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2024-08-09

将SQLite转换为MySQL涉及几个步骤：

导出SQLite数据库中的数据。
修改导出的SQL语句以兼容MySQL。
在MySQL中导入修改后的SQL语句。

以下是一个简单的示例流程：

首先，使用SQLite命令行工具导出数据库：




sqlite3 your_database.db .dump > sqlite_dump.sql

接着，编辑sqlite_dump.sql文件，做出以下更改：

将BEGIN TRANSACTION;和COMMIT;语句替换为SET AUTOCOMMIT=0;和SET AUTOCOMMIT=1;（如果需要保证导入的数据完整性）。
更改数据类型以符合MySQL的数据类型（例如，将INTEGER PRIMARY KEY更改为AUTO_INCREMENT，将BOOLEAN更改为TINYINT(1)）。
修改日期和时间的表示（SQLite使用YYYY-MM-DD，而MySQL通常使用YYYY-DD-MM HH:MM:SS）。
删除或修改SQLite特有的SQL语句（如VACUUM）。

然后，登录到MySQL服务器，创建数据库和用户，并导入修改后的SQL文件：




mysql -u your_username -p -e "CREATE DATABASE your_database_name;"
mysql -u your_username -p your_database_name < sqlite_dump.sql

确保在导入之前，MySQL中已经创建了数据库，并且所有的表都是按照SQLite的表结构创建的，因为不同的数据库系统可能对数据类型和表结构有不同的要求。

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【MySQL】数据库的操作

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2024-08-09

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在MySQL中，数据库的基本操作包括创建数据库、选择数据库、删除数据库以及查看所有数据库。以下是这些操作的SQL语句和示例代码：

创建数据库：




CREATE DATABASE mydatabase;

选择数据库：




USE mydatabase;

删除数据库：




DROP DATABASE mydatabase;

查看所有数据库：




SHOW DATABASES;

请确保你有足够的权限来执行这些操作，并且在执行删除数据库的操作时要特别小心，因为这将删除数据库及其所有内容。

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使用FlinkCDC从mysql同步数据到ES，并实现数据检索

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2024-08-09

所有,mysql

以下是使用Flink CDC从MySQL同步数据到Elasticsearch，并实现数据检索的基本步骤和示例代码：

确保你的MySQL数据库开启了binlog并且Flink CDC是兼容的版本。
引入Flink CDC和Elasticsearch的依赖。
配置MySQL源和Elasticsearch目标。
启动Flink作业并运行。

Maven依赖示例：




<dependencies>
    <!-- Flink CDC MySQL Connector -->
    <dependency>
        <groupId>io.debezium</groupId>
        <artifactId>debezium-connector-mysql</artifactId>
        <version>1.8.0.Final</version>
    </dependency>
    <!-- Flink Elasticsearch Connector -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.11</artifactId>
        <version>1.13.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

Flink作业代码示例：




import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer
import org.apache.http.HttpHost
import org.elasticsearch.client.Requests
 
object FlinkCDC2ES {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val sqlEnv = StreamTableEnvironment.create(env)
 
    // 配置MySQL CDC源
    val mySQLSource = ... // 配置MySQL连接参数和表
 
    // 配置Elasticsearch接收器
    val esHost = new HttpHost("localhost", 9200, "http")
    val esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder[String](
      esHost,
      new ElasticsearchSinkFunction[String] {
        override def createIndexRequest(element: String): IndexRequest = {
          // 创建索引请求，指定索引和数据
          ...
        }
 
        override def getSinkRuntimeContext(ctx: RuntimeContext): RuntimeContext = ctx
      }
    )
 
    // 注册MySQL表
    sqlEnv.executeSql(mySQLSource).print()
 
    // 执行Flink作业
    env.execute("Flink CDC to Elasticsearch Job")
  }
}

请注意，以上代码是一个简化示例，你需要根据实际情况配置MySQL连接参数、Elasticsearch地址、以及如何将数据转换为Elasticsearch索引请求。具体的实现细节可能会根据Flink版本和Elasticsearch版本的不同而有所差异。

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MySQL动态sql

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2024-08-09

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MySQL 动态 SQL 通常是指在执行时构造 SQL 语句，这通常是通过使用 PREPARE 和 EXECUTE 语句，或者在高级编程语言中使用数据库连接库来完成。

以下是一个使用 PREPARE 和 EXECUTE 的 MySQL 动态 SQL 示例：




SET @query = 'SELECT * FROM your_table WHERE 1=1';
SET @where_condition = NULL;
 
