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2024-08-17

Spring Boot 支持多种数据库，包括 MySQL 和人大金仓 Kingbase。要从 MySQL 迁移到人大金仓 Kingbase，你需要做以下几步：

在 application.properties 或 application.yml 配置文件中更改数据源配置，指定 Kingbase 的 JDBC URL、用户名和密码。
确保你的 Spring Boot 项目中包含了 Kingbase 的 JDBC 驱动依赖。
检查你的实体类和数据库映射，确保它们与 Kingbase 支持的数据类型和语法兼容。
如果你的代码中使用了特定于 MySQL 的函数或存储过程，你需要替换它们为 Kingbase 兼容的等效函数。
运行你的应用程序并进行测试，确保所有功能按预期工作。

以下是一个简化的示例配置，假设你的应用使用的是 application.properties 文件：




spring.datasource.url=jdbc:kingbase://localhost:54321/yourdb
spring.datasource.username=youruser
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.kingbase8.Driver

确保你的 pom.xml 或 build.gradle 文件中包含了 Kingbase 的依赖项。

对于 Maven，你可能需要添加类似以下的依赖：




<dependency>
    <groupId>com.kingbase8</groupId>
    <artifactId>kingbase8-jdbc</artifactId>
    <version>你的驱动版本</version>
</dependency>

对于 Gradle，添加：




dependencies {
    implementation 'com.kingbase8:kingbase8-jdbc:你的驱动版本'
}

请注意，具体的依赖库名称和版本可能会随着 Kingbase 数据库驱动的版本更新而变化，请根据实际情况选择正确的依赖库。

迁移过程中，你可能还需要处理一些特定于 Kingbase 的 SQL 语法差异或数据类型差异。查阅 Kingbase 数据库的官方文档，以获取更多的兼容性信息和解决方案。

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mysql 版本升级 8.0.24升级到 8.0.34

System

2024-08-17

所有,mysql

MySQL版本升级通常遵循以下步骤：

备份数据库：使用mysqldump或其他方法备份当前数据库。
检查兼容性：查看MySQL 8.0.34的发行说明，了解是否有需要注意的兼容性问题或更改。
下载并安装最新的MySQL服务器：从官方网站下载8.0.34版本，然后安装。
升级现有的MySQL服务器：使用mysql_upgrade命令升级。
重启MySQL服务：升级完成后，重启MySQL服务。
验证升级：登录MySQL，执行SELECT VERSION();确认版本已更新至8.0.34。

以下是在Linux系统上升级MySQL的示例步骤：




# 1. 备份数据库
mysqldump --all-databases --user=root --password > all_databases.sql
 
# 2. 停止当前的MySQL服务
sudo systemctl stop mysqld
 
# 3. 下载并安装最新的MySQL服务器
# 这通常通过系统的包管理器完成，例如使用APT：
sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server
 
# 4. 升级现有的MySQL服务器
sudo mysql_upgrade -p
 
# 5. 重启MySQL服务
sudo systemctl start mysqld
 
# 6. 验证升级
mysql -u root -p -e "SELECT VERSION();"

请根据您的操作系统和配置调整上述命令。如果您是从一个不是最新版本的MySQL 8.0升级，请确保先将其升级到8.0.24，然后再执行到8.0.34的升级。

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使用 Docker 部署 Nacos 并配置 MySQL 数据源

System

2024-08-17

所有,mysql

要使用Docker部署Nacos并配置MySQL数据源，你需要执行以下步骤：

准备Nacos的Docker镜像。
准备MySQL数据库和相应的表。
配置Nacos连接MySQL数据源。
运行Nacos的Docker容器。

以下是具体的操作步骤和示例配置：

准备Dockerfile（如果有现成的官方镜像，可以跳过这一步）。
准备MySQL数据库和表。




CREATE DATABASE nacos_config;
 
USE nacos_config;
 
CREATE TABLE `config_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
  `group_id` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `content` longtext NOT NULL COMMENT '内容',
  `md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'MD5',
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  `src_user` text COMMENT '源用户名',
  `src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源IP',
  `app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
  `c_desc` varchar(256) DEFAULT NULL,
  `c_use` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `effect` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `type` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `c_schema` text,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_configinfo_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='配置信息';

配置Nacos连接MySQL数据源。

在Nacos的配置文件中（比如application.properties），添加MySQL数据源配置：




spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://[MySQL_HOST]:[MySQL_PORT]/[DATABASE_NAME]?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=root
db.password=root

替换[MySQL_HOST]、[MySQL_PORT]和[DATABASE_NAME]为你的MySQL服务的主机地址、端口和数据库名。

运行Nacos的Docker容器。




docker run -d \
  -e MODE=standalone \
  -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql \
  -e MYSQL_SERVICE_HOST=[MySQL_HOST] \
  -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=[DATABASE_NAME] \
  -e MYSQL_SERVICE_PORT=[MySQL_PORT] \
  -e MYSQL_SERVICE_USER=[MySQL_USER] \
  -e MYSQL_SERVICE_PASSWORD=[MySQL_PASSWORD] \
  -p 8848:8848 \
  --name nacos \
  nacos/nacos-server

