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2024-08-07

针对大表优化的三种方案，可以通过分区、分片和读写分离来实现。以下是具体的实现方式：

分区：
MySQL支持水平分区和垂直分区。水平分区是将表分割成多个分区，每个分区包含表的不同行。垂直分区是将表分割成多个列。




CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    fname VARCHAR(30),
    lname VARCHAR(30),
    hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
    separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
    job_code INT NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (year(hired)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1991),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1992),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1993),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1994)
);

分片：
分片是将表拆分成多个小表。可以通过客户端应用程序实现，也可以使用中间件如ShardingSphere。




# 使用ShardingSphere进行分片
config = ShardingSphereConfiguration(
    sharding={
        'default-database-strategy': {
            'standard': {
                'sharding-column': 'user_id',
                'sharding-algorithm-name': 'database-inline'
            }
        },
        'default-table-strategy': {
            'standard': {
                'sharding-column': 'order_id',
                'sharding-algorithm-name': 'table-inline'
            }
        },
        'sharding-algorithms': {
            'database-inline': {
                'type': 'INLINE',
                'props': {
                    'algorithm-expression': 'ds$->{user_id % 2}'
                }
            },
            'table-inline': {
                'type': 'INLINE',
                'props': {
                    'algorithm-expression': 't_order_$->{order_id % 2}'
                }
            }
        }
    }
)

读写分离：
读写分离是设置一个主数据库用于写操作，多个从数据库用于读操作。可以通过MySQL自身的复制功能实现，也可以使用中间件如MyCat。




-- 配置MySQL复制
CHANGE MASTER TO
    MASTER_HOST='master_host_name',
    MASTER_USER='replication_user_name',
    MASTER_PASSWORD='replication_password',
    MASTER_LOG_FILE='recorded_log_file_name',
    MASTER_LOG_POS=recorded_log_position;

这三种方案可以根据实际需求选择适用，分区适合于数据访问频率低，数据维护需求高的场景，分片适合于数据量大导致单表无法支持的场景，而读写分离适合于高并发写请求和读请求比例不均的场景。

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【MySQL】表的操作{创建/查看/修改/删除}

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2024-08-07

所有,mysql

创建表：




CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100)
);

查看表结构：




DESCRIBE users;

或者




SHOW COLUMNS FROM users;

修改表：

添加列：




ALTER TABLE users ADD age INT;

修改列：




ALTER TABLE users MODIFY email VARCHAR(200);

重命名列：




ALTER TABLE users CHANGE username user_name VARCHAR(100);

删除列：




ALTER TABLE users DROP age;

重命名表：




RENAME TABLE users TO users_new;

删除表：




DROP TABLE IF EXISTS users_new;

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基于Java+Jsp+Ssm+Mysql实现的医院人事管理系统设计与实现

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2024-08-07

所有,mysql

由于这个项目涉及的内容较多且涉及到个人隐私和医疗信息，我无法提供完整的代码实现。但我可以提供一个基本的JSP页面模板作为参考，以及一些关键的Java代码片段。

JSP页面模板示例 (hospital\_staff\_list.jsp):




<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
<html>
<head>
    <title>医院人事管理系统 - 员工列表</title>
</head>
<body>
    <h1>员工列表</h1>
    <table border="1">
        <tr>
            <th>ID</th>
            <th>姓名</th>
            <th>职位</th>
            <th>操作</th>
        </tr>
        <c:forEach var="staff" items="${staffList}">
            <tr>
                <td>${staff.id}</td>
                <td>${staff.name}</td>
                <td>${staff.position}</td>
                <td>
                    <a href="edit_staff.jsp?id=${staff.id}">编辑</a>
                    <a href="delete_staff.jsp?id=${staff.id}">删除</a>
                </td>
            </tr>
        </c:forEach>
    </table>
    <a href="add_staff.jsp">添加新员工</a>
</body>
</html>

关键Java代码片段 (HospitalStaffService.java):




@Service
public class HospitalStaffService {
    @Autowired
    private HospitalStaffMapper hospitalStaffMapper;
 
    public List<HospitalStaff> getAllStaff() {
        return hospitalStaffMapper.selectAll();
    }
 
    public HospitalStaff getStaffById(int id) {
        return hospitalStaffMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
 
    public void addStaff(HospitalStaff staff) {
        hospitalStaffMapper.insert(staff);
    }
 
    public void updateStaff(HospitalStaff staff) {
        hospitalStaffMapper.updateByPrimaryKey(staff);
    }
 
    public void deleteStaff(int id) {
        hospitalStaffMapper.deleteByPrimaryKey(id);
    }
}

