转载自:http://blog.csdn.net/jie11447416/article/details/50887888 1.案例中的数据结构和数据如下 2.在没有解决的时候,是这样的   SELECT date(downtime) AS dday, count(*) AS num FROM re_device GROUP BY dday  得到如下结果,如果那天没有数据,那麽就会没有记录  我们看到,时间不连续,没有2016-3-05这一天的,这样本来不是问题,但是,我拿出来的数据,还要画出

上一节提到分时间段统计,可是无数据的时候不显示,而此时我们需要让他显示0. 首先我们需要建一个时间表. CREATE TABLE `my_date` ( `date` date NOT NULL, PRIMARY KEY (`date`) ) 并且插入一些数据,具体怎么插入有好多种方法,目的是生成我们需要的时间格式,如下 以下就要用到我们的时间表,与我们的数据表进行连接查询了.呃,中间的1你们可以忽略啊!!你们需要看的只有 t 和 count mysql,count(*) from my_dat

一般图表绘制例如echarts等,返回数据格式都大同小异.重点是利用sql或者java实现数据格式的转型,接下来是关键部分: 1.前提:提供的工具方法——获取某月有多少天 //通过年份和月份确定该月的最后一天 public static int getMaxDay(int year,int month ){ Calendar time=Calendar.getInstance(); time.clear(); time.set(Calendar.YEAR,year); //year 为 int

一般图表绘制例如echarts等,返回数据格式都大同小异.重点是利用sql或者java实现数据格式的转型,接下来是关键部分: 1.mapper层sql语句,返回统计好的月份与对应月份的数据. <select id="getAllOrderCountByYear" parameterType="pd" resultType="OrderCount" > SELECT sum(t.ordercount) ordercount, t.[mo

问题出在计划任务所执行的脚本上! 脚本中的调用的指令应该都写全路径~ 实例: # crontab -c 编辑下的内容 30 18 * * * /root/backup.sh 意思为:每天18:30执行一次root下backup.sh 脚本 # vi backup.sh 脚本内容 #!/bin/bash /usr/local/mysql/bin/mysqldump -uuser -ppassword mydata>/backup/mydata_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).sql

相信很多人的项目都有这种需求,就是查询近7天的记录,但是这7天总有那么几天是没数据的,所以缺失的只能补 0 下面的代码不知道能不能看懂,我简单的说一下思路 1)先查询红色字体的近7天,再转换成日期 2)我的字段使用的是时间戳的方式去保存,只能是先数据库字段先转日期 2.1)先查询自己想要的数据,用每天分组,计算好总数后 2.2)时间戳字段先转日期 2.3)用 ifnull 函数判断,缺失就补 0 然后~~~~然后就大功告成啦 select temp.days, ifnull(walletTemp

layui table 对于后台json数据,有数字的,默认不会原样显示,而是只取数值,即100.00显示为100.如果想原样显示,需转为字符串. 项目采用mysql数据库,字段类型为decimal(10,2)时,即自动保留两位小数,不足补0,只需用cast函数转换即可:cast(num as char)

原文:T-SQL使用案例--结果数据前面自动补0 现象: 在开发的过程中,往往需要数字和字符串互转.在转换的过程中,可能需要把1编程00001,这样的格式.实现这种样子是有非常多的方法,本文主要提供一种自定义函数来实现 说明: 一般来说这种处理主要使用CONVERT或者CAST来实现即可.思路是先转换为字符串然后在不上足够数量的0,最后使用RIGHT函数,从右边取出需要长度. 案例: 本例中使用AdventureWork数据库作为例子. 首先,执行下面语句: --查询部门数据 SELECT De

前补0的格式化方式在业务系统中经常使用,记录下此api. Java: public static void main(String[] args) { // 0002 System.out.println(String.format("%04d", 2)); } MySQL: , , ); , , );

本文来自数据库内核专栏 在之前的文章中,介绍了MGR对数据可靠性.可用性和一致性的实现方案.简单来说,MGR通过基于paxos协议的多副本来实现数据的可靠性,通过多副本上的majority机制来实现可用性.对于一致性,主要说的是多主模式下通过基于事务版本的认证机制来确保多节点并发更新的正确性. 本文再介绍下MGR对于数据安全性的保护,这里所说的安全性是指MGR中的数据不会被外来的操作所影响,从而引起不同节点的数据处于不一致的状态,由于引起不一致的原因是外来的.计划外的,所以归为安全性的范畴. 一

