Submitted by gouki on 2012, August 23, 11:40 PM
mongoDB现在对于PHP来说已经用起来很方便了,pecl直接下载安装编译类库就OK了
先下载:https://github.com/mongodb/mongo-php-driver/tarball/master
然后tar zxvf master
进入目录 。。
$ phpize
$ ./configure
$ make install
看好文件存在哪里。就存在刚才解 开的目录下的modules目录里。有一个mongo.so,OK,拷到扩展目录,然后加一行配置:extension=mongo.so
重启apache。命令行下运行 php -i |grep mongo
黑黑,一下子可以看到几段信息了吧?
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安装mongodb,在ubuntu下来说实在是太容易了,比如:apt-get install mongodb一下子就完事了
不想一直运行?在测试的时候运行:mongod -journal -maxConns=2400 -rest
嗯,还提供rest风格的请求。。。
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PHP代码
- $a = $c->find(array('id'=>array('$gt'=>'10000'),'status'=>array('$ne'=>"1")));
- $result = iterator_to_array($a);
- echo "<pre>";
- print_r($result);
- echo "</pre>";
排序什么的都方便。。。只是在这里遇到点小问题
上面这段代码能够正常输出。只是我将status换成array('$in'=>array("0","9"))的时候,就一条数据也没有了。但明明是有的,比如 上面$ne = 1,即不等于1的情况(就是0和9),可以查询到数据。。。真纠结啊
明天再测试测试。
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Submitted by gouki on 2012, August 22, 5:42 PM
mysql复制表结构有很多方法,其中最好用的要算是:create table newtable like oldtable
除此之外还有很多办法,如果用工具的话。当然是非常方便。。比如用navicat的时候,直接选中,复制粘贴就是一个新表。然后再Truncate table newtable就完事了
除此之外还有一些命令行:
1、create table newtable select * from oldtable ,这个和上面说的用navicat工具一样。复制完后还得truncate table
2、show create table oldtable ;这个会将原表的所有结构导出,不过,问题在于,表名要修改,itoa(递增的ID)要修改
3、mysqldump ,这个就不用说了。。。没啥意思。。。出来之后还得象第二步一样操作
所以,还是用create table newtable like oldtable。。。
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Submitted by gouki on 2012, August 8, 9:54 PM
一不小心又把数据库折腾挂了。你妹啊。我只是移动了一点文件,居然就直接挂了,无法启动
再启动的时候,居然直接说。。。mysql启动文件找不到了。什么mysqld_safe之类都在。就是没有mysql。。。
当时心里就郁闷了。用repair修复的时候说。。。plugin表没权限 又说host表没权限 .
苦。最后在vampire的帮助下才搞定了。
苦。
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Submitted by gouki on 2012, May 31, 11:49 PM
vampire告诉我服务器上安装好了postgreSQL,他也一直在推荐这个玩意,所以了解了一下。
比如这篇文章:
Mysql 使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文章:
PostgreSQL由于是类似Oracle的多进程框架,所以能支持高并发的应用场景,这点与Oracle数据库很像,所以把Oracle DBA转到PostgreSQL数据库
上是比较容易的,毕竟PostgreSQL数据库与Oracle数据库很相似。
同时,PostgreSQL数据库的源代码要比MySQL数据库的源代码更容易读懂,如果团队的C语言能力比较强的知,就能在PostgreSQL数据库上做开发,比方说实现类似greenplum的系统,这样也能与现在的分布式趋势接轨。
为了说明PostgreSQL的功能,我下面简要对比一下PostgreSQL数据库与MySQL数据库之间的差异:
我们先借助Jametong翻译的"从Oracle迁移到Mysql之前必须知道的50件事",看一看如何把Oracle转到MySQL中的困难:
50 things to know before migrating Oracle to MySQL
by Baron Schwartz,Translated by Jametong
1. 对子查询的优化表现不佳.
2. 对复杂查询的处理较弱
3. 查询优化器不够成熟
4. 性能优化工具与度量信息不足
5. 审计功能相对较弱
6. 安全功能不成熟,甚至可以说很粗糙.没有用户组与角色的概念,没有回收权限的功能(仅仅可以授予权限).当一个用户从不同的主机/网络以同样地用户名/密码登录之后,可能被当作完全不同的用户来处理.没有类似于Oracle的内置的加密功能.
7. 身份验证功能是完全内置的.不支持LDAP,Active Directory以及其它类似的外部身份验证功能.
8. Mysql Cluster可能与你的想象有较大差异.
9. 存储过程与触发器的功能有限.
10. 垂直扩展性较弱.
11. 不支持MPP(大规模并行处理).
12. 支持SMP(对称多处理器),但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时,Mysql的扩展性表现较差.
13. 对于时间、日期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型.
14. 可用来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语言功能较弱.
15. 没有基于回滚(roll-back)的恢复功能,只有前滚(roll-forward)的恢复功能.
16. 不支持快照功能.
