infiniDB列式数据库,查询速度快。但维护速度慢,增删改 特别慢,不适合大数据量操作。 在mysql,大数据量查询慢,但维度快(增删改快)。 方案,mysql下,入库每天的数据,按天处理和维护数据。导入infiniDB 一,连接数据库:Navicat连接。建立mysql和infin
infiniDB列式数据库,查询速度快。但维护速度慢,增删改 特别慢,不适合大数据量操作。
在mysql,大数据量查询慢,但维度快(增删改快)。
方案,mysql下,入库每天的数据,按天处理和维护数据。导入infiniDB
一,连接数据库:Navicat连接。建立mysql和infiniDB的数据表结构。
mysql数据由kettle导入,并完成相关逻辑处理,如去重,去空等(复杂按经验分析)。
二,本机mysql倒出表
用kettle设计一个自动化部署,将mysql数据表导出成tbl格式文件。网上有Smoodo @ freenode.net ##pentaho做的,infiniDB export.kjb, 完成相关设置即可。
三,infiniDB倒入数据库,运行infiniDB的提供的开源shell脚本,自动导入。
1,windows下编写的shell脚本,放到linux下不能运行,要先dos2unxi转化。判断vim下,:%!xxd 看十六进制是否出现0a0d,对应为"."。
2,注意,kette导出的tbl表,默认是用|作为delimiter。如果你的数据中包含|字符,就会出现错行。先go through 文件内容,确定不包含该delimiter,否则就要更换,配合hive首选"\t"。
3,infiniDB倒库的shell脚本,放在/usr/local/Calpont/data/bulk/data/import路径下。基本内容如下:
cd /usr/local/Calpont/data/bulk/data/import;
/usr/local/Calpont/bin/colxml aso1 -t dimAppNameNew -d "\t" -j 1
/usr/local/Calpont/bin/cpimport -j 1
(1)区分大小写,没-l,默认找dimAppNameNew.tbl。-d "\t"是delimiter改成tab。
(2)一个shell脚本重复执行,会重复插入。只能执行一次。
(3)双引号无影响:/usr/local/Calpont/bin/colxml aso1 -t "dimAppNameNew" -l "dimappnamenew.tbl" -d "\t" -j 1 ,也能正确执行。
(4)shell脚本在不同路径下也能执行。前面的cd是为了让当前路径固定在指定路径下,修改后无影响,所以目前作用不清楚。(好像colxml会默认去找import路径下的文件,没时间去认证了。估计该也是该colxml文件里的配置参数)
(5)shell脚本按-j的配置生成job文件,在/usr/local/Calpont/data/bulk/job下。-j是设置对应的job数,cpimport会完成指定的job,导入。
(6)colxml或者cpimport 加-h可以查看参数信息:
/usr/local/Calpont/bin/colxml -h
显示如下
Usage: colxml [options] dbName
Options:
-d delimiter (default '|')
-e max error rows (numeric)
-h Print this message
-j Job id (numeric)
-l load file name
-n "name in quotes"
-p path for XML job description file that is generated
-s "description in quotes"
-t table name
-u user
-r Number of read buffers (numeric)
-c Read buffer size (numeric)
-w Write buffer size (numeric)
-x Extension of file name (default ".tbl")
-E EnclosedByChar (if data has enclosed values)
-C EscapeChar
-b debug level (1-3)
dbName - Required parm specifying the name of the database;
all others are optional
Example:
colxml -t lineitem -j 123 tpch
如具体的例子:
/usr/local/Calpont/bin/colxml ssp_bi_cloud_saiku -x tbl -d "\t" -l "dimAd.tbl" -j 1
/usr/local/Calpont/bin/colxml ssp_bi_cloud_saiku -t dimad -x tbl -d "\t" -l "dimAd.tbl" -j 1
/usr/local/Calpont/bin/colxml ssp_bi_cloud_saiku -d "\t" dimad -j 1
最后,saiku连接:xml文件已建好,在linux下,放到saiku的安装目录下,看是否连接成功,能否使用。

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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