• concat() mysql 多个字段拼接,读完之后,大部分程序员收藏了...

    语法:COUNT(DISTINCT expr ,[expr ...])函数使用说明:返回不同的非NULL 值数目。若找不到匹配的项,则COUNT(DISTINCT) 返回 0Mysql的查询结果行字段拼接,可以用下面两个函数实现:1. concat函数mysql> select concat( 2024-08-10 15:17:13
  • MySQL数据类型DECIMAL用法

    前言:当我们需要存储小数,并且有精度要求,比如存储金额时,通常会考虑使用DECIMAL字段类型,可能大部分同学只是对DECIMAL类型略有了解,其中的细节还不甚清楚,本篇文章将从零开始,为你讲述DECIMAL字段类型的使用场景及方法。1.DECIMAL类型简介DECIMAL从MySQL 5.1引入, 2024-08-10 15:02:16
  • 五分钟让你彻底搞懂MySQL索引

    1 索引简介1.1 什么是 MySQL 的索引官方定义:索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构从上面定义中我们可以分析出索引本质是一个数据结构,他的作用是帮助我们高效获取数据,在正式介绍索引前,我们先来了解一下基本的数据结构2 索引数据结构2.1 Hash 索引Hash 索引是比较常见的一种 2024-08-10 12:47:43
  • 一文搞懂MySQL的Join,聊一聊秒杀架构设计

    正文MySQL的Join到底能不能用经常听到2种观点:join性能低,尽量少用多表join时,变为多个SQL进行多次查询其实对于上面的观点一定程度上是正确的,但不是完全正确。但之所以流传这么广,主要还是没有搞清楚实际状态,而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行 2024-08-10 12:02:54
  • Java与MySQL的数据迁移与同步技术解析

    数据迁移和同步是在Java应用程序与MySQL数据库之间进行数据交互时常见的需求。下面将解析Java与MySQL的数据迁移和同步技术,并详细介绍相关的工具和实践方法。一、数据迁移与同步概述1、数据迁移:数据迁移是将数据从一个数据库系统或存储设备移动到另一个数据库系统或存储设备的过程。在Java与My 2024-08-10 10:02:40
  • Docker实战之Mysql集群搭建

    Mysql集群常见的集群方式有两种,第一种是主备模式(一主多备或多主多备);另外一种是Cluster模式,这里介绍Percona XtraDB Cluster(简称PXC-Mysql)搭建方式。PXC-Mysql介绍Pxc-mysql是针对mysql开源的高可用解决方案,集群由多个节点组成,其中每个 2024-08-10 09:32:47
  • 基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步

    前提近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存、更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展功能的 2024-08-10 08:17:38
  • MySQL的分布式架构:如何实现高可用性和扩展性

    MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时,MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性,可以采用MySQL的分布式架构。MySQL的分布式架构通过将数据和负载分散到多个节点上,以提高系统的吞吐量、容 2024-08-09 16:00:52
  • MySQL Hang了,如何分析Call Stack有效信息

    你是否会经常遇到 MySQL hang 了而不知所措?面对繁杂的 callstack 信息如何才能快速分析出原因?本文将通过一个案例,介绍如何快速分析这类问题的方法。当我们遇到 MySQL hang 的场景时,大概率是程序内部发生了 mutex 冲突造成的。这时我们需要在重启服务前,先搜集 call 2024-08-09 15:46:00
  • 利用Python和MySQL实现数据迁移:快速转移数据库

    数据迁移是将数据从一个数据库系统或服务器迁移到另一个数据库系统或服务器的过程。利用Python和MySQL,我们可以实现快速、高效的数据迁移操作。下面将介绍如何使用Python和MySQL库进行数据迁移,并提供一些优化技巧,以实现高性能的数据转移。一、准备工作 在开始数据迁移之前,需要进行以下准备工 2024-08-09 15:33:24