替换相应的环境变量为你的配置。

以上步骤和代码示例提供了一个简化的方案，实际部署时可能需要根据具体环境进行调整。

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Windows部署MySQL环境

System

2024-08-17

所有,mysql

在Windows上部署MySQL环境，可以使用MySQL官方提供的安装包进行安装。以下是基于MySQL 8.0的部署步骤：

访问MySQL官方网站下载MySQL安装包：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
选择对应的Windows平台版本，下载“Windows (x86, 64-bit), ZIP Archive”。
解压缩下载的ZIP文件到你选择的目录。
在MySQL目录中创建一个my.ini配置文件，设置基本的配置参数，例如：




[mysqld]
# 设置3306端口
port=3306
# 设置mysql的安装目录
basedir=C:\\path\\to\\mysql
# 设置mysql数据库的数据的存放目录
datadir=C:\\path\\to\\mysql\\data
# 允许最大连接数
max_connections=20
# 服务端使用的字符集默认为UTF8MB4
character-set-server=utf8mb4
# 创建新表时将使用的默认存储引擎
default-storage-engine=INNODB

初始化数据目录，打开命令提示符或PowerShell，导航到你的MySQL安装目录的bin文件夹，运行：




mysqld --initialize-insecure --user=mysql --console

该命令会初始化数据文件夹，并创建一个不带密码的root账号。

安装MySQL服务，运行：




mysqld --install

启动MySQL服务：




net start mysql

登录到MySQL，首次登录不需要密码：




mysql -u root -p

当提示输入密码时，直接回车即可。

设置root用户密码（可选）：




ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'NewPassword';

刷新权限：




FLUSH PRIVILEGES;

以上步骤完成后，MySQL应该已经成功安装并运行在Windows系统上。

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MySQL常见字段类型长度汇总

System

2024-08-17

所有,mysql

在MySQL中，常见的字段类型及其长度如下：

CHAR: 固定长度的字符串。最大长度是255个字符。
VARCHAR: 可变长度的字符串。最大长度是65535个字符（MySQL的行长度限制）。
TEXT: 长文本数据。最大长度为65535个字符。
INTEGER: 整数。取决于大小可以是TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT。
FLOAT: 单精度浮点数。
DOUBLE: 双精度浮点数。
DECIMAL: 高精度小数。
DATE: 日期（年-月-日）。
DATETIME: 日期和时间（年-月-日时:分:秒）。
TIMESTAMP: 时间戳。
ENUM: 枚举类型，最大可以有65535个不同的值。
SET: 集合类型，最大可以有64个成员。

这些是最常见的字段类型和它们的最大长度。实际上，你可以根据需要选择合适的字段类型和长度。

System

2024-08-17

所有,mysql

以下是部署Hadoop、Hive和MySQL环境的基本步骤，请注意，这些步骤可能会根据具体的Linux发行版和Hadoop、Hive和MySQL版本的不同而有所变化。

安装Java




sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk

配置环境变量




echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64' | sudo tee -a /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin' | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile

验证Java安装




java -version

安装Hadoop




wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.2.2.tar.gz
sudo mv hadoop-3.2.2 /usr/local/hadoop
echo 'export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop' | sudo tee -a /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin' | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile

配置Hadoop
编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh，设置JAVA_HOME：




export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

安装MySQL




sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server

安装Hive




wget https://downloads.apache.org/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -xzf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
sudo mv apache-hive-3.1.2-bin /usr/local/hive
echo 'export HIVE_HOME=/usr/local/hive' | sudo tee -a /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin' | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile

配置Hive
配置hive-site.xml，设置MySQL作为元数据存储：




<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_metadata?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>password</value>
    </property>
</configuration>

添加MySQL JDBC驱动到Hive的lib目录




wget https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.23/mysql-connector-java-8.0.23.jar
cp mysql-connector-java-8.0.23.jar /usr/local/hive/lib/

初始化Hive




schematool -initSchema -dbType mysql -upgradeSchema

启动Hadoop和Hive




start-dfs.sh
hive

请注意，这些命令可能需要根据您的具体环境进行调整，例如，Hadoop、Hive和MySQL的版本

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mysql中字符串截取与拆分

System

2024-08-17

所有,mysql

在MySQL中，可以使用SUBSTRING函数来截取字符串的一部分，使用SUBSTRING_INDEX函数来根据指定的分隔符拆分字符串。

字符串截取




SELECT SUBSTRING('Hello World', 1, 5);  -- 结果为 'Hello'

字符串按分隔符拆分




SELECT SUBSTRING_INDEX('hello,world,mysql', ',', 1);  -- 结果为 'hello'
SELECT SUBSTRING_INDEX('hello,world,mysql', ',', 2);  -- 结果为 'hello,world'
SELECT SUBSTRING_INDEX('hello,world,mysql', ',', -2); -- 结果为 'world,mysql'

