云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    编写mysql数据库增加字段脚本 更多内容
  • 编写IaC脚本

    编写IaC脚本 IaC目录规划 IaC脚本开发规范请参考应用平台IaC部署代码开发,本实践中,IaC包结构规划如下: 表1 IaC Spec包结构说明 位置 描述 iacspec IaC压缩包 └── global/ 全局默认的IaC描述,包含完整文件结构。 │ └── meta

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  • 编写函数资源脚本

    编写函数资源脚本 华为云在Terraform已经注册了provider,函数作为资源挂在huawei cloud的provider下。参考文档https://registry.terraform.io/providers/huaweicloud/huaweicloud/lates

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  • 增加常量字段

    增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子,用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入:无 输出:常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息: 输出字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。 时间格式:字段类型为“DAT

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  • 增加常量字段

    增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子,用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入:无 输出:常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息: 输出字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。 时间格式:字段类型为“DAT

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  • 本地编写JMeter脚本

    本地编写JMeter脚本 启动JMeter客户端。 创建线程组。 在JMeter客户端左上角“Test Plan”上右击,选择“Add > Threads(Users) > Thread Group”,为JMeter测试计划创建线程组,线程组是JMeter工程的基本执行单位。 图1

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  • Lua脚本编写规范

    Lua脚本编写规范 Lua是一种脚本语言,目的是为了嵌入应用程序中,为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。GeminiDB Redis使用的是Lua5.1.5版本,与开源Redis5.0使用的Lua版本是一致的。 使用Lua脚本时,需要经过谨慎的校验,否则可能出现死循环、业务超时等情况,甚至会导致业务不可用。

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  • 编写接口自动化脚本

    接口自动化”页面单击需要编辑的用例名称。 选择“脚本”页签,单击“URL请求”,生成一个测试步骤。 若有被测接口的Swagger描述文件,可以导入描述文件生成脚本模板,基于脚本模板编排测试用例,详细操作请参考接口关键字。 选择脚本模板,拖拽脚本模板卡片、或单击脚本模板卡片上的,将脚本添加至测试步骤。 根据

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  • 编写开机运行脚本

    编写开机运行脚本 应用容器化时,一般需要准备开机运行的脚本,写作脚本的方式和写一般shell脚本相同。该脚本的主要目的包括: 启动应用所依赖的软件。 将需要修改的配置设置为环境变量。 开机运行脚本与应用实际需求直接相关,每个应用所写的开机脚本会有所区别。请根据实际业务需求来写该脚本。

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  • 增加Hive表字段超时

    增加Hive表字段超时 用户问题 增加Hive表字段报错。 问题现象 Hive对包含10000+分区的表执行ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS(column_name string) CASCADE;,报错如下: Timeout when executing

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  • RDS for MySQL增加表字段后出现运行卡顿现象

    RDS for MySQL增加字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给RDS for MySQL实例的表中增加一个字段,出现系统无法访问的现象。 解决方案 因增加字段而引起数据库出现性能问题,有可能是未对新增字段添加索引,数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此,提出如下建议恢复数据库性能。

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  • 数据库脚本导入

    数据库脚本导入 数据库脚本请联系伙伴提供 ulearningdb.sql 可以借用数据库管理工具,这里以Navicat为例: 连接数据库,启动Navicat后,单击左上角“连接”,选择“MySQL” 在如下的弹窗中填写相应的参数,然后单击测试连接,提示连接成功后单击确定 图1 新建连接1

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  • SQL编写

    L时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 【关注】count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 【关注】count(distinct

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  • SQL编写

    为NULL时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 count(distinct

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  • SQL编写

    L时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 【关注】count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 【关注】count(distinct

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  • SQL编写

    L时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 【关注】count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 【关注】count(distinct

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  • SQL编写

    为NULL时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 count(distinct

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  • SQL编写

    不全为NULL时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 count(distinct

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  • SQL编写

    L时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 【关注】count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 【关注】count(distinct

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  • SQL编写

    为NULL时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count( (col1,col2,col3) )。注意:通过多字段统计行数时,即使所选字段都为NULL,该行也被计数,效果与count(*)一致。 count(distinct

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  • 云备份 CBR

    11 SP3操作系统下MySQL 5.5单机版为例,介绍如何通过自定义脚本来冻结、解冻MySQL数据库,以实现对于MySQL数据库数据库备份。 场景介绍 某企业购买了 云服务器 ,并在云 服务器 中安装了MySQL 5.5数据库用于存放业务数据。随着数据量的增加,之前的崩溃一致性保护已

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  • 通过自定义脚本实现MySQL一致性备份

    通过自定义脚本实现MySQL一致性备份 本章节以SuSE 11 SP3操作系统下MySQL 5.5单机版为例,介绍如何通过自定义脚本来冻结、解冻MySQL数据库,以实现对于MySQL数据库数据库备份。 场景介绍 某企业购买了云服务器,并在云服务器中安装了MySQL 5.5数据库用于存

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