17. 不支持数据库链(database link).有一种叫做Federated的存储引擎可以作为一个中转将查询语句传递到远程服务器的一个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多.
18. 数据完整性检查非常薄弱,即使是基本的完整性约束,也往往不能执行。
19. 优化查询语句执行计划的优化器提示非常少.
20. 只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join).
21. 大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下,会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢.
22. 不支持位图索引(bitmap index).每种存储引擎都支持不同类型的索引.大部分存储引擎都支持B-Tree索引.
23. 管理工具较少,功能也不够成熟.
24. 没有成熟能够令人满意的IDE工具与调试程序.可能不得不在文本编辑器中编写存储过程,并且通过往表(调试日志表)中插入记录的方式来做调试.
25. 每个表都可以使用一种不同的存储引擎.
26. 每个存储引擎在行为表现、特性以及功能上都可能有很大差异.
27. 大部分存储引擎都不支持外键.
28. 默认的存储引擎(MyISAM)不支持事务,并且很容易损坏.
29. 最先进最流行的存储引擎InnoDB由Oracle拥有.
30. 有些执行计划只支持特定的存储引擎.特定类型的Count查询,在这种存储引擎中执行很快,在另外一种存储引擎中可能会很慢.
31. 执行计划并不是全局共享的,,仅仅在连接内部是共享的.
32. 全文搜索功能有限, 只适用于非事务性存储引擎. Ditto用于地理信息系统/空间类型和查询.
33. 没有资源控制.一个完全未经授权的用户可以毫不费力地耗尽服务器的所有内存并使其崩溃,或者可以耗尽所有CPU资源.
34. 没有集成商业智能(business intelligence), OLAP **数据集等软件包.
35. 没有与Grid Control类似的工具( http://solutions.mysql.com/go.php?id=1296&t=s )
36. 没有类似于RAC的功能.如果你问”如何使用Mysql来构造RAC”,只能说你问错了问题.
37. 不支持用户自定义类型或域(domain).
38. 每个查询支持的连接的数量最大为61.
39. MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分.不支持递归查询、通用表表达式(Oracle的with 语句)或者窗口函数(分析函数).支持部分类似于Merge或者类似特性的SQL语法扩展,不过相对于Oracle来讲功能非常简单.
40. 不支持功能列(基于计算或者表达式的列,Oracle11g 开始支持计算列,以及早期版本就支持虚列(rownum,rowid)).
41. 不支持函数索引,只能在创建基于具体列的索引.
42. 不支持物化视图.
43. 不同的存储引擎之间,统计信息差别很大,并且所有的存储引擎支持的统计信息都只支持简单的基数(cardinality)与一定范围内的记录数(rows-in-a-range). 换句话说,数据分布统计信息是有限的.更新统计信息的机制也不多.
44. 没有内置的负载均衡与故障切换机制.
45. 复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性.例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master.
46. Cluster并不如想象的那么完美.或许我已经提过这一点,但是这一点值得再说一遍.
47. 数据字典(INFORMATION_SCHEMA)功能很有限,并且访问速度很慢(在繁忙的系统上还很容易发生崩溃).
48. 不支持在线的Alter Table操作.
49. 不支持Sequence.
50. 类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的.它们会提交未提交的事务,并且不能回滚也不能做灾难恢复.Schame被保存在文件系统上,这一点与它使用的存储引擎无关.
PostgreSQL数据库可以解决以上问题中的:
1. 对子查询的优化表现不佳
2. 对复杂查询的处理较弱
3. 查询优化器不够成熟
PostgreSQL完全支持SQL-92标准,对SQL的支持也很全面,可以支持复杂的SQL查询。
4. 性能优化工具与度量信息不足
PostgreSQL提供了执行计划和详细的cost值,可以方便看到SQL的执行效率。
9. 存储过程与触发器的功能有限.
PostgreSQL提供了完善的存储过程和触发器支持。
11. 不支持MPP(大规模并行处理)
而PostgreSQL是类似Oracle数据库的架构,是多进程的架构,而不像MySQL是多线程的架构,所以能支持MPP。
18. 数据完整性检查非常薄弱,即使是基本的完整性约束,也往往不能执行。
PostgreSQL提供完善的数据完整性检查机制,支持外键。
20. 只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join).
而PostgreSQL则支持这些表连接类型
21. 大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下,会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢.
PostgreSQL 数据不存在这个问题,假设表T的两个字段col1的col2上有两个索引,idx_1和idx_2,那么select * from t where col1=:a and col2=:b;查询时,PostgreSQL数据库有可能把这个查询转化为select * from t where col1=:a intersect select * from t where col2=:b,这样两个索引都可以使用上。
25. 每个表都可以使用一种不同的存储引擎.
26. 每个存储引擎在行为表现、特性以及功能上都可能有很大差异.
27. 大部分存储引擎都不支持外键.
28. 默认的存储引擎(MyISAM)不支持事务,并且很容易损坏.
29. 最先进最流行的存储引擎InnoDB由Oracle拥有.
