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2024-08-19

故障现象：MySQL在Linux系统上远程连接失败。

故障排查与解决步骤：

检查MySQL是否开启远程连接。
- 查看配置文件my.cn�中bind-address参数是否为0.0.0.0或者注释掉。
确认MySQL用户权限是否允许远程连接。
- 查看用户权限表mysql.user，确认是否有相应的host字段为%或者具体的远程地址。
检查防火墙设置是否允许远程连接到MySQL端口（默认是3306）。
- 使用iptables或者firewalld检查并开放对应端口。
确认MySQL服务正在监听远程接口。
- 使用netstat -tulnp | grep 3306检查MySQL是否在监听远程接口。
如果使用SELinux，确保安全策略允许MySQL监听远程连接。
- 调整SELinux策略或者禁用SELinux。
如果以上都没问题，检查客户端是否有正确的用户名和密码，以及是否使用了正确的端口。
查看MySQL的错误日志，通常位于/var/log/mysql/error.log，以获取更多故障信息。
如果问题依然存在，重启MySQL服务，并观察是否有错误信息输出。
确认客户端所在的网络环境是否允许出站和入站连接到MySQL服务器端口。
如果使用的是云服务，检查云服务的网络安全组或防火墙规则是否正确设置。

以上步骤可以帮助诊断和解决大多数MySQL远程连接失败的问题。如果问题依然存在，可能需要进一步检查网络配置、操作系统的安全设置或MySQL的特定配置。

MySQL 8窗口函数详解：高效数据处理的必备技能

2024-08-19

MySQL窗口函数是MySQL 8.0版本引入的新特性，它们可以在查询结果的行之间进行计算，为每个行提供额外的信息。窗口函数通常与OVER()子句一起使用，定义了行的分区方式以及数据的排序。

以下是几种常见的窗口函数及其使用示例：

ROW_NUMBER(): 分区内每行的序号。




SELECT 
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY column1 ORDER BY column2) AS row_num,
    column1, column2
FROM 
    table_name;

RANK(): 每行的排名，与之前的行排名相同的行将获得相同的排名，并且会跳过后续排名。




SELECT 
    RANK() OVER(PARTITION BY column1 ORDER BY column2 DESC) AS rank,
    column1, column2
FROM 
    table_name;

DENSE_RANK(): 类似于RANK()，但是排名不会跳过。




SELECT 
    DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY column1 ORDER BY column2 DESC) AS dense_rank,
    column1, column2
FROM 
    table_name;

SUM(): 分区内的累计和。




SELECT 
    column1,
    SUM(column2) OVER(PARTITION BY column1 ORDER BY column3) AS cumulative_sum,
    column3
FROM 
    table_name;

AVG(): 分区内的累计平均值。




SELECT 
    column1,
    AVG(column2) OVER(PARTITION BY column1 ORDER BY column3) AS cumulative_average,
    column3
FROM 
    table_name;

窗口函数可以极大地提高数据处理的灵活性和效率，可以用来解决许多复杂的数据分析问题。

深入剖析：GaussDB与MySQL在COUNT查询中的并行化技术

2024-08-19




-- 假设我们有一个表`large_table`，我们需要进行并行化的COUNT查询
-- 创建一个测试表和数据
CREATE TABLE large_table (id INT PRIMARY KEY, data VARCHAR(255));
INSERT INTO large_table (id, data) VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), ..., (1000000, 'data');
 
-- 使用GaussDB的并行查询特性进行COUNT查询
SELECT COUNT(*)
FROM large_table
PARALLEL (type = 'default');
 
-- 在MySQL中，如果支持并行查询，可以使用如下方式
SELECT COUNT(*)
FROM large_table
/*!50101 PARALLEL */;
 
-- 注释部分是针对MySQL的，由于GaussDB是基于PostgreSQL的，因此不需要类似MySQL的注释语法。
-- 在GaussDB中，并行查询是通过指定PARALLEL子句来实现的。

这个示例展示了如何在GaussDB中使用并行查询特性进行COUNT操作。在MySQL中，并行查询可能需要通过特定的语法，如上面的/*!50101 PARALLEL */所示，这是因为MySQL版本的差异可能会影响语法的支持情况。在GaussDB中，并行查询是作为SQL语法的一部分提供的。

