其它管理工具 ---- mysqldump time mysqldump -u root -p fake_xx > fake_xx.sql time mysqldump -u root -p tab_xx conversations > /tmp/conversations.backup.sql ---- mysqladmin /usr/bin/mysqladmin flush-logs ; /etc/ mysqlslap --no-defaults --debug-info -uroot -p --number-int-cols=5 --number-char-cols=10 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --concurrency=100 --number-of-queries=10000 --iterations=3 --engine --auto-generate-sql-add-autoincrement --concurrency=100 --number-of-queries=10000 --iterations=10 --
你还可以在你的电话或者其他移动设备上查看和管理你的任务。单击顶部的 菜单按钮来在左侧页面中打开菜单面板。选择 任务(Tasks) 来查看详细内容。 有关更多Confluence 6 移动界面的使用,请参考页面通过你的移动浏览器使用 Confluence中的内容。 https://www.ossez.com/t/confluence-6/453
后台任务封装:在没有网络的时候也可以修改用户名、头像等操作 private void doOk() { String text = etName.getText().toString().trim( 将请求加入到后台任务 // 1) 封装 NetTask request = new NetTask(); request.setUrl(url); request.setMethod(0);
这个目录被导出任务或其他一些任务创建。 这个清理不包括 Confluence 安装目录中文件的清理。 每节点(Per node) 每 30 秒 刷新本地任务队列(Flush Local Task Queue) 刷新本地任务队列。(Confluence 的内部任务通常具有很高的刷新频率)。 每集群(Per cluster) 每 10 分钟 刷新任务队列(Flush Task Queue) 刷新任务队列(Confluence 的内部任务通常具有很高的刷新频率)。 的天成功任务。 每集群(Per cluster) 每天的 11 PM https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Scheduled+Jobs
----DB2 Magazine P6Spy & SQL Profiler & IronTrack SQL P6Spy是一个可以用来在应用程序中拦截和修改数据操作语句的开源框架。 通过P6Spy我们可以对SQL语句进行拦截,相当于一个SQL语句的记录器,这样我们可以用它来作相关的分析,比如性能分析。 6、运行你的应用程序或Web应用程序,可以在spy.log里看到监测到的sql详细记录信息了。 二、结合SQL Profiler进行图形化监控与使用 1、从 http://www.jahia.net/ 下载SQL Profiler的文件包进行安装; 2、把p6spy.jar及sqlprofiler.jar 6、设置监听端口号monitorport=2000 6、先运行 java -jar irontracksql.jar 来启动IronTrack SQL; 7、再启动你的应用程序或服务器; 8、可以在
管理员控制台能够允许你对 Confluence 运行的计划任务进行计划的调整,这些计划任务将会按照你的调整按时执行。 可以按照计划执行的任务如下: Confluence 站点备份 存储优化任务,清理 Confluence 的临时目录中的文件和缓存 索引优化任务,确定 Confluence 的索引能够保持与数据库同步是最新的索引 邮件队列优化任务,确保 Confluence 的邮件任务能够处理邮件队列并且所有的邮件都能发送出去。 你需要具有系统管理员权限才能对计划任务进行编辑和手动运行。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Scheduled+Jobs
接上文 Spark UI (3、4、5) - Storage、Environment、Executors页面SQL页面展示了作业执行Spark SQL的情况, 它会按SQL层面展示一条SQL在Spark 图片SQL详情页面会展示SQL在spark中执行的具体计划(DAG图):INSERT OVERWRITE TABLE `${target.table}`select t1.report_date, join mart_grocery.dim_op_poi t2 on t1.grid_poi_id=t2.poi_id where t1.dt = '20220410'图片下方的Details会展示SQL 图片2.ETL任务Stage和DAG的对应关系通过stage DAG图中的coordinator id可以找到在SQL页面对应的位置, 例如:图片
