mysql数据库问题（My**L数据库出现这个问题该怎么解决）

本文目录

• My**L数据库出现这个问题该怎么解决
• 网站mysql数据库基本的问题
• mysql数据库查询问题
• mysql数据库崩溃的原因
• My**L数据库的警告问题，怎么解决
• mysql数据库问题
• 关于My**L数据库的问题

My**L数据库出现这个问题该怎么解决

mysql root 用户 密码错误，或是没有设置默认密码
在忘记root密码的时候，可以这样
1. 关闭正在运行的My**L服务。
2. 按win(左下角窗口图标那个) + R 打开DOS窗口，转到 mysql\bin目录。
3. 输入mysqld --skip-grant-tables 回车。--skip-grant-tables 的意思是启动My**L服务的时候跳过权限表认证。
4. 原来的不用关， 再开一个DOS窗口，转到mysql\bin目录。
5. 输入mysql回车，如果成功，将出现维拉welcome 等信息
6. 连接权限数据库： use mysql; 。
6. 改密码：update user set password=password("123456") where user="root";（别忘了最后加分号） 。
7. 刷新权限（必须步骤）：flush privileges;　
8. 退出 quit。
9. 使用连接工具重新登录，使用用户名root和刚才设置的新密码123456登录。

网站mysql数据库基本的问题

1，是的，必须这样才能保证数据的安全。

2，应该是后者，为了防止出现读写冲突；

3，有的数据库支持同时读，但是绝对不允许读写或是写进程同时进行的情况

4,，5,计算机的处理能力都很强，即使家用PC它的时间单位也是微秒级的，专门用于服务器的机器能力会更加强，另外，其实网络游戏并不占用多大的流量，只需请求很小的一部分数据，数据库服务器也一般不直接与游戏客户端相连，而是由游戏运营商的服务器处理后在向数据库服务器请求数据。

mysql数据库查询问题

原因是数据库的数据后面有不可见字符（例如空格、制表、回车等），用下面的语句可以验证：
SELECT CONCAT(’’),LENGTH(c) FROM abcd
这个语句对字段C的前后添加显示，如果有空格可能会显示出来，同时显示c的长度，如果比你看见的多，肯定有问题。
你的数据库需要使用下面的语句来修复：
UPDATE abcd SET c=TRIM(c)

mysql数据库崩溃的原因

My**L 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 My**L 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 My**L 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，My**L 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 My**L *** 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。
如何跳过校验My**L *** 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 My**L，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。
临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 My**L 跳过表空间验证过程，然后让 My**L 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

My**L数据库的警告问题，怎么解决

‍测试环境中出现了一个异常的告警现象：一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态，但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计，告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能：1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次，第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间，如果还没到达自动解决时间，则将该时间重置为 24h 后首先，因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警，排除第一条；其次，由于该告警持续处于 active 状态，所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警，排除第二条；最后，告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h，排除第三条。那问题出在什么地方呢？

分析

下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述，初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长，导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手，找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先，一条告警的产生需要两方面的配合：

• metric 数据

• 告警规则

• 将 metric 数据输入到告警规则进行计算，如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件，数据的提供和计算则会分开，数据还是由 Prometheus Server 提供，而告警规则的计算则交由 Thanos Rule（下文简称 Ruler）处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置：

看来，想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程，需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。

不难推测，Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层，并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则，并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程：

请点击输入图片描述

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首先，图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue（下面简称本地队列），用来保存一个告警规则下的活跃告警。

其次，从本地队列中取出告警，发送至 AlertManager 前，会被放入 Thanos Rule Queue（下面简称缓冲队列），该缓冲队列有两个属性：

capacity（默认值为 10000）：控制缓冲队列的大小，

maxBatchSize（默认值为 100）：控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数

了解了上述过程，再通过翻阅 Ruler 源码发现，一条告警在放入缓冲队列前，会为其设置一个默认的自动解决时间（当前时间 + 3m），这里是影响告警自动解决的开始时间，在这以后，有两个阶段可能影响告警的处理：1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段（网络延迟影响）由于测试环境是局域网环境，并且也没在环境上发现网络相关的问题，我们初步排除第二个阶段的影响，下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现，告警在缓冲队列中的处理过程大致如下：如果本地队列中存在一条告警，其上次发送之间距离现在超过了 1m（默认值，可修改），则将该告警放入缓冲队列，并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之，如果所有本地队列中的告警，在最近 1m 内都有发送过，那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说，如果在一段时间内，产生了大量重复的告警，缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多，消费方太少，该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测，问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下，单次推送的告警数量太少，导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想：首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次，即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性，一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间（3m）。其次，Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况：

thanos_alert_queue_alerts_dropped_total

thanos_alert_queue_alerts_pushed_total

thanos_alert_queue_alerts_popped_total

通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丢失的总数，也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。

解决通过以上的分析，我们基本确定了问题的根源：Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题，我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列，我们通过估计一个告警数量的最大值，得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn，实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn，那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使缓冲队列不堆积，maxBatchSize 应该满足：maxBatchSize 》= (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x，即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说，可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体，对于 DMP 平台，一般来说是 My**L 实例。

注意事项

上面的计算过程只是提供一个参考思路，如果最终计算出该值过大，很有可能对 AlertManager 造成压力，因而失去缓冲队列的作用，所以还是需要结合实际情况，具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中，所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件，那么需要对源码文件进行定制化修改。


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mysql数据库问题

把上面select里的“总学分”去掉就可以了，直接case when。如果两个都要，中间要加上逗号分割。

关于My**L数据库的问题

mysql中是没有number数据类型的，对应的是int（整型）或者float（浮点型）等。只要建表时没有选择unsigned（无符号型）选项，那么就是可以填入负数的。如果表已经建好了，只需 ALTER TABLE 指令将对应字段属性更改即可，参考**L： ALTER TABLE `user` CHANGE `regdate` `regdate` INT( 10 ) NOT NULL DEFAULT ’0’