「MySQL-04」Linux环境下使用C/C++连接并操纵MySQL

2024-08-19




#include <mysql.h>
#include <stdio.h>
 
int main() {
    MYSQL *conn;
    MYSQL_RES *res;
    MYSQL_ROW row;
 
    const char *server = "localhost";
    const char *user = "your_username";
    const char *password = "your_password"; /* set me first */
    const char *database = "your_database";
 
    conn = mysql_init(NULL);
 
    // 连接数据库
    if (!mysql_real_connect(conn, server, user, password, database, 0, NULL, 0)) {
        fprintf(stderr, "%s\n", mysql_error(conn));
        return 1;
    }
 
    // 发送SQL查询
    if (mysql_query(conn, "show tables;")) {
        fprintf(stderr, "%s\n", mysql_error(conn));
        return 1;
    }
 
    res = mysql_use_result(conn);
 
    // 输出查询结果
    printf("MySQL Tables in mysql database:\n");
    while ((row = mysql_fetch_row(res)) != NULL)
        printf("%s \n", row[0]);
 
    // 释放结果
    mysql_free_result(res);
 
    // 关闭连接
    mysql_close(conn);
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何在Linux环境下使用C语言连接并操作MySQL数据库。首先初始化一个MYSQL对象，然后使用mysql\_real\_connect建立连接。接着使用mysql\_query执行SQL查询，并使用mysql\_use\_result获取结果集。最后，通过循环使用mysql\_fetch\_row获取行数据，并释放结果集资源，最终关闭连接。这是一个简单的示例，展示了如何在C语言程序中操作MySQL数据库。

Linux系统 MySQL-8.3.0安装流程

2024-08-19

以下是在Linux系统中安装MySQL 8.3.0的基本步骤，请根据您的Linux发行版进行适配：

下载MySQL的官方仓库：




wget https://dev.mysql.com/get/mysql-apt-config_0.8.15-1_all.deb

安装下载的仓库包：




sudo dpkg -i mysql-apt-config_0.8.15-1_all.deb

在出现的界面中选择MySQL的版本和配置，通常选择MySQL 8.0，然后点击OK继续。
更新包管理器的仓库索引：




sudo apt-get update

安装MySQL服务器：




sudo apt-get install mysql-server

期间会提示设置MySQL的root用户密码，请按提示设置。
安装完成后，运行安全安装程序来增强MySQL的安全性：




sudo mysql_secure_installation

启动MySQL服务：




sudo systemctl start mysql.service

确认MySQL服务运行状态：




sudo systemctl status mysql.service

登录MySQL验证安装是否成功：




mysql -u root -p

输入之前设定的root密码，如果可以进入MySQL命令行界面，表示安装成功。

Power BI案例-链接Mysql方法

2024-08-19

在Power BI中，连接到MySQL数据库通常需要使用ODBC驱动程序。以下是一个简化的步骤和示例代码，展示如何使用DAX Studio在Power BI中链接MySQL数据库。

下载并安装MySQL ODBC驱动程序：
访问MySQL官方网站下载合适的ODBC驱动程序，并按照指示进行安装。
配置ODBC数据源：
在Windows的“控制面板”中找到“数据源(ODBC)”，添加一个新的系统数据源，选择MySQL ODBC 5.x驱动程序，并配置相应的数据库连接信息。
打开DAX Studio并连接到MySQL数据库：
在DAX Studio中，你可以使用DAX查询来连接到MySQL数据库，并进行数据查询和处理。

示例DAX查询代码：




let
    Source = MySource.Database("DSN=MyOdbcSystemDsn;Driver=MyOdbcDriver;Server=MyServer;Database=MyDatabase;Uid=MyUsername;Pwd=MyPassword;"),
    MySQLTable = Source{[Schema="",Item="MyTable"]}[Data],
    TransformedTable = Table.TransformColumnTypes(MySQLTable,{{"ColumnName", type}}),
    #"RenamedColumns" = Table.RenameColumns(TransformedTable, {"OldColumnName", "NewColumnName"}),
    #"FilteredRows" = Table.SelectRows(#"RenamedColumns", each [Column] > 10)
in
    #"FilteredRows"

在这个示例中，你需要替换以下内容：

MyOdbcSystemDsn：你创建的ODBC数据源名称。
MyOdbcDriver：你安装的ODBC驱动程序版本。
MyServer：MySQL服务器的地址。
MyDatabase：要连接的数据库名称。
MyUsername：登录MySQL服务器的用户名。
MyPassword：登录MySQL服务器的密码。
MyTable：你想要查询的表名。
ColumnName、OldColumnName、NewColumnName：表中的列名，可以根据需要进行更改。

