总结: `uptime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 原文 应用场景: 1.在数据表中,要记录每条数据是什么时候创建的,不需要应用程序去特意记录,而由数据数据库获取当前时间自动记录创建时间: 2.在数据库中,要记录每条数据是什么时候修改的,不需要应用程序去特意记录,而由数据数据库获取当前时间自动记录修改时间: 实现方式: 1.将字段类型设为  TIMESTAMP  2.将默认值设

# yzj邀请昨日数据 SELECT s.id, s.create_at, ch.id, ch.code AS channel, c.id , c.code AS custom, so.id, so.code AS source FROM invite_ship s LEFT JOIN invite_channel ch ON ch.id = s.invite_channel_id LEFT JOIN invite_code_custom c ON c.id = s.code_custom_id

摘要:最近由于福建开机广告生产环境的广告日志备份表主键(int类型)达到上限(21亿多),不能再写入数据,需要重新清空下该表并将主键重置,但由于表里有8亿多记录的数据量,使用重置命令及DDL命令执行地非常慢,所以采取删除物理表结构文件的方式来进行快速清空表表数据! 前言 1.本文介绍是在MySQL 5.5.29版本进行的操作,其他的版本的没有试过,有兴趣的可以自己尝试去试下! 2.本文介绍的是删除frm和idb文件,同时不破坏原表结构的清空数据的方式! 一.数据背景及系统介绍   为更好说明问题

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

环境:MySQLdb openpyxl模块 python去zabbix的mysql数据库中取交换机不同时间段的进出口流量,然后写入excel中,每天cron执行,每周四邮件发送.(代码中第一行必须加上,不然crontab执行不了,或者在crontab时指明环境变量) #!/usr/local/bin/python2.7 #_*_coding:utf-8_*_ import MySQLdb import time from datetime import datetime from datetim

背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql -uadmin -p -h -P -NBe"select * from tb;" >>a.txt 导出.发现用TXT查看还是excel查看也是乱序. 3.下面是用Python的xlsxwriter模块写入excel文件. 数据库表: CREATE TABLE `s1` ( 

Visual Studio 2017 - Windows应用程序打包成exe文件(2)- Advanced Installer   Advanced Installer :Free for 30 days. All features.下载地址:https://www.advancedinstaller.com/download.html30天内免费汉化版:http://www.jb51.net/softs/595612.html 选择Visual Studio应用,点击创建项目 可以输入应用名称

Xu言: 今天,为了研究一个MySQL主从同步开机后报错 问题,如下图 故障原因分析: 经过分析,可能是主从服务器开机顺序导致.(有待下次断电再次测试) 主从错误提示:日志读取错误的问题.解决方法:更新日志记录文件,重新主从同步. 担心主从问题过程中有数据写入,想去确认下主从库上的数据是否一致.想到了查询下数据库行数的方式. 网上查询了下 ,一般有2种: 方法一:查看当前表的记录行数 SELECT count(*) from 表名 方法二:"查看数据库中所有表的记录数"  # 这里之所

MySQL问题记录——定义timestamp类型的数据 摘要:本文主要记录了在使用MySQL的过程中定义timestamp类型数据时遇到的问题以及解决方案. 问题重现 在Windows环境下安装MySQL,配置服务的时候出现的问题: D:\All\MySQL\mysql-5.6.44-winx64\bin>mysqld --initialize 2019-07-01 19:16:13 0 [Warning] TIMESTAMP with implicit DEFAULT value is dep

先说下Binlog和canal是什么吧. 1.Binlog是mysql数据库的操作日志,当有发生增删改查操作时,就会在data目录下生成一个log文件,形如mysql-bin.000001,mysql-bin.000002等格式 2.canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB): 3.canal起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

1,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx

MySQL行(记录)的详细操作 阅读目录 一 介绍 二 插入数据INSERT 三 更新数据UPDATE 四 删除数据DELETE 五 查询数据SELECT 六 权限管理 一 介绍 MySQL数据操作: DML ======================================================== 在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作,包括 使用INSERT实现数据的插入 UPDATE实现数据的更新 使用DELETE实现数据的删除 使用

-- 演示将多条记录数据组合成一条sql插入语句(for mysql) function getTpl0(tname) -- 获取表各个字段 local t = { tpl_pack = {"packId","itemId","`group`","num","rate","rateType"}, } for k, v in pairs(t) do if tname == k then r

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

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

1.基础架构:一条sql查询语句是如何执行的? mysql> select * from T where ID=10: 2.基础架构:一条sql更新语句是如何执行的? mysql> update T set c=c+1 where ID=2; redo log (1)存储引擎的日志,InnoDB特有的: (2)物理日志 (3)循环写,空间固定会用完: binlog (1)server端日志,所有引擎都有: (2)逻辑日志 (3)追加写,文件写到一定大小,切换下一个,并不会覆盖之前的日志: re

今天接到一位开发同学的数据操作需求,需求看似很简单,需要执行下面的SQL语句: delete from test_track_log where log_time < '2019-1-7 00:00:00'; 看需求描述是因为查询统计较差,希望删除一些历史数据. 带着疑问我看下了表结构: CREATE TABLE `test_track_log` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `uid` ) unsigned