-- 假设你有一个要动态添加的 WHERE 子句
IF some_condition THEN
  SET @where_condition = ' AND your_column = your_value';
  SET @query = CONCAT(@query, @where_condition);
END IF;
 
PREPARE dynamic_statement FROM @query;
EXECUTE dynamic_statement;
DEALLOCATE PREPARE dynamic_statement;

在高级语言中，如 PHP，你可以使用 PDO 或 mysqli 来构造动态 SQL 语句：




$pdo = new PDO('mysql:host=your_host;dbname=your_db', 'username', 'password');
 
$query = "SELECT * FROM your_table WHERE 1=1";
$where_condition = "";
 
// 假设你有一个要动态添加的 WHERE 子句
if ($some_condition) {
  $where_condition = " AND your_column = :value";
  $query .= $where_condition;
}
 
$stmt = $pdo->prepare($query);
 
if ($some_condition) {
  $stmt->bindParam(':value', $your_value);
}
 
$stmt->execute();
 
$results = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);

这些示例展示了如何在 MySQL 和 PHP 中构造动态 SQL 语句，并执行它们。在实际应用中，你需要根据具体情况调整 SQL 语句和逻辑判断。

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mysql 日期查询当天，当月，上个月，当年的数据sql语句

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2024-08-09

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以下是针对MySQL查询当天、当月、上个月以及当年数据的SQL语句示例：

当天数据：




SELECT * FROM your_table
WHERE DATE(your_date_column) = CURDATE();

当月数据：




SELECT * FROM your_table
WHERE YEAR(your_date_column) = YEAR(CURDATE())
AND MONTH(your_date_column) = MONTH(CURDATE());

上个月数据：




SELECT * FROM your_table
WHERE YEAR(your_date_column) = YEAR(CURDATE())
AND MONTH(your_date_column) = MONTH(CURDATE()) - 1;

当年数据：




SELECT * FROM your_table
WHERE YEAR(your_date_column) = YEAR(CURDATE());

请将your_table替换为你的表名，your_date_column替换为包含日期的列名。这些查询假设your_date_column是一个日期或日期时间类型的列。如果列是其他类型，可能需要使用STR_TO_DATE()函数来确保正确的日期解析。

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2024-08-09

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报错解释：

MySQL中的"Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction"错误表示一个事务在等待获取锁的时候超过了系统设定的超时时间。默认情况下，InnoDB存储引擎的锁等待超时时间是50秒。当两个或多个事务相互等待对方释放锁资源时，如果超过了这个时间限制，就会出现这个错误。

解决方法：

优化事务：确保事务尽可能短和快，以减少锁的持有时间。
增加锁等待超时时间：可以通过调整系统变量innodb_lock_wait_timeout的值来增加超时时间。
检查死锁：使用SHOW ENGINE INNODB STATUS;查看是否存在死锁，并根据分析结果解决。
减少锁竞争：尝试重构查询或更改数据库结构，以减少不同事务之间的锁竞争。
使用不同的隔离级别：调整事务的隔离级别，减少锁的范围和时间。
使用乐观锁：在可能出现锁冲突的场景下，使用乐观锁来代替悲观锁，可以减少锁等待的时间。

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[MySQL]数据库原理

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2024-08-09

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在MySQL数据库中，数据是存储在表中的，而表是数据库中的一个逻辑单元，由行和列组成。每个表都属于一个数据库。

创建表：




CREATE TABLE IF NOT EXISTS `students`(
    `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
    `name` VARCHAR(100) NOT NULL,
    `email` VARCHAR(100) NOT NULL,
    `age` INT UNSIGNED,
    PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

插入数据：




INSERT INTO `students` (`name`, `email`, `age`) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com', 20), ('李四', 'lisi@example.com', 22);

查询数据：




SELECT * FROM `students`;

更新数据：




UPDATE `students` SET `age` = 21 WHERE `name` = '张三';

删除数据：




DELETE FROM `students` WHERE `name` = '李四';

删除表：




DROP TABLE IF EXISTS `students`;

以上代码展示了如何在MySQL中创建、插入、查询、更新和删除表中的数据，以及如何删除表。这些操作是数据库管理的基础，对于学习数据库原理和MySQL的使用非常重要。

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【Flink CDC】实现mysql整表与增量读取

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2024-08-09

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-- 创建mysql源表
CREATE TABLE sourceTable (
  id INT,
  name STRING,
  count INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = 'your_mysql_host_ip',
  'port' = '3306',
  'username' = 'your_username',
  'password' = 'your_password',
  'database-name' = 'your_database_name',
  'table-name' = 'your_table_name'
);
 
