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在py文件里输入并运行以下-
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在python2.x下:
import MySQLdb
在python3.x下:
import pymsql
不报错就是安装成功。
或者控制台输入:
pip freeze
,看看有没有MySQL的相关包。
通过入职日期查询出工作经验时间的话,你可以进行一个计算,用现在的时间减去你的入职年龄就可以。
用 pt-table-checksum 时,会不会影响业务性能?
实验
实验开始前,给大家分享一个小经验:任何性能评估,不要相信别人的评测结果,要在自己的环境上测试,并(大概)知晓原理。
我们先建一对主从:
然后用 mysqlslap跑一个持续的压力:
开另外一个会话,将 master 上的 general log 打开:
然后通过 pt-table-checksum 进行一次比较:
查看 master 的 general log,由于 mysqlslap 的影响,general log 中有很多内容,我们找到与 pt-table-checksum 相关的线程:
将该线程的操作单独列出来:
操作比较多,我们一点一点来说明:
这里工具调小了 innodb 锁等待时间。使得之后的操作,只要在 innodb 上稍微有锁等待,就会马上放弃操作,对业务影响很小。
另外工具调小了 wait_timeout 时间,倒是没有特别的作用。
工具将隔离级别调整为了 RR 级别,事务的维护代价会比 RC 要高,不过后面我们会看到工具使用的每个事务都很小,加上之前提到 innodb 锁等待时间调到很小,对线上业务产生的成本比较小。
RR 级别是数据对比的基本要求。
工具通过一系列操作,了解表的概况。工具是一个数据块一个数据块进行校验,这里获取了第一个数据块的下边界。
接下来工具获取了下一个数据块的下边界,每个 SQL前都会 EXPLAIN 一下,看一下执行成本,非常小心翼翼。
之后工具获取了一个数据块的 checksum,这个数据块不大,如果跟业务流量有冲突,会马上出发 innodb 的锁超时,立刻退让。
以上是 pt-table-checksum 的一些设计,可以看到这几处都是精心维护了业务流量不受影响。
工具还设计了其他的一些机制保障业务流量,比如参数 --max-load 和 --pause-file 等,还有精心设计的数据块划分方法,索引选择方法等。大家根据自己的情况配合使用即可达到很好的效果。
总结
本期我们介绍了简单分析 pt-table-checksum 是否会影响业务流量,坊间会流传工具的各种参数建议或者不建议使用,算命的情况比较多,大家都可以用简单的实验来分析其中机制。
还是那个观点,性能测试不能相信道听途说,得通过实验去分析。
安装完MySQL数据库以后,我们要做的就是验证MySQL是否安装成功。那么如何进行验证呢?下面我就给大家分享一下。
工具/材料
CMD命令行
01
按下Ctrl+R组合键,打开运行界面,输入CMD命令,如下图所示
02
在打开的CMD命令行中我们输入mysql命令,注意-u代表的是登录用户,-p代表的是登录密码,如下图所示
03
按回车以后就进入到了mysql的命令模式,如下图所示,这里还不能完全验证mysql是否安装成功,接下来我们还需要进一步的验证
04
我们在mysql命令模式下面输入show databases命令,如果显示了如下图所示的数据库信息则证明了mysql安装成功了