前言在这一节中，我们主要介绍如何使用python操作MySQL数据库。 准备MySQL数据库使用的是上一节中的docker容器 “test-mysql”. Python 操作 MySQL我们使用的IDE是 “神奇” 的 pycharm：1. 首先新建一个python的项目，并且安装 “mysql-connector-python”。 “mysql-connector-python” 是MySQL官方对于python的数据驱动，感兴趣的童鞋可以移步这里： https://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/ 2. 创建 MySQLUtil.py基于...
复制代码 代码如下:<?php $uname=$_POST["username"]; $pwd=$_POST["password"]; $link = mysql_connect(‘localhost‘, ‘root‘, ‘123456‘) or die(‘Could not connect: ‘ . mysql_error()); mysql_select_db(‘ruida‘) or die(‘Could not select database‘); // 执行 SQL 查询 $query = ‘SELECT * FROM user‘; $result = mysql_query($query) or die(‘Query failed: ‘ . mysql_error()); while($row=mysql_fetch_arr...
相对于其他方法实现MySQL的读写分离来说，采用Thinkphp框架实现MySQL的读写分离简单易用，其配置文件示例代码如下: ‘DB_TYPE‘=> ‘mysql‘, ‘DB_DEPLOY_TYPE‘ => 1, //开打支持多服务器 ‘DB_RW_SEPARATE‘=>true,//数据库读写否分离 ‘DB_HOST‘=> ‘192.168.11.101,192.168.11.102‘, ‘DB_NAME‘=>‘test‘, ‘DB_USER‘=>‘admin‘, ‘DB_PWD‘=>‘admin101‘, ‘DB_PREFIX‘ => ‘fav_‘,注意事...
前期准备： 1、create table person # 假设这张表用来收录所以有地球人的基本信息。 (ID bigint , Name varchar(16), Country varchar(16)); 2、create view Chinise # 这个视图用于查询所以有中国人的基本信息。 as select ID,Name,Country from Person where Country = ‘China‘...
MySQL读写分离是指让master处理写操作，让slave处理读操作，非常适用于读操作量比较大的场景，可减轻master的压力。 本文使用mysql-proxy实现mysql的读写分离，mysql-proxy实际上是作为后端mysql主从服务器的代理，它直接接受客户端的请求，对SQL语句进行分析，判断出是读操作还是写操作，然后分发至对应的mysql服务器上。对于多节点slave集群，还可以起到负载均衡的效果。一、准备实验环境650) this.width=650;" src="/upload/g...
前言 为了降低一台数据库的IO，远程连接数据库的时候，可以实现读写分离进行调度。这里就出现了一个单点，所以必须要做一个高可用。当然数据库服务器也需要做主从复制。实验结构 650) this.width=650;" title="proxysql高可用.png" src="/upload/getfiles/default/2022/11/7/20221107023954047.jpg" /> 说明：上图的拓扑只是整个架构中的一个小部分，其余功能的实现此图并未规划出来。此拓扑实现的目的是利用proxysql实...
1、搭建nfs存储 [root@docker-k8s01 ~]# yum -y install nfs-utils [root@docker-k8s01 ~]# mkdir /nfsdata/mysql -p [root@docker-k8s01 ~]# cat /etc/exports /nfsdata *(rw,sync,no_root_squash) [root@docker-k8s01 ~]# systemctl restart nfs-server [root@docker-k8s01 ~]# systemctl enable rpcbind [root@docker-k8s01 ~]# systemctl enable nfs-server [root@docker-k8s01 ~]# showmount -e Export list for docker-k8s01...
~]# systemctl enable rpcbind [root@master lv]# mkdir -p /nfsdata/mysql [root@master ~]# vim /etc/exports /nfsdata *(rw,sync,no_root_squash) [root@master ~]# systemctl start nfs-server [root@master ~]# systemctl enable nfs-server [root@master ~]# showmount -e Export list for master: /nfsdata *2、创建PV[root@master lv]# vim mysql-pv.yaml #编写pv的yaml文件 kind: PersistentVolume apiVersion: v1 m...
这个是一个只写配置及验证的博文。。。。。。博文大纲：1、搭建nfs存储2、创建PV3、创建PVC4、确认pv及pvc的状态5、创建pod+svc（service）6、进入MySQL数据库，添加测试数据7、手动删除节点上的容器，验证数据库内的数据是否还存在8、模拟MySQL容器所在的节点宕机，验证数据是否会丢失9、client端访问MySQL数据库 k8s集群环境如下：master节点IP：192.168.20.6 node01节点IP：192.168.20.7 node02节点IP：192.168.20.8k8s集群的搭...
这个是一个只写配置及验证的博文： 实现过程：1. 搭建nfs存储2. 创建PV3. 确认PVC4. 确认PV与PVC的状态5. 创建pod+svc (service)6. 进入MySQL数据库，添加测试数据7. 手动删除节点上的容器，验证数据库内的数据是否还在8. 模拟MySQL容器所在的节点宕机，验证数据是否会丢失9. clinet端访问MySQL数据库 k8s集群环境如下：master： 192.168.33.157node: 192.68.33.244 1、搭建nfs存储 master节点搭建nfs存储，node节点安装nfs服...
我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键、时间字段，条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中。 唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦，只能通过应用程序来解决。谈谈在Java中的解决思路。其他语言原理类似。这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。1. 应用程序级别实现见示意图electThreadManager 分表数据查询管理器它为分表的每个database or server 建立一个...
bitsCN.com 我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键、时间字段，条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中。 唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦，只能通过应用程序来解决。谈谈在Java中的解决思路。其他语言原理类似。这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。1. 应用程序级别实现见示意图electThreadManager 分表数据查询管理器它为分表的每个database or serv...
我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键、时间字段，条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中。 唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦，只能通过应用程序来解决。谈谈在Java中的解决思路。其他语言原理类似。 这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。 1. 应用程序级别实现 见示意图 SelectThreadManager 分表数据查询管理器 它为分表的每个dat...
package com.mhb;2 import java.sql.*;3 4 //主要功能就是连接数据库，关闭数据库5 public class DataBaseConnection {6 //定义数据库驱动类7 private final String DBDRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";8 //定义数据库连接URL9 private final String DBURL = "jdbc:mysql://localhost/bbs"; 10 //定义数据库连接用户名 11 private final String DBUSER = "root"; 12 //定义数据库连接密码 13 private final String DBPASSWORD = "...
Hadoop集群上存储数据，同时基于MapReduce计算框架可以实现计算任务，那么无论是从数据保护的角度，还是从提交计算任务占用资源的角度来看，都需要存在一种权限管理与分配机制，能够很好地限制哪些人可以在HDFS上存储数据，哪些人可以利用集群的资源来处理特Hadoop集群上存储数据，同时基于MapReduce计算框架可以实现计算任务，那么无论是从数据保护的角度，还是从提交计算任务占用资源的角度来看，都需要存在一种权限管理与分配机...