一.原起: 之前也有写过mysql-group-replication (mgr) 相关的文章.那时也没有什么特别的动力要写好它.主要是因为在 mysql-5.7.20 之前的版本的mgr都有着各种各样的问题.感觉像是一个半成品.但是5.7.20这个版本的mgr已经基本 可用了.所以接下来打算把整个mgr系列写完. 二.mysql-group-replication 安装环境规划: 主名 ip地址 在mgr中的角色 mtls17 10.186.19.17 primary mtls18 10.18

故障检测(Failure Detection)是 Group Replication 的一个核心功能模块,通过它可以及时识别集群中的故障节点,并将故障节点从集群中剔除掉.如果不将故障节点及时剔除的话,一方面会影响集群的性能,另一方面还会阻止集群拓扑的变更. 下面结合一个具体的案例,分析 Group Replication 的故障检测流程. 除此之外,本文还会分析以下问题. 当出现网络分区时,对于少数派节点,会有什么影响? 什么是 XCom Cache?如何预估 XCom Cache 的大小? 在

mysql group replication,组复制,提供了多写(multi-master update)的特性,增强了原有的mysql的高可用架构.mysql group replication基于mysql插件架构实现,本身就是一个mysql插件. 提供的特性: 多写,写冲突检测 良好的扩展能力,可动态增删节点,组成员自动管理 组内高可用 确保组内数据最终一致性[重要](通过分布式协议和分布式recovery机制保证) 1. 架构 组复制基于mysql插件架构实现,本身作为一个mysql插

问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少 2 主库dump数据,锁库,然后同步,不好. 影响业务使用 3 percona-toolkit 中的工具来校验和同步,从介绍上来看是符合现在的情况的,使用上还需要学习和认识才行. 下面是几个参考链接 percona-toolkit工具 官方地址 MyS

[文章+程序 作者:张宴 本文版本:v1.0 最后修改:2008.07.01 转载请注明原文链接:http://blog.zyan.cc/post/356/] MySQL在高并发连接.数据库记录数较多的情况下,SELECT ... WHERE ... LIKE '%...%'的全文搜索方式不仅效率差,而且以通配符%和_开头作查询时,使用不到索引,需要全表扫描,对数据库的压力也很大.MySQL针对这一问题提供了一种全文索引解决方案,这不仅仅提高了性能和效率(因为MySQL对这些字段做了索引来优化搜

         本文主要描述 MySQL Group Replication的简易原理.搭建过程以及故障维护管理内容.由于是新技术,未在生产环境使用过,本文均是虚拟机测试,可能存在考虑不周跟思路有误情况,欢迎交流指正.   如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持! 

前提: MySQL GR 3节点(node1.node2.node3)部署成功,模式定为多主模式,单主模式也是一样的处理. 在线修改已有GR节点配置 分别登陆node1.node2.node3,执行以下命令,修改GR配置:增加一台新节点进入 mysql> set global group_replication_group_seeds="10.39.3.76:33061,10.39.3.70:33061,10.39.3.69:33761,10.39.3.71:33061"; Qu

之前一篇: 主从更换ip之后重新建立同步 情况时这样的 昨天晚上主动2个机器都迁移了,然后今天才把主动重新连接上,但是从库的偏移量是从今天当前时刻开始的,也就是说虽然现在主动看似正常,其实是少了昨天的部分数据,由于从库的数据丢失了,早晚还是要填坑的. 问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少

简介 MySQL Group Replication(简称MGR)字面意思是mysql组复制的意思,但其实他是一个高可用的集群架构,暂时只支持mysql5.7和mysql8.0版本. 是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案,提供了高可用.高扩展.高可靠的MySQL集群服务. 也是mysql官方基于组复制概念并充分参考MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster结合而来的新的高可用集群架构. MySQL Group

Percona XtraDB Cluster vs Galera Cluster vs MySQL Group Replication Overview Galera Cluster 由 Codership 开发 官网 包含在MariaDB,在Percona.MySQL 都可以使用 Galera Cluster 是一个基于 InnoDB 多主的同步复制,可以读写任何节点,即使失去任何一个节点也不影响业务中断,而且无需复杂的 failover 操作. Percona XtraDB Cluster