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2024-08-19

在MySQL中，PRIMARY KEY和UNIQUE KEY都是索引，不过它们有一些重要的区别：

唯一性：
- PRIMARY KEY 约束确保列（或列组合）是唯一的，并且不是 NULL。
- UNIQUE KEY 约束确保列（或列组合）是唯一的，但是可以有多个 NULL 值。
空值：
- PRIMARY KEY 列不能有 NULL 值。
- UNIQUE KEY 列可以有一个或多个 NULL 值。
索引名称：
- PRIMARY KEY 索引的名称总是为 PRIMARY。
- UNIQUE KEY 的索引名称是在创建时指定的（如果没有指定，MySQL将自动生成一个名称）。
一张表只能有一个 PRIMARY KEY，但可以有多个 UNIQUE KEY。

使用场景：

如果你想要确保记录的唯一性，并且不想有任何空值，使用 PRIMARY KEY。
如果你只需要确保列的值是唯一的，并且允许有空值，使用 UNIQUE KEY。

示例代码：

创建表时指定 PRIMARY KEY：




CREATE TABLE my_table (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    PRIMARY KEY (id)
);

创建表时指定 UNIQUE KEY：




CREATE TABLE my_table (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    PRIMARY KEY (id)
);

在现有表中添加 UNIQUE KEY：




ALTER TABLE my_table ADD UNIQUE (email);

【MySQL】不允许你不了解如何分组数据

2024-08-19

在MySQL中，GROUP BY语句用于将结果集中的数据行分组，并对每组进行聚合操作。如果你在使用GROUP BY时遇到错误，可能是因为：

选择的列没有包含在GROUP BY子句中。
使用了聚合函数（如SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG等），但没有正确地使用GROUP BY子句。
在SELECT语句中使用了GROUP BY，但没有正确地按照聚合函数所依赖的列进行分组。

解决方法：

确保SELECT语句中的所有非聚合列都包含在GROUP BY子句中。
如果你在SELECT中使用了聚合函数，确保GROUP BY子句正确地按照聚合函数依赖的列进行分组。
如果你不需要对结果进行分组，可以去掉GROUP BY子句。

示例：

错误的SQL语句：




SELECT name, COUNT(*)
FROM users;

修正方法：




SELECT name, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY name;

在这个例子中，我们对每个不同的name值进行了COUNT计数，并确保了GROUP BY按照name列进行分组。

使用Logstash同步mysql数据到Elasticsearch（亲自踩坑）

2024-08-19




input {
  jdbc {
    jdbc_driver_library => "/path/to/mysql-connector-java-x.x.x-bin.jar"
    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"
    jdbc_user => "your_username"
    jdbc_password => "your_password"
    schedule => "* * * * *"
    statement => "SELECT id, name, email FROM users"
    clean_run => true
    record_last_run => true
    last_run_metadata_path => "/var/lib/logstash-jdbc-last_run"
    use_column_value => true
    tracking_column => "id"
    tracking_column_type => "numeric"
    type => "jdbc"
  }
}
 
filter {
  json {
    source => "message"
    remove_field => ["message"]
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "jdbc_mysql_index"
    document_id => "%{id}"
  }
  stdout {
    codec => json_lines
  }
}

这个配置文件定义了Logstash的输入、过滤和输出。它使用JDBC插件从MySQL数据库读取数据，并通过JSON过滤器进行处理，最后将数据输出到Elasticsearch，并将处理后的数据输出到标准输出（通常是控制台），以JSON行格式编码。注意，你需要替换数据库连接信息、schedule时间和SQL查询语句以适应你的具体需求。

Mysql 查询数据库或数据表中的数据量以及数据大小

2024-08-19

在MySQL中，您可以使用information_schema库中的表来查询数据库或数据表的数据量及数据大小。以下是两个查询示例：

查询整个数据库的数据量和大小：




SELECT 
    table_schema AS "Database", 
    SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 AS "Size (MB)" 
FROM 
    information_schema.TABLES 
GROUP BY 
    table_schema;

查询特定数据表的数据量和大小：




SELECT 
    table_schema AS "Database", 
    table_name AS "Table", 
    table_rows AS "Rows", 
    data_length + index_length AS "Total Size",
    ROUND((data_length + index_length) / 1024 / 1024, 2) AS "Size (MB)"
FROM 
    information_schema.TABLES
WHERE 
    table_schema = 'your_database_name'
    AND table_name = 'your_table_name';

请将your_database_name和your_table_name替换为您要查询的数据库和数据表的名称。这些查询会返回数据库或数据表的名称、行数、总大小和以MB为单位的大小。

飞书API：如何将 MySQL 数据库的查询结果写入多维表

2024-08-19

在这个解决方案中，我们将使用Python语言和PyMySQL库来连接MySQL数据库，并使用Pandas库来创建多维表。

首先，确保你已经安装了PyMySQL和Pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：




pip install pymysql pandas

以下是一个简单的示例代码，展示了如何将MySQL数据库的查询结果写入Pandas DataFrame，并将DataFrame写入飞书API的多维表：




import pymysql
import pandas as pd
 
# 连接MySQL数据库
connection = pymysql.connect(host='your_host', user='your_user', password='your_password', db='your_db')
 
try:
    # 使用SQL查询数据
    with connection.cursor() as cursor:
        sql = "SELECT * FROM your_table"
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
 
