MySQL运维篇一、日志1.错误日志2.二进制日志3.查询日志4.慢查询日志二、主从复制1.概述2.原理3.搭建4.总结三、分库分表1.介绍2.Mycat概述3.Mycat入门4.Mycat配置5.Mycat分片6.Mycat管理及监控7.总结四、读写分离1.介绍2.一主一从3.一主一从读写分离4.双主双从5.双主双从读写分离6.总结 学习地址 一、日志1.错误日志错误日志是MySQL中最重要的
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2023-09-28 14:47:19
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# 理解 MySQL 维表：一种高效的数据组织方式
在数据库设计中，维表(Multi-dimensional table)作为一种特殊的数据结构，起着至关重要的作用。尤其是在数据仓库和商业智能领域，维表常被用于提高查询性能和数据分析的效率。本篇文章将介绍维表的概念，以及如何在 MySQL 中实现和使用维表，附带代码示例与图示。
## 什么是维表
维表通常用来存储描述性信息，比如产品、时间、地
前言Table和SQL的关系：SQL是Table的继承封装（这点在Flink的概念有所体现），比如说：StreamTableEnvironment继承自TableEnvironment便可体现出来。故官文中Table的使用均可在SQL中体现出来，比如说自定义函数，Table API & SQL下的自定义函数中只给出了Table方式的TableEnvironment 创建自定义函数，我们可以
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2024-03-06 03:37:20
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-09-04 10:49:37
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## 用 Flink 和 MySQL 实现维表
在大数据处理中，维表是非常重要的概念。它用于存储将在数据流处理过程中使用到的参考数据，例如产品信息、用户信息等。在 Flink 中，我们可以通过结合 MySQL 数据库来实现维表功能。
### 为什么选择 MySQL？
MySQL 是一个流行的关系型数据库，具有稳定性和性能良好的特点。在实际应用中，我们可以将维表数据存储在 MySQL 中，通过
原创
2024-05-25 04:17:44
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# Flink CDC 和 MySQL 维表的结合应用
在数据处理和实时流媒体领域，Apache Flink 是一种广泛应用的流处理框架。Flink 提供了丰富的 API 和工具，允许开发者构建低延迟、高吞吐量的数据处理应用。越来越多的公司选择在其数据管道中使用 Flink，特别是结合 Flink CDC（Change Data Capture）来实时处理来自数据库的更改数据。
## 什么是
# 实现“mysql 时间维表”的方法
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“mysql 时间维表”流程
section 创建时间维表
定义字段: done, 2022-10-01, 1d
创建表结构: active, after done, 1d
插入数据: active, after acti
原创
2024-06-23 05:13:37
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# Apache Flink 中的 MySQL 维表使用指南
在大数据处理领域，Apache Flink 以其实时处理能力和强大的计算模型而受到青睐。而在 Flink 作业中，处理多维数据时，如何有效引用维表（即静态数据表）就成了一个关键问题。本文将重点介绍如何在 Flink 中使用 MySQL 作为维表，并给出相应的代码示例和状态流图帮助理解。
## 维表的概念
在数据处理过程中，维表通常
原创
2024-09-28 04:32:06
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-07-31 21:33:03
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1、ETL背景在我们实时数仓日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求。为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度。那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询。那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的。但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢？我们是否有更
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2023-07-11 16:58:08
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在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的 ID，那么需要根据 ID 去查询外部的维度表补充省名称属性。在 Flink 流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根
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2023-07-26 11:09:20
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文章目录背景LookupableTableSource实例讲解源码解析JdbcTableSourceJdbcLookupFunction 背景在流式计算中，维表是一个很常见的概念，一般用于sql的join中，对流式数据进行数据补全，比如我们的source stream是来自日志的订单数据，但是日志中我们只是记录了订单商品的id，并没有其他的信息，但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候，却需要商
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2023-09-25 13:33:44
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数据表操作数据库创建完成后，需要对数据库中的数据进行操作，关系型数据库中的数据，专业术语描述是按照二维关系进行管理的，其实就是通过表格(行/列)的方式进行数据库管理的。二维表格中，一行数据可以表示一个对象，一行中的单列数据就是对象的一个属性，类似编程语言中的对象和对象的属性一样。（一）查询数据表查询数据表，是查询在DBMS系统中当前指定的数据库中，存在的所有的数据表。基本语法格式：（二）创建数据表
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2024-02-14 20:04:25
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当前我们的业务场景，是基于dataStream代码， 维表数据量很大， 实时性要求很高，所以采用预加载分区维表模式， kafka广播流实时更新配置。主题：调研预加载分区维表模式业务特点： 维表配置数据量很大， 实时性要求很高当前业务场景介绍：当前Flink基于dataStream代码编写， 每个并行度process的open方法加载全量配置数据保存当前瓶颈点：无法应对超大维表。生产环境维表的配置数
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2023-11-16 14:39:24
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，补充事实表的信息。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常为kafka的实时流数据，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时刻。 本文主要介绍1、流表和维表的区别2
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2023-08-31 20:22:50
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一 场景介绍 在维度模型中，数据通常被划分为维度和事实两大阵营，而维度通常是渐变(Kimball维度模型领域通常称呼这种维度为缓慢变化维度或者又被称为渐变维度)的，这种场景下，要求我们在维表建模过程中，要更多的考虑维度版本的变化，保存维度变化的维表模型可以方便在ETL和应用过程中可以让事实数据匹配自己对应
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2024-06-07 09:17:20
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Flink 1.9 中
维表功能来源于新加入的Blink中的功能，如果你要使用该功能，那就需要自己引入 Blink 的 Planner，而不是引用社区的 Planner。<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-blink_${s
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2024-02-13 21:43:13
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开发的过程也是探索和学习的过程，一个问题可以揪出背后众多知识。回头想想，这些问题早在官网给出了答案。有时候会想，始终是一种由发现问题到寻求解决问题之路的一种驱动，而不是一种系统学习后把控全局地去实现或者开发。所以学习的某一种过程是与bug并行，与解决问题为驱动的一种学习方式。不管哪一种过程，都是你的成长与经验的积累。问题的发现Connector Kafka创建的表Connector jdbc创建的
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2024-02-09 21:22:46
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原标题：一维表转化为二维表，你会吗？在产品的一些销售数据处理中，我们经常看到这样的一维表数据:我们在进行数据的统计分析时，需要用这样的一维表作为数据源，所以正常情况下我们会用一维表的格式进行数据的整理和保存。但是有些特殊要求下，我们也会需要把这些一维表转化为二维表，如下图表格：如何来解决这个问题呢？今天技巧妹给大家介绍两种常见的操作方法。第一种方法：利用数据透视表操作：1、以一维表为数据源创建数据
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2024-02-20 11:20:15
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