在这个示例中，HospitalStaffService 类使用Spring自动装配来注入HospitalStaffMapper。这个类提供了基本的CRUD操作，这些操作将映射到MyBatis的XML映射文件中定义的SQL语句。

请注意，由于涉及到医疗信息和隐私，实际的代码实现需要确保遵守相关的法律法规和标准，并确保系统的安全性和数据的保密性。

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Mysql 慢查询以及优化

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2024-08-07

所有,mysql

慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录执行时间超过指定参数（long\_query\_time）的查询语句。开启慢查询日志可以帮助我们找到和优化执行时间长的查询。

开启慢查询日志：




SET GLOBAL slow_query_log = 1;

设置慢查询日志的执行时间阈值（例如设置为5秒）：




SET GLOBAL long_query_time = 5;

查看慢查询日志配置：




SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

查看慢查询日志的位置：




SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

分析慢查询日志：




mysqldumpslow -t 5 /var/lib/mysql/hostname-slow.log

优化慢查询的常见方法包括：

创建和优化索引。
避免SELECT *，只选取需要的列和行。
避免使用子查询，尽量用JOIN来替代。
避免使用函数和计算，尽量在数据插入时就进行处理。
优化GROUP BY和ORDER BY语句，尤其是在处理大量数据时。
使用LIMIT语句来限制查询结果的数量。

实际优化时，应根据具体的查询语句和数据库结构进行分析和调整。

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数据库基础、使用C语言构建一个数据库、SQL语言、MySQL_c语言数据库

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2024-08-07

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在C语言中，我们可以使用SQLite库来操作SQLite数据库。SQLite是一个开源的嵌入式数据库引擎，它的设计小巧而高效，通常用于移动设备和嵌入式系统。

以下是一个简单的例子，展示了如何在C语言中使用SQLite库创建一个数据库，并执行一些基本的SQL操作：




#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sqlite3.h>
 
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName){
   for(int i = 0; i < argc; i++){
      printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
   }
   printf("\n");
   return 0;
}
 
int main(){
   sqlite3 *db;
   char *zErrMsg = 0;
   int rc;
 
   rc = sqlite3_open("test.db", &db);
   if( rc ){
      fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
      return(0);
   }else{
      fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
   }
 
   const char *sql = "CREATE TABLE student(ID INTEGER PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INTEGER, ADDRESS TEXT);";
 
   rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
   if( rc != SQLITE_OK ){
      fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
      sqlite3_free(zErrMsg);
   }else{
      fprintf(stdout, "Table created successfully\n");
   }
 
   sqlite3_close(db);
   return 0;
}

在这个例子中，我们首先打开了一个名为"test.db"的数据库，如果数据库不存在，SQLite会自动创建一个。然后我们使用sqlite3_exec()函数执行了一个创建表的SQL语句。

注意，在编译这个程序时，你需要链接SQLite库，例如使用gcc：




gcc -o db_example db_example.c -lsqlite3

这个例子展示了如何在C语言中使用SQLite库进行基本的数据库操作。对于更复杂的应用，你可能需要编写更多的错误处理代码，以及使用适当的SQL语句来执行更新、查询等操作。

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飞书API：使用 pandas 处理数据并写入 MySQL 数据库

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2024-08-07

所有,mysql




import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
# 假设已有的飞书API数据
data = [
    {"user_id": "u1", "name": "Alice", "age": 25},
    {"user_id": "u2", "name": "Bob", "age": 30},
    # ... 更多用户数据
]
 
# 将飞书API数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# 创建SQLAlchemy数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户:密码@服务器/数据库')
 
# 将DataFrame数据写入MySQL数据库
df.to_sql('users', con=engine, if_exists='append', index=False)

这段代码首先导入了必要的pandas和SQLAlchemy库。然后，它创建了一个飞书API的模拟数据集，并将其转换为pandas DataFrame。接下来，它创建了一个SQLAlchemy数据库引擎，指定了MySQL数据库的连接信息。最后，它使用to_sql方法将DataFrame中的数据写入到MySQL数据库的'users'表中。如果表已存在，数据将以追加的方式添加进去，而不是覆盖。

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Magic-api 简单配置多数据源(mysql)

