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MySQL8+keepalived 主主（双主）模式部署
系统版本：Red Hat Enterprise Linux Server release 7.6 (Maipo) Mysql版本：mysql-boost-8.0.18.tar.gz 部署主机： 192.168.102.110 、 192.168.102.111 必须依赖包： gcc-9 、 cmake-3
2.1K20发布于 2021-08-10 - 来自专栏全栈测试技术
JMeter笔记8 | JMeter关联
安装完后启动服务即可；②直接使用官网的《禅道API文档V1》，地址为：https://www.zentao.net/book/apidoc-v1/664.html图片涉及的接口数据： 图片 图片2 Jmeter关联 2.2 后置处理器即为JMeter的关联元件；可帮助我们从服务器接口返回值中查找我们想要的数据；以下分别通过【JSON提取器】和【正则表达式提取器】来获取token值，用于后续接口的关联数据。 我们可以禁用应用token，看是否接口“2-用户-1获取我的个人信息”能请求成功；禁用提取的token后，再次运行，提示没有进行认证，那就说明关联是OK了。 xml version="1.0" encoding="UTF-8"?
1.2K51编辑于 2023-02-13 - 来自专栏应用计算
第四篇 - 大主子表关联--SPL轻量级文件存储提速查询实践
这一篇介绍主键关联的提速。主表订单表和子表明细表的关联就是主键关联。SQL 中，这种关联仍用 JOIN 实现，在两个表都很大的情况下，常常出现计算速度非常慢的现象。 如果预先将主子表都按照主键有序存储，就可以使用归并算法实现关联。这种算法只需要对两个表依次遍历，不必借助外存缓存，可以大幅降低计算量和 IO 量。 esProc SPL 支持有序归并算法，可以大幅提升主子表关联计算性能。先做数据准备，把历史数据从数据库导出为 CTX 文件。在 ETL 中定义 Q4.etl：修改两个表的名字，加上 Q4。 =8group by o.order_date;执行时间是 40 秒，在主子表关联后计算去重计数，这两种计算 SQL 的性能都不佳。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联？是否可以用有序归并方法提速？
20010编辑于 2025-10-20 - 来自专栏LNMP开发那些事
MySQL8 GTID双主配置
MySQL8 GTID双主配置 记录一下MySQL8中配置GTID双主的方式。
76720编辑于 2023-10-19 - 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(8)-SAP FM模块:主数据(6)-主数据细分
3.1.5 主数据的细分 FM模块还提供了对账户分配要素主数据的细分支持，将账户分配要素的主数据，按照企业需要的规则来细分段，每一段的单独编码都有着相应的含意，主要起充分挖掘和规范主数据的使用，并方便后期报表中按照账户分配要素单独的分细段进行报表分析 前面讲的承诺项目的掩码规则跟这个主数据的细分本身作用有区别，同时体现在系统也是有区别的，掩码规则只是格式化显示，在数据库表中数据不包含掩码符（类同WBS的掩码规则），主数据的细分，在数据库表中数据是包含了细分符号的 ，并保存子串细分主数据。 需要注意的是一但某个账户分配要素启用了细分子串并存在了不能删除的主数据，则细分子串的功能则不能取消了。 3.1.5.1 主数据的细分配置 ? 1）创建和定义子部门标识 ? 3.1.5.2 主数据的细分使用 1）激活细分使用后，在创建主数据时，要求维护子串细分相关数据，这里以基金中心创建（FMSA ）为例： ?
