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  • moonfox 2:11 am on July 7, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: , mysql   

    fedora 安装 subversion前的准备工作 

    在安装fedora请先确认以下库文件都已经安装
    $ sudo yum install subversion-devel openssl-devel libssh-devel firebird-devel ncpfs-devel postgresql-devel gtk2-devel

     
  • moonfox 9:11 pm on June 24, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: , mysql   

    fedora13 编译安装 mysql no curses/termcap library found 

    在fedora13下编译安装mysql时出现no curses/termcap library found错误,即缺少ncurses-devel包。

    解决方法 :yum install ncurses-devel

     
  • moonfox 9:24 pm on June 19, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql   

    fedora13 编译安装 mysql innodb引擎,需要在配置时加入 –with-plugins=innobase 选项。

     
  • moonfox 12:29 am on June 18, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql   

    mysql 横向扩展性的优点
    1、成本低,很容易通过低廉的PC Server搭建一个处理能力非常强大的计算集群
    2、不太容易遇到瓶颈,因为很容易通过添加主机来增加处理能力
    3、单个节点故障对系统整体影响较小

    mysql 横向扩展性的缺点
    1、处理节点多,造成系统架构整体复杂度提高,应用程度提高
    2、集群维护难易程度更高,维护成本更大。

     
  • moonfox 12:30 am on June 17, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql   

    mysql 纵向扩展性 优点
    1、处理节点少,维护相对简单
    2、所有数据都集中在一起,应用系统架构简单,开发相对容易。

    mysql 纵向扩展性 缺点
    1、高端设备成本高,且竞争少,容易受到厂商限制
    2、受到硬件设备发展速度的限制,单台主机的处理能力总是有极限的,容易遇到最终无法解决的性能瓶颈
    3、设备和数据集中,发生故障后影响较大

     
  • moonfox 10:32 pm on June 16, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql   

    mysql 编译安装配置
    ./configure –prefix=/opt/mysql –without-debug –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=utf8 –with-extra-charsets=gbk –with-mysqld-user=mysql –without-embedded-server –with-server-suffix=-community –with-collation=utf8_general_ci –with-plugins=innobase

     
  • moonfox 11:33 pm on May 30, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
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    什么是OLTP、什么是OLAP 

    联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

    当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

    OLTP OLAP
    用户 操作人员,低层管理人员 决策人员,高级管理人员
    功能 日常操作处理 分析决策
    DB 设计 面向应用 面向主题
    数据 当前的, 最新的细节的, 二维的分立的 历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的
    存取 读/写数十条记录 读上百万条记录
    工作单位 简单的事务 复杂的查询
    用户数 上千个 上百个
    DB 大小 100MB-GB 100GB-TB

    OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是 满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是”维”这个概念。

    “维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义 为多个维(dimension),使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

    维几个基本概念1、维——维是人们观察问题的特定角度,例如:时间维、地理维、产品维。2、维层次——人们在观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存 在细节程度不同的多个描述方面,我们称这多个描述方面为维的层次。例 时间维:日期,月份,季度,年不同层次。3、维成员——维的一个取值成为该维的一个 维成员。  如果维已经分成了多层次的,则维成员就是不同维层次取值的组合。例如:某公司销售数据在省、市、县,地理维有三个层次,则“山东省潍坊市昌邑 县”就构成地理维的一个维成员。维成员并不一定要在维的每一个层次上都取值,例如:山东省,山东省潍坊市,潍坊市昌邑县都是地理维的维成员。4、多维数据 集——数据立方体或超立方多维数据集是决策支持的支柱,也是OLAP的核心。多维数据集可以用一个多维数组表示。

    OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)、drill across、drill through等。

    钻取是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向上钻取(roll up)和向下钻取(drill down)。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而drill down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则 是切片;如果有三个,则是切块。旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。
    OLAP有多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

    ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现(Relational OLAP)。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和 维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了”星 型模式”。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为”雪花模式”。

    MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现(Multidimensional OLAP)。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成”立方块(Cube)”的结构,在MOLAP 中对”立方块”的”旋转”、”切块”、”切片”是产生多维数据报表的主要技术。

    HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现(Hybrid OLAP)。如低层是关系型的,高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。

    还有其他的一些实现OLAP 的方法,如提供一个专用的SQL Server,对某些存储模式(如星型、雪片型)提供对SQL查询的特殊支持。

    OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如,一个企业在考虑产品 的销售情况时,通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的 多维数组则是OLAP分析的基础,可形式化表示为(维1,维2,……,维n,度量指标),如(地区、时间、产品、销售额)。多维分析是指对以多维形式组织 起来的数据采取切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill-down和Roll-up)、旋转(Pivot)等各种分析动作,以求剖析数 据,使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据,从而深入理解包含在数据中的信息。

    根据综合性数据的组织方式的不同,目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织 和存储数据,ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中,OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具,同时OLAP工具还可 以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功能。

     
  • moonfox 7:24 pm on May 8, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql,   

    升级wordpress,mysql备份乱码成功解决 

    首先要感谢平平同学提供新的空间,新空间已经可以支持php5.0了,博客因此也顺利升级至最新版本。升级中遇到的主要问题是备份数据库时数据表编码乱码问题,本博的表使用了两种编码,gb2312与utf8,解决要点为连接数据库的客户端编码要与要备份的表编码一致,这样在备份的时候就不会有乱码问题了。

     
  • moonfox 6:21 pm on May 5, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql, ,   

    mysql 字符串转换成数字 

    在mysql中使用cast 函数将数字转换字符时,发现这样一个现象,将字符串“6,666”转换为数字时,预期值应该为6666,但实际值为6,并且rails的1.22版本也存在同样的问题。

    解决方法,很无奈,将“6,666”中的”,”去掉,再进行转换。

     
  • moonfox 10:50 pm on April 10, 2010 Permalink | Log in to leave a Comment
    Tags: mysql   

    MySql用户创建、授权以及删除 

    mysql> CREATE USER yy IDENTIFIED BY ’123′;

    如果要限制在固定地址登陆,比如localhost 登陆:
    mysql> CREATE USER yy@localhost IDENTIFIED BY ’123′;

    grant:
    mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO user@localhost;

    grant select,insert,update,delete on *.* to test1@”%” Identified by “abc”;
    格式:grant select on 数据库.* to 用户名@登录主机 identified by “密码”

     
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