    # 将查询结果转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(result, columns=columns)
    
    # 这里应该是将DataFrame发送到飞书API的代码
    # 调用飞书API接口，将df数据写入多维表
    # 假设有一个函数flybook_api_write(df)来实现这个功能
    flybook_api_write(df)
 
finally:
    connection.close()

请注意，这个代码示例假设你已经有了如何将DataFrame发送到飞书API的函数flybook_api_write(df)。实际的API调用会涉及到对飞书API文档的具体实现细节。

2024-08-19

报错解释：

MySQL中出现这个错误通常是因为尝试将不合法的日期时间值（'0000-00-00 00:00:00'）插入或更新到一个设置为不允许“zero”日期（即年月日为0000-00-00）的列。从MySQL 5.7版本开始，默认设置就不允许使用'0000-00-00'这样的“zero”日期值。

解决方法：

如果你的应用逻辑允许，可以修改插入的值为一个合法的日期，如'1000-01-01'或更近的合法日期。
如果你需要保留'0000-00-00 00:00:00'这个值，可以修改MySQL的SQL模式来允许“zero”日期。这可以通过以下SQL命令实现：
```
SET GLOBAL sql_mode = (SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY',''));
```
或者在配置文件my.cnf（或my.ini）中设置：
```
[mysqld]
sql_mode=
```
注意：修改SQL模式可能会影响其他数据校验规则，确保了解修改的后果。
如果你不希望修改全局设置，可以在应用程序中检测到'0000-00-00 00:00:00'这个值时，在插入或更新前进行处理，例如转换为NULL或者合法的默认值。

确保在进行任何修改前备份数据库和相关配置，并在修改后进行充分测试，以确保不会引入其他问题。

2024-08-19

报错解释：

这个错误表明Maven在构建项目时无法找到指定版本（8.0.35）的MySQL连接器Java库的POM文件。Maven是一个项目管理工具，它依赖于中央仓库或者配置的私有仓库中的artifact来构建项目。

解决方法：

检查pom.xml文件中的依赖配置是否正确，确保groupId、artifactId和version指定正确。
确认是否有权限访问Maven中央仓库或私有仓库。
检查是否有对应版本的MySQL连接器Java库存在于仓库中。
如果是私有仓库，确认仓库配置是否正确，无误后尝试重新构建。
如果以上都不适用，可以尝试清理Maven的本地仓库（.m2/repository）中对应的文件夹，然后重新构建。

注意：如果你的项目确实不需要MySQL的连接器，那么应该检查并移除对应的依赖配置。如果确实需要，那么你可能需要手动下载对应版本的jar包并安装到你的本地仓库，或者检查是否有其他仓库中有这个版本的artifact。

2024-08-19

解释：

MySQL的MySQLTransactionRollbackException: Lock wait timeout exceeded异常通常表示一个事务在等待获取锁的时候超过了系统设定的最大等待时间。这可能是因为有一个事务持有锁的时间过长，导致其他事务在等待解锁时超时。

解决方法：

检查长时间运行的事务，确定是否有必要的优化空间。
增加系统的锁等待超时时间，可以通过调整MySQL配置文件中的innodb_lock_wait_timeout参数。
检查是否有死锁，使用SHOW ENGINE INNODB STATUS;查看是否有死锁发生，并解决。
考虑减少事务大小和复杂度，避免长时间持有锁。
如果适用，考虑使用乐观锁代替悲观锁，减少锁等待时间。
检查是否有不当的索引使用导致锁竞争，优化查询语句和索引策略。
考虑调整隔离级别，如果允许，可以降低隔离级别以减少锁竞争。

在进行任何配置调整或优化前，请确保备份数据库，以防止在调整过程中出现不可预料的问题。

2024-08-19

解释：

ModuleNotFoundError: No module named 'pymysql' 表示Python无法找到名为pymysql的模块。这通常意味着pymysql包尚未在您的Python环境中安装。

解决方法：

确保您已经安装了pymysql模块。可以通过以下命令来安装：




pip install pymysql

如果您正在使用特定的虚拟环境，请确保您已激活该环境，然后再运行安装命令。如果您使用的是Jupyter notebook，请确保您在安装pymysql之前已经激活了相应的Python kernel。

如果您已经安装了pymysql但仍然遇到这个错误，可能是因为您的Python解释器没有指向正确的环境或者pymysql安装在了另一个Python环境中。检查您的环境变量和Python解释器配置。

MySQL UPDATE 更新

2024-08-19

在MySQL中，UPDATE语句用于修改数据库中的数据。其基本语法如下：




UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

table_name: 要更新数据的表名。
column1 = value1, column2 = value2, ...: 要更新的列和它们新的值。
WHERE condition: 更新数据的条件，只有满足条件的记录会被更新。

下面是一个具体的例子，假设我们有一个名为students的表，它有id, name, 和 grade 列。我们想要将名为John Doe的学生的grade更新为A。




UPDATE students
SET grade = 'A'
WHERE name = 'John Doe';

在执行UPDATE语句之前，请确保已经使用SELECT语句检查条件是否准确，以避免不必要的数据更改。