2.1K91发布于 2018-03-28 - 来自专栏全栈程序员必看
k8s-主节点巡检脚本
033[42;37m" f="\033[43;37m" g="\033[44;37m" h="\033[45;37m" q="\033[46;37m" echo -e "$h=========本脚本适用K8S 主节点&作者：小韩======"$e echo -e "$a--------自动巡检开启--请把你的小手拿走--" $e linux=$(cat /etc/redhat-release) echo -e kubelet服务状态为正常 else echo -e "$c----Kubelet服务状态异常--请进行检查---" $e #否则kubelet服务状态为异常 fi echo -e "$a----查看K8s 集群状态----"$e #查看k8s集群状态 K8s=$(kubectl get nodes | grep Ready | wc -l) #进行查询k8s集群节点为正常状态的节点 echo - e "$c----K8s集群节点状态为Ready的数量为：$K8s" $e echo -e "$a----查看Etcd集群健康状态----" $e Etcd=$(kubectl get cs | grep
64210编辑于 2022-06-29 - 来自专栏互联网-小阿宇
k8s-主节点巡检脚本
033[42;37m" f="\033[43;37m" g="\033[44;37m" h="\033[45;37m" q="\033[46;37m" echo -e "$h=========本脚本适用K8S 主节点&作者：小韩======"$e echo -e "$a--------自动巡检开启--请把你的小手拿走--" $e linux=$(cat /etc/redhat-release) echo -e kubelet服务状态为正常 else echo -e "$c----Kubelet服务状态异常--请进行检查---" $e #否则kubelet服务状态为异常 fi echo -e "$a----查看K8s 集群状态----"$e #查看k8s集群状态 K8s=$(kubectl get nodes | grep Ready | wc -l) #进行查询k8s集群节点为正常状态的节点 echo - e "$c----K8s集群节点状态为Ready的数量为：$K8s" $e echo -e "$a----查看Etcd集群健康状态----" $e Etcd=$(kubectl get cs | grep
73030编辑于 2022-11-21 - 来自专栏完美Excel
使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中
3.将数据从步骤2移动到主数据集（我们称之为“数据框架”）。 4.对多个文件，重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。 导入库 现在，让我们看看如何用Python实现上述工作流程。 我们使用这个库将Excel数据加载到Python中，操作数据，并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始，然后查找指定目录中的所有文件名。 将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。 2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。 简洁的几行代码将帮助你将所有Excel文件或工作表合并到一个主电子表格中。 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
8.9K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏机器人网
电气主接线常见8种接线方式特点
六、双母线带旁路接线 双母线带旁路接线就是在双母线接线的基础上,增设旁路母线，其特点是具有双母线接线的优点,当线路(主变压器)断路器检修时,仍有继续供电,但旁路的倒换操作比较复杂,增加了误操作的机会,也使保护及自动化系统复杂化 八、3/2(4/3)断路器接线 3/2(4/3)断路器接线就是在每3(4)个断路器中间送出2(3)回回路，一般只用于500kV(或重要220kV)电网的母线主接线，它的主要优点是: 1、运行调度灵活,正常时两条母线和全部断路器运行
4K60发布于 2018-04-25 - 来自专栏pangguoming
Centos7+Mysql8双机热备（主-主复制HA） 操作说明
Centos7+Mysql8双机热备（主-主复制HA） 操作说明 庞国明，2018-09-13 1.1 操作前的准备 两台服务器，并同时按照Centos7.3新装版本（必须装相同版本）； 如果有外网链接则配置 1.2 Centos7 下安装MySQL 8 注意：两台服务器上必须安装相同版本的mysql 第一步：查看是否有旧版本，如果有就删除 检查旧版本，命令 rpm -qa|grep mariadb firewall-cmd --zone=public --add-port=3306/tcp --permanent 防火墙重新载入设置：firewall-cmd --reload 1.4 双机热备份（主- 主复制HA集群）配置 首先保证两台服务器mysql版本一致，同时防火墙都对3306开放 当前环境： A服务器 ip:172.20.201.23 准备作为主服务器master B服务器 ip: 172.20.201.24 第三步：登录B服务器的mysql服务器：执行下面命令（配置同步的主服务器） CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='172.20.201.23', MASTER_USER