30. 有些执行计划只支持特定的存储引擎.特定类型的Count查询,在这种存储引擎中执行很快,在另外一种存储引擎中可能会很慢.
PostgreSQL只有一种存储引擎,所以不存在上面的情况。而PostgreSQL支持完善的事务。
32. 全文搜索功能有限, 只适用于非事务性存储引擎. Ditto用于地理信息系统/空间类型和查询.
PostgreSQL数据库支持全文搜索,支持更多类型的索引,如B-tree,R-tree, Hash, GiST, GIN,R-tree,GIST,GIN索引可用于空间类型和查询。
37. 不支持用户自定义类型或域(domain).
PostgreSQL支持丰富的类型,同时也支持自定义类型。
39. MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分.不支持递归查询、通用表表达式(Oracle的with 语句)或者窗口函数(分析函数).支持部分类似于Merge或者类似特性的SQL语法扩展,不过相对于Oracle来讲功能非常简单.
这些PostgreSQL数据库都支持,如窗口函数。
41. 不支持函数索引,只能在创建基于具体列的索引.
PostgreSQL支持函数索引
49. 不支持Sequence.
PostgreSQL支持sequence
50. 类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的.它们会提交未提交的事务,并且不能回滚也不能做灾难恢复.Schame被保存在文
件系统上,这一点与它使用的存储引擎无关.
PostgreSQL不存在这个问题。
---EOF--
下面有人回复 说是innodb其实性能很高,不过很少有人懂得配置好而已
http://www.oschina.net/question/96003_13994
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Submitted by gouki on 2012, May 29, 6:17 AM
其实之前也遇到过样的问题,但这次是发生在虚拟机上,所以不得不再次记录一下
虚拟机磁盘空间有限,因此,当ibdata1的文件过大的时候,机器动不了了,一重启之后,mysql也无法启动了。哭
一看ibdata1居然就占用了我800多M的空间,我一共是8G的虚拟机,这怎么吃得消?于是找了篇文章做参考。
ibdata1是mysql使用InnoDB引擎的时候需要使用的文件。这个文件有的时候会变得很大,并且在你删除数据的时候,文件也不减小。这意味着,即使我将数据库啥的清空了也没啥用,ibdata1大小仍然保持不变。
不得已,只能做了如下操作
1、对每张表使用单独的innoDB文件, 修改/etc/my.cnf文件
[mysqld]
innodb_file_per_table
2、 导出所有的数据,重建数据库,然后恢复数据:
# /usr/bin/mysqldump -R -q --all-databases > /temp/all.sql
# service mysql stop ,ubuntu下面可以是/etc/init.d/mysql stop
# rm -fr /var/lib/mysql/*
# /usr/bin/mysql_install_db
# service mysql restart ,同上/etc/init.d/mysql start
# mysql < /tmp/all.sql
这样导入的sql,root是没有用户名的,所以还需要再设置一下
- >use mysql
- >update user set password=password("new_pass") where user="root";
- >flush privileges;
如果这样还不行,参考这一篇:http://neatstudio.com/show-1042-1.shtml
3、 /var/lib/mysql的每个数据库下面,都有会很多的.ibd文件。这些分散的.ibd文件取代了原来的那个ibddata1。
以后删除数据库的时候,直接删除某个数据库的目录就可以了
-------EOF-------
以上的参考来自于:http://bbs.chinaunix.net/thread-3646471-1-1.html
还有一段:
mysql 使用的引擎:
mysql> show engines;
+------------+---------+----------------------------------------------------------------+
| Engine | Support | Comment |
+------------+---------+----------------------------------------------------------------+
| MyISAM | DEFAULT | Default engine as of MySQL 3.23 with great performance |
| MEMORY | YES | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables |
| InnoDB | YES | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys |
| BerkeleyDB | YES | Supports transactions and page-level locking |
| BLACKHOLE | NO | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) |
| EXAMPLE | NO | Example storage engine |
| ARCHIVE | NO | Archive storage engine |
| CSV | NO | CSV storage engine |
| ndbcluster | NO | Clustered, fault-tolerant, memory-based tables |
| FEDERATED | NO | Federated MySQL storage engine |
| MRG_MYISAM | YES | Collection of identical MyISAM tables |
| ISAM | NO | Obsolete storage engine |
+------------+---------+----------------------------------------------------------------+
12 rows in set (0.00 sec)
For InnoDB tables, OPTIMIZE TABLE is mapped to ALTER TABLE, which rebuilds the table to update index statistics and free unused space in the clustered index.
所以不会直接来减少ibdata的文件尺寸。
减少ibdata的方法如下
- 1. 用mysqldump等工具导出数据 - 2. 停止 mysqld
- 3. 删除ibdata*, ib_logfile* 文件
- 4. 重新启动 mysqld(这时mysqld就会自动创建 idbdata*, ib_logfile* 文件)
- 5. 将到出来的数据导回去,体积才会减小。
Tags: mysql
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