-- 创建sink表，例如在Flink中使用内存表进行测试
CREATE TABLE sinkTable (
  id INT,
  name STRING,
  count INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'print'
);
 
-- 整表数据读取
INSERT INTO sinkTable
SELECT * FROM sourceTable;
 
-- 增量数据读取
INSERT INTO sinkTable
SELECT * FROM sourceTable;

在这个例子中，我们首先定义了一个名为sourceTable的源表，它连接到了MySQL数据库，并使用了CDC连接器来监听表的变化。然后我们创建了一个名为sinkTable的接收器表，用于接收数据，并且在这里我们使用了Flink的内置连接器print来简单地打印结果。接下来，我们展示了如何执行整表读取和增量读取操作。这个例子展示了如何使用Flink CDC连接器来同步MySQL中的数据变更到Flink系统中。

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MySQL最新教程通俗易懂--JDBC详解笔记

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2024-08-09

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在JDBC中，我们通常会使用DriverManager来获取数据库连接，并使用Statement、PreparedStatement或CallableStatement对象执行SQL语句，并使用ResultSet对象处理查询结果。

以下是一个简单的JDBC示例代码，演示了如何连接MySQL数据库，执行查询并处理结果：




import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
 
public class JdbcExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 数据库连接URL，用户名和密码
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名";
        String user = "用户名";
        String password = "密码";
 
        // 数据库连接
        Connection conn = null;
 
        try {
            // 加载MySQL JDBC驱动程序
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            // 获取数据库连接
            conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
 
            // 创建Statement对象
            Statement stmt = conn.createStatement();
            // 执行查询
            ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM 表名");
 
            // 处理结果
            while (rs.next()) {
                // 获取并打印数据
                System.out.println(rs.getString("列名"));
            }
 
            // 关闭结果集
            rs.close();
            // 关闭Statement
            stmt.close();
 
        } catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭连接
            try {
                if (conn != null && !conn.isClosed()) {
                    conn.close();
                }
            } catch (SQLException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

在实际应用中，应该使用try-with-resources语句自动关闭资源，避免了显式关闭的需要，并且确保异常处理的简洁性。此外，应该使用预编译的PreparedStatement来防止SQL注入攻击，并且通常会用到数据库连接池来管理数据库连接。

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MySQL5.7升级到MySQL8.0的最佳实践分享

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2024-08-09

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在升级MySQL 5.7到MySQL 8.0的过程中，遵循以下最佳实践可以减少风险和问题：

备份数据：在开始之前，确保对所有重要数据进行了完整备份。
检查兼容性：使用MySQL 5.7的mysql\_upgrade工具检查现有数据库的兼容性问题。
升级前的准备：更新任何基于MySQL 5.7的应用程序以兼容MySQL 8.0。
检查权限和配置：确保所有用户权限和配置在新版本下仍然有效。
停止MySQL服务：在升级前停止MySQL服务。
下载并安装MySQL 8.0：从官方渠道下载MySQL 8.0并安装。
移动数据：如果你不是使用默认的数据目录，请将MySQL 5.7的数据目录移动到MySQL 8.0的数据目录。
启动MySQL 8.0服务：启动MySQL 8.0服务并运行mysql\_upgrade检查兼容性问题。
监控升级后的性能：升级后，监控数据库性能，确保一切运行正常。
测试和验证：在升级后进行彻底的测试，确保所有应用程序功能正常。

示例代码（在命令行中执行）：




# 备份数据库
mysqldump --all-databases --master-data > full_backup.sql
 
# 停止MySQL 5.7服务
sudo systemctl stop mysqld
 
# 下载并安装MySQL 8.0
sudo wget https://dev.mysql.com/get/mysql-8.0-macos10.13-x86_64.dmg
sudo installer -pkg mysql-8.0-macos10.13-x86_64.dmg -target /
 
# 移动数据（如果需要）
# sudo mv /path/to/mysql/data /path/to/mysql/data-5.7
# sudo ln -s /path/to/mysql/data-8.0 /path/to/mysql/data
 
# 启动MySQL 8.0服务
sudo systemctl start mysqld
 
# 检查升级后的兼容性和性能
mysql_upgrade -u root -p

注意：实际的升级步骤可能会根据操作系统和你的环境有所不同。始终参考官方文档以获取最新的指导信息。

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