2.8K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏应用计算
第五篇 - 大主子表关联时的 EXISTS--SPL轻量级文件存储提速查询实践
大主子表之间进行 EXISTS 计算往往会导致较差的性能。这样的计算本质上是在做主键关联，如果能预先将主子表都按照主键有序存储，也可以使用有序归并算法有效提速。 esProc SPL 可以把主子表的 EXISTS 转化为有序归并，从而提升计算性能。下面通过订单表和订单明细表的例子，介绍这种情况的外置提速方法。 执行时间：0.9 秒小结一下性能（单位 - 秒）：MYSQLSPL例 5.1410.2例 5.2160.2例 5.3超过 5 分钟0.9请动手练习一下：1、对包含 8 号产品的订单，按照日期分组统计订单个数 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联计算 EXISTS？是否可以用有序归并方法提速？
11010编辑于 2025-10-30 - 来自专栏智能大数据分析
数据仓库作业五：第8章 关联规则挖掘
第8章 关联规则挖掘 作业题 1、设4-项集 X=\{a,b,c,d\} ，试求出由 X 导出的所有关联规则。 解： 首先生成项集的所有非空真子集。 3、对如表1所示的交易数据库，令MinC=0.6，试在习题2所得频繁项集的基础上，求出所有的强关联规则。 t_8 t8 c 2015.03.03 t_5 c_{02} \{a,c\} 2015.03.03 t_6 c_{03} \{b,c\} 2015.03.03 t_7 c_{01} \{a,c\} 2015.03.05 t_8 5、对如表2所示的交易数据库，令MinC=0.6，试在习题4所得频繁项集的基础上，求出所有的强关联规则。
27100编辑于 2025-01-22 - 来自专栏crudapi
零代码实现一对一表关系和无限主子表级联保存
客户资料和客户：一对一（子主方向） [customerRelation] 建立子主方向一对一关系，客户资料customerProfile的客户编号customerId字段，指向客户customer表的编号 id字段，关系的英文名称customer用于查询关联对象的时候，设置导航属性名称为customer，和之前订单和客户多对一关系有点类似，关联对象都是customer对象，不过那个时候多个订单可以关联同一个客户 ，现在一个客户资料只能关联一个客户。 无限子表 通过设置表关系，一对多和一对一（主子方向）理论上可以无限关联下去，所有的表一次性级联保存，比如省市区通常可以达到3级子表，目录文件属于无限子表。 crudapi系统通过配置的方式实现了对象之间的关联，无需编程实现了主子表CRUD操作。
99830发布于 2021-08-21 分库分表之实战-sharding-JDBC绑定表配置实战
大家好，我是工藤学编程 一个正在努力学习的小博主，期待你的关注 实战代码系列最新文章 C++实现图书管理系统（Qt C++ GUI界面版） SpringBoot实战系列 【SpringBoot实战系列 Sharding-Jdbc绑定表 在分布式数据库分片中，多表关联查询一直是性能优化的难点。Sharding-Jdbc提供的绑定表机制，正是为解决同规则分片子表关联问题而生。 没有绑定表时，多表关联会面临两个严重问题： 笛卡尔积查询灾难 假设订单表和订单项表各分为3个分片，未配置绑定表时，Sharding-Jdbc会执行3×3=9次跨分片关联（每个分片的主表关联所有分片的子表 而绑定表通过强制同分片关联，让关联查询仅在相同分片内执行（如分片1的主表只关联分片1的子表），从根本上避免了笛卡尔积，同时保证数据关联的准确性。 六、总结 绑定表是Sharding-Jdbc优化同规则分片子表关联的核心机制，通过约束分片规则一致性，从根源上解决了多表关联的笛卡尔积问题。
23510编辑于 2025-12-22- 来自专栏编程语言的世界
写 MySQL 联表查询时踩了坑！Left Join+Group By+Order By 排序失效，这样改才对
Left Join关联获取产品信息，又要按子表的predestine字段分组，还要按id降序取每组最新数据。 主表（sl_predestine）：存储产品信息，关键字段有id（主键，与子表predestine关联）、good（产品详情，需要关联查询）。2. 核心需求筛选出member=1的所有子表数据；用Left Join关联主表，获取对应的good（产品信息）；按子表的predestine字段分组（同一predestine对应同一类产品，要每组只留一条数据 比如predestine=1的分组里，明明有id=1、8、10、11、12这些数据，结果只拿到了id=1的旧数据，最新的id=12根本没出现。 后来发现，只要先想清楚“先做什么、再做什么”，把复杂查询拆成“子查询+主查询”，问题就会简单很多。希望我的踩坑经历，能帮你下次写SQL时一次过～
62010编辑于 2025-09-17 - 来自专栏JavaEdge
突破Java面试(23-8) - Redis哨兵主备切换的数据丢失问题