SQL6 删除记录(一) 描述 现有一张试卷作答记录表exam_record,其中包含多年来的用户作答试卷记录,结构如下表: 作答记录表exam_record: start_time是试卷开始时间 submit_time 9001|2021-05-02 10:01:01|2021-05-02 10:05:58|60 5|1003|9001|2021-09-05 19:01:01|2021-09-05 19:40:01|49 6| DELETE FROM exam_record WHERE score < 60 AND TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, submit_time) < 5; SQL7 9001|2020-01-01 22:11:12|2020-01-01 23:16:12|50 4|1002|9001|2021-05-02 10:01:01|2021-05-02 10:06:58|60 6| TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, submit_time) < 5 OR submit_time IS NULL ORDER BY start_time LIMIT 3; SQL8
从SQL的角度来看,视图和表是一样的,只是视图并不存储数据,而是存储SELECT语句。 视图的优点: 视图的优点大体上有两点。 ● 第一点是由于视图无需保存数据,因此可以节省存储设备的容量。 product_type | cnt_product--------------+------------- 办公用品 | 2 (1 行记录) 注释: ● 对大多数DBMS来说,多重视图会降低SQL product_type | cnt_product--------------+------------- 厨房用具 | 4 (1 行记录) 但是随着子查询的层数增加,SQL sale_price) FROM Product; 执行结果: avg----------------------- 2097.5000000000000000 (1 行记录) 然后完整的SQL
SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询,都是基于单张表格进行的,如果单张表格的信息不足以达到查询的目的,就需要将他们组合到一起形成多张表格。 1. 翻译成SQL 如下图: 代码实现如下: SELECT a.学号,a.姓名, COUNT(b.课程号) AS 选课数, SUM(b.成绩) AS 总成绩 FROM student AS a LEFT SQL实现 代码如下: SELECT a.学号,a.姓名, AVG(b.成绩) AS 平均成绩 FROM student AS a LEFT JOIN score AS b ON a.学号=b.学号
如果你还没有在安装可以连接的 Microsoft SQL Server 数据库,请先下载后进行安装。请参考 MSDN 上 Installation for SQL Server 的指南。 SQL Server 允许有 2 种的授权模式:SQL Server Authentication 和 Windows Authentication。 为了让你的 Confluence 能够顺利连上你的数据库,你需要设置你的 SQL Server 服务器使用混合授权模式( SQL Server 和 Windows 模式)。 https://www.cwiki.us/display/CONFLUENCEWIKI/Database+Setup+for+SQL+Server
使用Flink的SQL Gateway迁移Hive SQL任务 前言 我们有数万个离线任务,主要还是默认的DataPhin调度CDP集群的Hive On Tez这种低成本任务,当然也有PySpark、打 Jar包的Spark和打Jar包的Flink任务这种高成本的任务【Java和Scala都有】。 毕竟SQL上手门槛极低,是个人都能写几下并且跑起来,还可以很容易看到run成功的数据长得像不像。其实HQL任务的性能并不会好到哪里去,主要是SQL Boy便宜,无脑堆人天就可以线性提升开发速度。 但是执行引擎必须能把SQL字符串给解析成具体的执行计划或者底层任务。 Flink1.16.0使用了这么一个可插拔的插件,将HQL解析为Logical Plan逻辑计划。 可以看到流式的SQL任务,开发成本肯定比Java和Scala写DataStreaming算子低!!!利好SQL Boy。
第一步右击SQL Server代理,新建作业 ? 第二步选择常规,给你要执行的计划命名 ? 第三步选择步骤,然后给步骤命名,选择类型,数据库,输入你要执行的语句。 ? 最后要记得把SQL Server服务启动起,右击计算机——>管理——>服务和应用程序 ?
