取一个随机数,然后使用这个随机数来

show  databases show  tables information_schema show tables 语句的输出不包含temporary表   查看服务器所有数据库 >show databases 查看给定数据库的 create database语句 >show create database db_name 查看默认数据库的数据表或给定数据库的数据表 >show tables >show tables from db_name 查看给定数据库的数据表的creat

下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一.MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

canal+mysql+kafka安装配置 概述 简介 canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal(1.1.5) 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 工作原理 MySQL主备复制原理

MySQL查询关键数据方法 操作表的SQL语句补充 1.修改表名 alter table 表名 reame 新表名: 2.新增字段名 alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件: #默认队尾添加 alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件 after 已经存在的字段: # 在某个已存在的字段后方添加字段 alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件 frist: # 在队列首添加字段 3.修改字段 alter

将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程 增强版 有时候,我们需要将某个表里的数据全部或者根据查询条件导出来,迁移到另一个相同结构的库中 目前SQL Server里面是没有相关的工具根据查询条件来生成INSERT语句的,只有借助第三方工具(third party tools) 这种脚本网上也有很多,但是网上的脚本还是欠缺一些规范和功能,例如:我只想导出特定查询条件的数据,网上的脚本都是导出全表数据 如果表很大,对性能会有很大影响 这里有一个存储过程(适用于SQLServer2005 或以上

MySQL数据库默认的数据库文件位于/var/lib/mysql下,有时候由于存储规划等原因,需要更改MySQL数据库的数据存储目录.下文总结整理了实践过程的操作步骤. 1:确认MySQL数据库存储目录 [root@DB-Server tmp]# mysqladmin -u root -p variables | grep datadir   Enter password:   | datadir | /var/lib/mysql/     2:关闭MySQL服务 在更改MySQL的数据目录前,

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

看过此博文后Oracle.MySql.SQLServer 数据分页查询,在根据公司的RegionRes表格做出了 SQLserver的分页查询语句: 别名.字段 FROM( SELECT row_number() OVER (ORDER BY oo.ID ASC) AS rownumber, ) AS oo ) AS 别名 ; MySQL的分页查询语句: SELECT DISTINCT *FROM 表 , 其他网站: oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例

一.我们可以且应该优化什么? 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应用编程接口(API) 应用程序 -------------------------------------------------------------------------------- 二.优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(>2G),你应该考虑使用64位的硬件结构,像Alpha.Sparc或即将推出的IA64.因为MySQL内部使用大量64位的整数,64位的CPU将提供更好的性能. 对大数据库,优化的次

自己设计的一个mysql数据库批量添加数据的基类.用于批量向mysql数据库添加数据,子类实现起来很简单,自测性能也还不错. 1.基类实现-BatchAddBase using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace MysqlBatchAdd { public abstract class BatchAddBase<T> where T : class, new() { /// <summary> ///

文章继续 桦仔兄的文章 将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程 增强版 继续增强... 本来打算将该内容回复于桦仔兄的文章的下面的,但是不知为何博客园就是不让提交!.... 所以在这里贴出来吧,算作继续增加文章中解决的:根据查询条件自动生成插入脚本的需求,其实这种需求还是蛮常见的. 本文着重解决了文中的脚本的schema问题,给调整了下,现在脚本能自动识别出不同的schema下同名的表的语句 修改后脚本如下: -- Author: <桦仔> -- Blog: <http://ww