请注意，DAX Studio是一个第三方工具，不是Power BI的官方组件。这个工具允许用户编写和测试DAX表达式，但不是用于创建Power BI报告的通常方法。在Power BI中连接到MySQL通常是通过直接在Power BI Desktop中使用其MySQL连接器来完成的。

MySQL的索引下推机制

2024-08-19

MySQL的索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP）是MySQL在4.6及以上版本中引入的一个优化器功能，用于在存储引擎层面减少回表次数，提高查询效率。

当查询中包含聚集索引，但需要读取的数据只在非聚集索引中时，ICP会在索引遍历过程中直接判断是否需要取得表数据，减少了对于表的数据访问。

举个简单的例子，假设有一个表users，它有一个聚集索引(id)和一个二级索引(age)。




SELECT * FROM users WHERE age = 20;

在没有ICP的情况下，查询会先遍历age索引找出所有年龄为20的用户的id，然后再根据这些id去表中取出完整的记录。

而使用ICP后，遍历age索引时，会将满足条件age = 20的记录的主键id和需要的列直接返回给MySQL服务层，减少了对表的访问。

在MySQL中，可以通过EXPLAIN FORMAT=TREE查看执行计划来判断是否使用了索引下推。

例如：




EXPLAIN FORMAT=TREE SELECT * FROM users WHERE age = 20;

如果在执行计划中看到ICP的字样，说明启用了索引下推。

MySQL的卸载

2024-08-19

MySQL的卸载取决于安装方式和操作系统。以下是在Windows和Linux上通用的大致步骤：

Windows:

打开“控制面板” -> “程序和功能”。
找到MySQL服务器，右键点击“卸载”。
清除残留文件和注册表项（可以使用专业的清理工具如CCleaner）。

Linux:

停止MySQL服务：
```
sudo service mysql stop
```

卸载MySQL包：




sudo apt-get remove --purge mysql-server mysql-client mysql-common

删除残留数据目录（通常在/var/lib/mysql）：
```
sudo rm -rf /var/lib/mysql
```

清理依赖包：




sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean

请根据实际安装的MySQL版本和Linux发行版进行适当的调整。如果是使用的是MySQL的msi安装包或者其他特定的安装方式，可能需要不同的卸载步骤。

mysql 日期格式的转换和生成时间戳

2024-08-19

在MySQL中，可以使用DATE_FORMAT函数来将日期转换成特定格式，使用UNIX_TIMESTAMP函数来生成日期的Unix时间戳。

例如，假设有一个表events，其中包含一个datetime类型的列event_date，你可以这样转换日期格式和生成时间戳：




-- 转换日期格式
SELECT DATE_FORMAT(event_date, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') AS formatted_date
FROM events;
 
-- 生成Unix时间戳
SELECT UNIX_TIMESTAMP(event_date) AS timestamp
FROM events;

其中%Y代表四位数的年份，%m代表月份，%d代表日，%H代表小时（24小时制），%i代表分钟，%s代表秒。UNIX_TIMESTAMP函数直接将日期转换为Unix时间戳。

如果你需要转换一个特定的日期字符串到另一个格式或生成其Unix时间戳，可以直接在函数中使用字符串：




-- 转换特定日期字符串格式
SELECT DATE_FORMAT('2023-03-25 15:30:00', '%Y/%m/%d %H:%i:%s') AS formatted_date;
 
-- 生成特定日期字符串的Unix时间戳
SELECT UNIX_TIMESTAMP('2023-03-25 15:30:00') AS timestamp;

这将输出转换后的日期和相应的Unix时间戳。

mysql 查询字段大于某长度的SQL

2024-08-19

要查询MySQL中某个字段值大于特定长度的记录，可以使用LENGTH()函数结合WHERE子句。以下是一个示例SQL查询，它查找your_table表中your_column字段长度大于10的所有记录：




SELECT *
FROM your_table
WHERE LENGTH(your_column) > 10;

在这个例子中，your_table应该替换为你的实际表名，your_column应该替换为你希望检查长度的字段名。LENGTH()函数返回指定字符串的长度，查询将返回所有your_column字段长度超过10个字符的记录。