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2024-08-07

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在Magic-API中配置多数据源主要涉及到数据库连接池的配置。以下是一个使用HikariCP连接池配置多数据源的示例：

在pom.xml中添加HikariCP依赖：




<dependency>
    <groupId>com.zaxxer</groupId>
    <artifactId>HikariCP</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>

在application.properties或application.yml中配置多个数据源：




magic-api:
  # 其他配置...
 
spring:
  datasource:
    ds1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/数据库1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
      username: 用户名
      password: 密码
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    ds2:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/数据库2?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
      username: 用户名
      password: 密码
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

在Java配置类中配置数据源：




@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean(name = "ds1")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds1")
    public DataSource dataSource1() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean(name = "ds2")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds2")
    public DataSource dataSource2() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    // 其他配置...
}

在Magic-API的接口中使用：




@Autowired
@MagicDataSource(name = "ds1")
private JdbcTemplate jdbcTemplate1;
 
@Autowired
@MagicDataSource(name = "ds2")
private JdbcTemplate jdbcTemplate2;
 
public void exampleMethod() {
    // 使用jdbcTemplate1操作数据库1
    // 使用jdbcTemplate2操作数据库2
}

确保你的Magic-API项目已经启用了Spring Boot的自动配置特性，这样上述配置才能正常工作。以上代码提供了一个简单的多数据源配置示例，你可以根据自己的需求进行相应的调整。

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MySQL：语法速查手册【持续更新...】

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2024-08-07

所有,mysql

MySQL 语法速查手册是一个快速参考指南，用于记住常用的 MySQL 数据库操作语句。以下是一些常见的 MySQL 语法示例，包括创建数据库、表，以及基本的数据插入、查询、更新和删除操作。




-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
 
-- 选择数据库
USE mydatabase;
 
-- 创建表
CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(255) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) NOT NULL
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;
 
-- 更新数据
UPDATE users SET username='user2' WHERE id=1;
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id=1;
 
-- 删除表
DROP TABLE users;
 
-- 删除数据库
DROP DATABASE mydatabase;

这个速查手册可以帮助开发者快速回忆起 MySQL 的基础语法，并能在需要的时候作为参考手册使用。

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2024-08-07

所有,mysql

报错解释：

错误代码2003表示客户端无法连接到MySQL服务器。具体来说，这个错误通常表明客户端尝试连接到本地主机（localhost）上的MySQL服务，但连接失败了。可能的原因包括MySQL服务未运行、端口错误、防火墙设置或网络问题。

解决方法：

确认MySQL服务是否正在运行：
- 在Linux系统中，可以使用systemctl status mysql或systemctl status mysqld命令。
- 在Windows系统中，可以在服务管理器中查看MySQL服务的状态，或者使用services.msc命令。
如果MySQL服务未运行，尝试启动它：
- 在Linux系统中，可以使用systemctl start mysql或systemctl start mysqld命令。
- 在Windows系统中，可以手动启动MySQL服务，或者使用net start mysql命令。
检查MySQL配置文件（通常是my.cnf或my.ini），确认bind-address参数是否设置为localhost或正确的IP地址。
检查防火墙设置，确保MySQL服务的端口（默认是3306）没有被阻止。
如果使用的是虚拟机或远程数据库，确保网络设置正确，且没有任何防火墙或安全组规则阻止连接。
如果问题依然存在，尝试重启MySQL服务，并再次尝试连接。
查看MySQL的错误日志文件，以获取更多关于连接问题的详细信息。

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2024-08-07

所有,mysql

解释：

这个错误表明Django框架尝试连接到MySQL数据库时遇到了不支持的错误。具体来说，Django需要至少MySQL 8.0版本，而连接的MySQL版本低于此要求。

解决方法：

升级MySQL：将当前的MySQL数据库版本升级到8.0或更高版本。升级可能涉及下载最新的MySQL服务器和客户端，以及执行升级脚本。
更改Django的数据库配置：如果无法升级MySQL版本，可以考虑更改Django项目的数据库配置，使用与当前MySQL版本兼容的Django数据库后端。这可能涉及使用较旧的Django版本，或者找到一个兼容低版本MySQL的数据库驱动。
检查Django版本：确保Django版本与MySQL 8.0兼容。如果当前使用的Django版本不兼容MySQL 8.0，考虑升级Django到一个支持的版本。

在进行任何升级操作之前，请确保备份数据库和重要数据，以防升级过程中出现问题导致数据丢失。

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