https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Complete+your+mission
数据获取:https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85865302
1.crontab(定时任务,计划任务) #crontab -u -u:指定一个用户 -l:列出某个用户的任务计划 -r:删除某个用户的任务 -e:编辑某个用户的任务 2.显示行意义解析: 00 02 Minute Hour Day Month Week command 分钟 小时 天 月 星期 命令 0-59 0-23 1-31 1-12 0-6 command Minute:每个小时的第几分钟执行该任务 Hour:每天的第几个小时执行该任务 Day:每月的第几天执行该任务 Month:每年的第几个月执行该任务 DayOfWeek:每周的第几天执行该任务,0表示周日 Command:指定要执行的程序 、 * ls:指定每年的6月8日5:30执行ls命令 30 6 * * 0 ls:指定每星期日的6:30执行ls命令[注:0表示星期天,1表示星期1,以此类推,也可以用英文来表示,sun表示星期天,mon表示星期一等 */10 * * ls:每个月中,每隔10天6:30执行一次ls命令[即每月的1、11、21、31日是的6:30执行一次ls命令 ] 每天07:50以root 身份执行/etc/cron.daily目录中的所有可执行文件
也正是因为这个特性,一种很常见的SQL技巧是,用left join可替换not exists、not in等相关子查询,如下:sql复制代码select * from tableA A where not 查询各类别最大的那条数据比如在学籍管理系统中,有一类很常见的需求,查询每学科分数最高的那条数据,有如下几种写法:sql复制代码select * from stu_score s where s.course_id 一直以来,我看到SQL的join的条件大都是a.field=b.field这种形式,导致我以为join只能写等值条件,实际上,join条件和where中一样,支持>、<、like、in甚至是exists 上面场景还有一种写法,就是使用group by先把各学科最大分算出来,然后再关联出相应数据,如下:sql复制代码select * from(select s.course_id,max(s.score) 这个新的语法,可以非常简单的解决上面top n的场景,如下:sql复制代码select * from stu_course c join LATERAL (select * from stu_score
1.开启SQL Server Agent服务 使用作业需要SQL Agent服务的支持,并且需要设置为自动启动,否则你的作业不会被执行。 以下步骤开启服务:开始-->>>运行-->>>输入"services.msc"-->>>进入服务,开启SQL Server Agent服务,并设置为自动。 如图: ? 2.新建作业 点击"SQL Server代理","右击作业",选择"新建作业" ? 3.设置新建作业的名称以及说明 ? 4.设置任务的执行步骤 选择"步骤"选项,点击"新建"添加第一条步骤:插入数据,点击"确定"。 ? ? 我们还可以接着新建新的步骤,同时在新建步骤的对话框中的高级选项中做更多设置,这里就不在赘述了。
> 基本配置(General Configuration) > 计划任务(Scheduled Jobs) 所有的计划任务将会按照下面的格式列出来: 状态(Status )- 这个计划任务的状态。 如果这个计划任务没有执行的话,这个字段为空。 下次执行(Next Execution) - 这个计划任务下次执行的日期和时间。如果任务被禁用的话,这个字段将会显示符号(-)。 平均执行时间(Avg. Duration) - 计划任务的执行时间(毫秒)这个时间表示的是这个计划任务执行完成所消耗的世界(上次任务完成所需要的时间)。 操作(Actions) - 对计划任务可以进行操作,包括编辑,手动运行,查看历史或者禁用这个任务。 屏幕截图:计划任务 ? https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Scheduled+Jobs
: dd77773f-e297-47f3-8fe9-42db6fda8da0> In [28]: 看看celery的worker这块的执行情况,如下: 下面再来对 my_task4() 需要传参数的任务进行 signature(my_task1,args=(1, 2),countdown=1) In [5]: t2 = signature(my_task2,args=(3, 4),countdown=1) In [6] : t3 = signature(my_task3,args=(5, 6),countdown=1) # 将多个signature放入同一组中 In [7]: my_group = group(t1, 的worker日志来看,执行group任务的时候,三个task任务是同时进行的。 In [5]: ret = my_chain() # 输出最终结果 In [6]: print(ret.get()) 70 In [7]: 查看worker日志如下: 可以看到,执行的结果是三个任务执行相加的总和