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import pymysql from os import system from datetime import datetime host = ' ' dbuser = ' ' password = ' ' dbname = ' ' # get tables name conn = pymysql.connect(host=host, user=dbuser, password=password,db=dbname) c = conn.cursor() c.execute('SHOW TABLES') tablelist = [ x[0] for x in c.fetchall() ] c.close() conn.close() # mysqldump.exe backup (prefix_date) prefix_date = str(datetime.today().date..

1. 전체 데이터베이스 백업 mysqldump --user=유저명 --password='암호' -A > backup.sql or mysqldump --all-databases --user=유저명 --password='암호' --all-databases > backup.sql 2. 데이터베이스 지정하여 백업하기 mysqldump --user=유저명 --password='암호' -B DB1 > backup.sql or mysqldump --user=유저명 --password='암호' --databases DB1 > backup.sql # 한 개의 데이터베이스만을 백업할 시 (-B / --databases) 옵션은 생략가능 mysqldump --user=유저명 --password='암호' -B DB1 DB2 ..

원격지IP 10.10.x.1에 접속하는 user1 (A_database의 모든 권한) GRANT ALL PRIVILEGES ON [A_database].* TO '[user1]'@'10.10.x.1' IDENTIFIED BY '[password]' flush privileges; 원격지IP 10.10.x.1에 접속하는 user1 (A_database의 select 권한) GRANT SELECT ON [A_database].* TO '[user1]'@'10.10.x.1' IDENTIFIED BY '[password]' flush privileges;

DOCS : https://mariadb.com/kb/en/library/mariadb-package-repository-setup-and-usage/#mariadb-repository MariaDB Package Repository Setup and Usage Executing and using a convenient shell script to set up the MariaDB Package Repository. mariadb.com Mariadb Repository 등록 # curl -sS https://downloads.mariadb.com/MariaDB/mariadb_repo_setup | sudo bash -s -- --mariadb-server-version="mariadb-10.3" ← 설..

MariaDB [(none)]> select version(); +-----------------+ | version() | +-----------------+ | 10.3.21-MariaDB | +-----------------+ 1 row in set (0.000 sec)

문법 DELETE FROM [ 테이블 ] WHERE [ 조건 ] 샘플) 로그타임의 '2019-09-01 00:00:00' 에서 '2019-09-01 23:59:59' 조건의 데이터 삭제 delete from weblog where logtime between '2019-09-01 00:00:00' and '2019-09-01 23:59:29'

today (오늘) select DATE_FORMAT(CURDATE(), '%Y-%m-%d') as 'today' ---------------------------------------------------- "today" "2019-09-29" yserterday (오늘) select DATE_FORMAT(CURDATE() - 1, '%Y-%m-%d') as 'today' -------------------------------------------------------- "today" "2019-09-29" after 9 hour (9시간후) select DATE_FORMAT(NOW()+INTERVAL 9 hour, '%Y-%m-%d %H') --------------------------------..

DB의 결과값을 CSV로 저장할 필요가 있을 수도 있는데, 저장할 양이 많아질 수록 pandas를 이용하면 빠른 속도로 저장할 수 있다. 샘플 : 윈도우 성능 퍼포먼스 데이터 약 80만건 import pymysql print('start-time : ', str(datetime.now())[:19] ) def filewrite(): with open('mysql_output.csv', 'a') as f: f.writelines(text[:-1]+'\n') conn = pymysql.connect(host=' ', user=' ', password=' ' ,db=' ', charset='utf8') c = conn.cursor() sql = 'select * from perfomance_log where ..