MYSQL查看和新增表分区
MYSQL查看和新增表分区 1、查看表分区 SELECT partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, FROM_DAYS(partition_description) lessthan_sendtime, table_rows FROM INFORMATION_SCHEMA.partitions WHERE TABLE_SCHEMA =
MYSQL查看和新增表分区
1、查看表分区
SELECT
partition_name part,
partition_expression expr,
partition_description descr,
FROM_DAYS(partition_description) lessthan_sendtime,
table_rows
FROM
INFORMATION_SCHEMA.partitions
WHERE
TABLE_SCHEMA = SCHEMA()
AND TABLE_NAME='td_sendmessagelog'; ---这里是表名
2、添加表分区
ALTER TABLE td_sendmessagelog ADD PARTITION (
PARTITION p20150210 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-02-10')),
PARTITION p20150220 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-02-20')),
PARTITION p20150301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-03-01')),
PARTITION p20150310 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-03-10')),
PARTITION p20150320 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-03-20')),
PARTITION p20150401 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-04-01')),
PARTITION p20150410 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-04-10')),
PARTITION p20150420 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-04-20')),
PARTITION p20150501 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2015-05-01')),
PARTITION pmax VALUES LESS THAN (maxvalue)
);
注意:创建表分区,要指定对应的列。上面例子,用的是一个时间列(sendtime)
创建表过程如下(注意指定的primary key):
create table td_sendmessagelog
(
id int not null,
sendtime datetime not null
primary key (id,sendtime)
)
创建索引:
create index Index_sid_sendtime on td_sendmessagelog
(
sid,
sendtime
);

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Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

MySQL peut gérer plusieurs connexions simultanées et utiliser le multi-threading / multi-processus pour attribuer des environnements d'exécution indépendants à chaque demande client pour s'assurer qu'ils ne sont pas dérangés. Cependant, le nombre de connexions simultanées est affectée par les ressources système, la configuration MySQL, les performances de requête, le moteur de stockage et l'environnement réseau. L'optimisation nécessite la prise en compte de nombreux facteurs tels que le niveau de code (rédaction de SQL efficace), le niveau de configuration (ajustement max_connections), niveau matériel (amélioration de la configuration du serveur).

Lorsque MySQL modifie la structure du tableau, les verrous de métadonnées sont généralement utilisés, ce qui peut entraîner le verrouillage du tableau. Pour réduire l'impact des serrures, les mesures suivantes peuvent être prises: 1. Gardez les tables disponibles avec le DDL en ligne; 2. Effectuer des modifications complexes en lots; 3. Opérez pendant les périodes petites ou hors pointe; 4. Utilisez des outils PT-OSC pour obtenir un contrôle plus fin.

1. Utilisez l'index correct pour accélérer la récupération des données en réduisant la quantité de données numérisées SELECT * FROMMLOYEESEESHWHERELAST_NAME = 'SMITH'; Si vous recherchez plusieurs fois une colonne d'une table, créez un index pour cette colonne. If you or your app needs data from multiple columns according to the criteria, create a composite index 2. Avoid select * only those required columns, if you select all unwanted columns, this will only consume more server memory and cause the server to slow down at high load or frequency times For example, your table contains columns such as created_at and updated_at and timestamps, and then avoid selecting * because they do not require inefficient query se

La clé primaire MySQL ne peut pas être vide car la clé principale est un attribut de clé qui identifie de manière unique chaque ligne dans la base de données. Si la clé primaire peut être vide, l'enregistrement ne peut pas être identifié de manière unique, ce qui entraînera une confusion des données. Lorsque vous utilisez des colonnes entières ou des UUIdes auto-incrémentales comme clés principales, vous devez considérer des facteurs tels que l'efficacité et l'occupation de l'espace et choisir une solution appropriée.

Les principales raisons pour lesquelles vous ne pouvez pas vous connecter à MySQL en tant que racines sont des problèmes d'autorisation, des erreurs de fichier de configuration, des problèmes de mot de passe incohérents, des problèmes de fichiers de socket ou une interception de pare-feu. La solution comprend: vérifiez si le paramètre Bind-Address dans le fichier de configuration est configuré correctement. Vérifiez si les autorisations de l'utilisateur racine ont été modifiées ou supprimées et réinitialisées. Vérifiez que le mot de passe est précis, y compris les cas et les caractères spéciaux. Vérifiez les paramètres et les chemins d'autorisation du fichier de socket. Vérifiez que le pare-feu bloque les connexions au serveur MySQL.

MySQL ne peut pas fonctionner directement sur Android, mais il peut être implémenté indirectement en utilisant les méthodes suivantes: à l'aide de la base de données légère SQLite, qui est construite sur le système Android, ne nécessite pas de serveur distinct et a une petite utilisation des ressources, qui est très adaptée aux applications de périphériques mobiles. Connectez-vous à distance au serveur MySQL et connectez-vous à la base de données MySQL sur le serveur distant via le réseau pour la lecture et l'écriture de données, mais il existe des inconvénients tels que des dépendances de réseau solides, des problèmes de sécurité et des coûts de serveur.

MySQL peut renvoyer les données JSON. La fonction JSON_Extract extrait les valeurs de champ. Pour les requêtes complexes, envisagez d'utiliser la clause pour filtrer les données JSON, mais faites attention à son impact sur les performances. Le support de MySQL pour JSON augmente constamment, et il est recommandé de faire attention aux dernières versions et fonctionnalités.