SUBSTRING_INDEX函数的第一个参数是要拆分的原始字符串，第二个参数是分隔符，第三个参数指定返回第几个分隔符之前的子字符串。当第三个参数是正数时，从左边开始计数，是负数时，从右边开始计数。

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MySQL：子查询（全面详解）

System

2024-08-17

所有,mysql

子查询是嵌套在另一个 SELECT, INSERT, UPDATE, 或 DELETE查询的查询。子查询可以在SQL语句中用括号表示。

子查询可以在以下几种情况下使用：

作为计算的一部分，用于从表中选择数据。
作为 FROM 子句的一部分，用于返回一个临时的表。
作为 WHERE 或 HAVING 子句的一部分，用于过滤结果集。

子查询的语法：




SELECT column_name [, column_name ]
FROM   table1
WHERE  [column_name operator] (SELECT [column_name]
                               FROM   table2
                               WHERE  condition);

例子：

单列子查询：




SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = (SELECT id FROM departments WHERE name = 'Sales');

在 FROM 子句中使用子查询：




SELECT e1.first_name, e1.last_name
FROM (SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1) AS e1
JOIN (SELECT * FROM employees WHERE department_id = 2) AS e2
ON e1.manager_id = e2.employee_id;

在 WHERE 子句中使用子查询：




SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE city = 'London');

在 SELECT 子句中使用子查询：




SELECT 
    (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE customer_id = e.customer_id) AS orders_count
FROM employees e;

在 GROUP BY 子句中使用子查询：




SELECT 
    (SELECT name FROM departments WHERE id = d.department_id) AS department_name,
    COUNT(*)
FROM employees d
GROUP BY department_name;

子查询的性能优化：

尽可能使用 JOIN 来替代子查询，因为 JOIN 通常比子查询更高效。
尽可能减少子查询中的数据量，以避免不必要的性能开销。
确保子查询的 WHERE 子句中的条件对索引进行优化。

注意：在使用子查询时，确保子查询返回的是单行单列的值，除非在 WHERE IN, ANY, ALL, EXISTS 等操作中使用。

System

2024-08-17

所有,mysql

错误解释：

MySQL错误[1267] [HY000] "Illegal mix of collations (utf8mb4\_0900\_ai\_ci,IMPLICIT)" 表示在执行查询时，涉及到不同的字符集排序规则(collation)混用，而这通常是不被允许的。utf8mb4\_0900\_ai\_ci是MySQL 8.0及以上版本中的一种字符集排序规则，用于支持更加精确的Unicode比较和排序。

问题解决：

确认所有涉及到的字段、表达式和变量使用相同的字符集排序规则。
可以通过在查询中显式指定排序规则来修正。使用COLLATE关键字来指定查询中每个需要区分字符集的地方使用的排序规则。
如果可能，可以考虑将所有涉及的列、表达式或变量统一为同一字符集排序规则。
如果不需要区分大小写或者重音符号，可以选择不区分大小写的排序规则，例如utf8mb4\_general\_ci而不是utf8mb4\_0900\_ai\_ci。

示例：




SELECT * FROM your_table
WHERE your_column COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci = 'some_value';

或者统一整个查询的排序规则：




SELECT * FROM your_table
COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci
WHERE your_column = 'some_value';

在修改查询时，请确保测试查询的性能和结果准确性，以保证数据库操作的稳定性和准确性。

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MySQL如何快速插入千万级大数据

System

2024-08-17

所有,mysql

为了在MySQL中快速插入千万级的数据，可以采取以下几种策略：

批量插入：使用单个INSERT语句一次性插入多行数据，而不是为每行数据发送单独的INSERT语句。
禁用索引：在插入数据前，可以暂时禁用索引，插入完成后重新创建索引。
禁用自动提交：可以通过设置AUTOCOMMIT=0来禁用自动提交，批量处理完后再提交。
调整批大小：根据服务器性能调整每次插入的批大小，以优化性能。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Python和pymysql批量插入数据：




import pymysql
 
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='your_user', password='your_password', db='your_db', charset='utf8mb4')
 
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 禁用索引和自动提交
        cursor.execute("SET unique_checks=0")
        cursor.execute("SET autocommit=0")
        
        # 准备批量插入的SQL语句
        sql = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
        values = []
        
        # 生成数据
        for i in range(10000000):  # 假设我们要插入1000万行数据
            values.append((i, i))  # 这里只是示例，实际应该是你的数据
            
            # 每10000行批量插入一次
            if len(values) >= 10000:
                cursor.executemany(sql, values)
                connection.commit()
                values = []
        
        # 插入剩余数据
        if values:
            cursor.executemany(sql, values)
            connection.commit()
finally:
    connection.close()

在实际应用中，你需要根据自己的数据库、表结构和服务器性能进行调整。记得在生产环境中测试批处理大小，以确保最佳性能。

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