Github 1 数据丢失的两个场景 主备切换的过程，可能会导致数据丢失 1.1 异步复制 由于 master => slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机 的新数据，也就避免了数据丢失 上面的配置就确保了，如果跟任何一个slave丢了连接，在10秒后发现没有slave给自己ack，那么就拒绝新的写请求 因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据 [aamxilr8we.png
1.3K01发布于 2019-07-06 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-11)
新增子表子表： 子表为关联表，是一组特殊的分片表集合，包括一张父表与至少一张子表，子表数据所属的数据节点由父表数据所属的数据节点决定。 子表记录的存储位置依据于父表记录的存储位置，在JOIN条件为关联字段的情况下能有效解决跨数据节点JOIN操作的效率和性能问题。 在添加表信息页面，选择子表然后输入子表的名称、子表关联字段，点击“保存”，即添加了子表的配置信息。表信息页面父表记录下添加子表：在表信息页面，选择表类型是“水平分片表”且表结构为“未创建”的记录。 点击“+”号，然后输入子表名称、子表关联字段、父表关联字段点击“√”，即添加了子表的配置信息。注意假如该父表下需要添加多张子表，则填写的父表关联字段必须一致。表结构已创建的父表不允许添加子表。 若当前主3325端口无法连接则“表结构”、“表结构详情”两列内容为空。
39410编辑于 2024-12-05 - 来自专栏散尽浮华
K8S部署Redis Cluster集群（三主三从模式） - 部署笔记
群集中的每个成员（无论是主副本还是辅助副本）都管理哈希槽的子集。如果主机无法访问，则其从机将升级为主机。 在由三个主节点组成的最小Redis群集中，每个主节点都有一个从节点（以实现最小的故障转移），每个主节点都分配有一个介于0到16,383之间的哈希槽范围。 StatefulSet的设计原理模型: 拓扑状态： 应用的多个实例之间不是完全对等的关系,这个应用实例的启动必须按照某些顺序启动,比如应用的主节点 A 要先于从节点 B 启动。 ~]# mkdir -p /data/storage/k8s/redis 2）创建nfs的rbac [root@k8s-master01 ~]# mkdir -p /opt/k8s/k8s_project /redis [root@k8s-master01 ~]# cd /opt/k8s/k8s_project/redis [root@k8s-master01 redis]# vim nfs-rbac.yaml
5.3K21发布于 2021-03-03 - 来自专栏crudapi
「免费开源」基于Vue和Quasar的crudapi前端SPA项目实战之业务数据（七）
@filter-abort="item.abortFilterFn" v-model="item.value" :options="item.options" /> 对于多对一和一对一（子主方向 CTableList 新建数据时候作为子表采用该组件，CTableList采用q-table支持多行子表数据，然后可以嵌套CTableNew（一对一主子表）和CTableList（一对多主子表）。 通过上面4种类型的组件嵌套，可以支持无限主子表级联保存，比如省市区三级子表，目录文件无限级子表。 [listapi] API为/api/business/{name}，其中name为对象名称复数形式（兼容对象名称），查询参数如下： 参数 类型 描述 select string 选择查询需要的字段和关联子表 ，默认查询全部字段和关联子表 expand string 选择需要展开的关联主表，默认关联主表字段只查询id和name search string 全文检索关键字，通过内置的系统字段全文索引fullTextBody
1K30发布于 2021-09-08 - 来自专栏运维ABC
k8s实践(十五)：Centos7.6部署k8s v1.16.4高可用集群(主备模式)
集群，k8s集群的高可用实际是k8s各核心组件的高可用，这里使用主备模式，架构如下： [kyg5r997lf.png] 主备模式高可用架构说明： 核心组件 高可用模式 高可用实现方式 apiserver 主备 keepalived controller-manager 主备 leader election scheduler 主备 leader election etcd 集群 kubeadm apiserver 8. .LAe7N8Q6XR3d0W8w-r3ylOKOQHyMg5UDfGOdUkko_tqzUKUtxWQHRBQkowGYg9wDn-nU9E-rkdV9coPnsnEGjRSekWLIDkSVBPcjvEd0CVRxLcRxP6AaysRescHz689rfoujyVhB4JUfw1RFp085g7yiLbaoLP6kWZjpxtUhFu-MKh1NOp7w4rT66oFKFR etcd集群崩溃，整个k8s集群也不能正常对外服务。 本文所有脚本和配置文件已上传：Centos7.6-install-k8s-v1.16.4-HA-cluster [475ldqsxa2.png]
2.2K43发布于 2020-01-14
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