SQL优化案例-通过添加主表的条件来影响优化器的行为

摘要:SQL语句:SELECT pai.*, pa.apply_no, pa.apply_type, pa.create_by, pa.`status` AS applyStatus, pa.applier_user_code, pa.apply_name, pa.business_type, pa.store_id, pa.store_name, erp_spec_id, erp_product_id, CASE pa.STATUS WHEN 8 THEN 0 WHEN 1

 mysql-to-clickhouse flink字段类型对应表

摘要:  mysql                                              clickhosue                              flink`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT 

 Flink-SQL网页管理工具-flink-streaming-platform-web配置

摘要:1.简介flink-streaming-platform-web系统是基于Apache Flink 封装的一个可视化的、轻量级的flink web客户端系统,用户只需在web 界面进行sql配置就能完成流计算任务。主要功能:包含任务配置、启/停任务、告警、日志等功能,支持sql语法提示,格式化、sql语句校验。目的:减少开发、降低成本 完全实现sql化 流计算任务。  1、主要功能[1] 任务支持单流 、双流、 单流与

 flink-connector-clickhouse编译安装配置

摘要:官方链接:https://github.com/itinycheng/flink-connector-clickhouse编译的前题是要安装好jdk和mvn,这里省略Flink ClickHouse ConnectorFlink SQL connector for ClickHouse database, this project Powered by ClickHouse JDBC.Currently, the project supports Source/Sink Table and Flink Catalog.Please create issues if you encounter bugs and any help for the proj

 通过Flink SQL基于binlog将MySQL数据时时同步到另一个库中

摘要:环境配置:CentOS:[root@node212 ~]# cat /etc/redhat-releaseCentOS Linux release 7.6.1810 (Core)[root@node212 ~]# uname -aLinux node212 4.4.219-1.el7.elrepo.x86_64 #1 SMP Sun Apr 12 16:13:06 EDT 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux[root@node212 ~]#flink-1.13.2(这个版本不需要编译,直接解压就可以使用)        flink-1.13.2-bin-scala_2.

 从零开始配置MySQL8.0.25 InnoDB Cluster高可用集群

摘要:架构图:服务规划服务器        IP                      端口        角色node11        172.16.1.11        6446        master  shell routernode12        172.16.1.12  &nb

 MySQL[5.7-8.0] proxy user代理用户配置详解

摘要:其实MySQL版本发展到8.0,已经完全没有必要使用 proxy 用户这个功能了,可以用角色完美替代。auth_test_plugin.so 是 MySQL 5.5 的插件,仅限于测试环境,不推荐线上使用,仅限功能演示。之后的一系列大版本安装包里都不包含这个插件,所以使用方法有些差异。下面我对 proxy 用户在 MySQL 8.0 下如何使用做下简单演示,此方法也同样适合MySQL 5.7的版本。我在下面示例中使用插件

 详细告诉你MySQL数据库的数据扫描方法

摘要:引言关于存储引擎的介绍有很多,基于HEAP的传统存储引擎,以及基于聚簇索引的Innodb引擎等,但优化器如何充分利用存储引擎的特点来实现快速高效的扫描,从而以最小的代价得到用户所需要的结果,是一个非常复杂过程。为了了解优化器是如何运作的,首先我们要了解每一种扫描方式的特点,下面我们以MySQL为例,就一些常见的表扫描方式进行讨论。全表扫描MySQL的full table scan本质

 MySQL数据抽取CDC工具canal-1.1.5+kafka部署测试全记录

摘要:运行环境:操作系统:                                CentOS 7.9canal相关组件:                                zookeeper-3.4.14.tar.gz                &nb

 部署otter-4.2.18实现mysql主备数据时时同步

摘要:名称:otter ['ɒtə(r)]译意: 水獭,数据搬运工语言: 纯java开发定位: 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库.工作原理一、环境准备 操作系统配置:关闭防火墙systemctl stop firewalld.servicesystemctl disable firewalld.service关闭SElinuxsed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/configset
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