1. mysql数据库监控工具，运维工程师所需要的工具有哪些？

运维工程师的工作涉及许多领域，从硬件到软件，再到网络管理。因此，他们需要的工具也是多种多样的。以下是一些常见的运维工具：

1. **远程登录工具**：SecureCRT和Putty是两款常用的远程登录工具，它们支持SSH1、SSH2、Telnet、RLogin、Serial和TAPI等协议，可以帮助运维人员远程登录和管理网络设备和服务器设备。

2. **监控工具**：在云计算时代，运维人员更多地关注操作系统和应用程序层面，因此监控工具变得尤为重要。例如，Cacti是一款基于PHP、MySQL、SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。

3. **自动化运维工具**：自动化运维工具可以帮助运维团队提高效率，减少错误，并实现持续交付。例如，Ansible、Puppet和Chef是主流的自动化运维工具。

4. **配置管理工具**：随着基础设施即代码（infrastructure as code）的理念越来越受到重视，配置管理工具如Terraform、CloudFormation和SaltStack也变得越来越重要。

2. 大数据主要学习哪些内容？

以下内容是我写的大数据课程大纲，你可以看一下你哪些还不会。大数据课程大纲

希望可以帮到你【此回答转自乐字节教育】

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3. 哪个数据可视化工具比较好？

R-ggplot2

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

技术相关

核心理念

1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

2. 图层式的开发逻辑

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

3. 各种图形要素的自由组合

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

基本开发步骤

1. 初始化 – ggplot()

这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：

p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))

这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？

举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：

但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。

来看看R语言绘制代码：

ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()

其中的colour参数就是该图的”美学特征”。

再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：

但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。

再看看绘制代码：

ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")

其中的fill参数就是该图的”美学特征”。

综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。

“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。

2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等

上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。

3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数

在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。

举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：

而scale函数完成的是这个映射：

显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。

也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。

4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数

这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。

一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。

R语言可视化成品图

说到工具，顺带提一下BI工具---FineBI

FineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：

前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局

4. 数据库书籍排行榜前十名？

1、《MySQL必知必会》

这本书英文原版名是很标题党的《Teach Yourself SQL in 10 Minutes》，却是最好的数据库入门书，在Amazon上长期排在数据库销售榜首，建议想快速了解数据库原理和MySQL的新手阅读。快餐性质，简洁明快，小开本，而且很薄，比较好读。有前端工程师表示自己数据库方面只读了这本书，就足以应付大部分开发任务了。

2、《SQL学习指南（第2版 修订版）》

如果你只想学怎么写SQL，那可以读这本书。O'Reilly动物书系列，品质还是很有保证的。

3、《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》

怎么说，每个行业都有几本被翻来翻去的“街书”，而本书就是MySQL的“街书”，该书目前已经有了三版。从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践，能帮助你系统而深入地掌握InnoDB。注重实战，全书辅有大量的案例，可操作性极强。

4、《Redis设计与实现》

Redis是目前应用最广泛的NoSQL数据库。本书系统而全面地描述了Redis内部运行机制，图示丰富，描述清晰，并给出大量参考信息，是NoSQL数据库开发人员案头必备。

5、《ZooKeeper：分布式过程协同技术详解》

ZooKeeper是Google的Chubby项目的开源实现，它曾经作为Hadoop的子项目，在大数据领域得到广泛应用。ZooKeeper以Fast Paxos算法为基础，同时为了解决活锁问题，对Fast Paxos算法进行了优化，因此也可以广泛用于大数据之外的其他分布式系统，为大型分布式系统提供可靠的协作处理功能。这本书是实际开发和维护中的一本最佳参考书籍。

6、《高可用MySQL（第2版）》

主要讲解真实环境下如何使用MySQL的复制、集群和监控特性，揭示MySQL可靠性和高可用性的方方面面。此书定位于解决MySQL数据库的常见应用瓶颈，在保持MySQL持续可用性的前提下，挖潜各种提高性能的解决方案。

7、《高性能MySQL（第3版）》

作者推荐的工具、实战案例及经验过的诊断技术，可大大提高性能急救技能，以及加深对MySQL本质的理解。而且本书将数据库结构的客观方面纳入思考，此外还增补了MySQL高可用性及云特性。

8、《Oracle高效设计》

这是一本程序员普遍反映收益比较大的一本书，作者Thomas Kyte，Oracle专业领域世界上最权威的专家之一，他是Oracle核心技术小组副主席，兼《Oracle Magazine》及其在线论坛“Ask Tom”专栏作家。

本书对Oracle及数据库的知识进行了全面深入的讲解，是一本关于Oracle的高级手册。本书内容翔实，实例丰富，语言流畅且浅显易懂，适合作为从事Oracle开发人员的参考手册。

9、《Oracle编程艺术：深入理解数据库体系结构（第3版）》

对于想学习SQL、PL/SQL的书，这是一本必读之物，除此之外，该书从开发的角度详细解读了整个Oracle体系结构，深入浅出，绝对佳作。

5. 如何抓取跑批过程中用到的sql？

在跑批过程中抓取用到的 SQL，可以通过以下几种方式实现：

1. 日志文件：在跑批过程中，可以开启 SQL 日志功能，将 SQL 语句和执行结果记录在日志文件中。可以通过查看日志文件的方式获取跑批过程中使用的 SQL 语句。

2. 数据库监控工具：可以使用数据库监控工具，如 MySQL Enterprise Monitor、Oracle Enterprise Manager 等，来监控数据库操作，获取跑批过程中使用的 SQL 语句。

3. 代码中添加日志：在跑批代码中添加日志功能，记录 SQL 语句和执行结果，然后在跑批过程结束后查看日志文件，获取使用的 SQL 语句。

需要注意的是，抓取 SQL 语句需要在跑批过程中对系统性能的影响进行评估，避免因为抓取 SQL 语句导致系统性能下降或出现其他问题。同时，抓取 SQL 语句的操作需要遵循公司的安全规定，确保数据的安全性和机密性。

6. 软件测试学习什么内容？

我是一个开发人员，平时也经常和测试人员打交道，我站在一个开发人员的角度说一下软件测试主要学习的内容。

测试生命周期+需求+计划

作为测试人员首先要了解测试的生命周期是怎么样的，然后要学习分析需求理解需求，最后就是可以上手编写测试计划。

测试用例设计与管理

测试最重要的基本功就是编写测试用例，这里面存在很多的技巧，需要系统的学习的。学习完最好拿具体的项目去实践。

bug的编写与管理

测试过程发现了bug要学会利用devops的一些管理工具，按照规范的模式去提bug并学会和开发人员进行交流，对整个bug的生命周期进行管理。

测试报告编写

一个项目或者一个迭代结束了要学会编写测试报告，对这个项目或者迭代的测试过程进行整理形成测试报告。有些公司还要求要对软件的功能点进行估算的，这也是需要了解的。

python和数据库基础知识

一些公司对测试人员要求编写自动化测试案例的。自动化分为ui自动化和接口自动化。实现自动化就需要数据库造数以及页面抓取等。一般企业都是用python脚本实习，数据库的话可以用mysql数据库去练习。

性能和压力测试

现在很多的互联网由于用户基数大，如淘宝，京东等，一次秒杀就要求很高的并发量。对测试人员来说就要进行性能和压力测试。所以要掌握常见的性能指标和常用的测试工具。

总结

做测试看着不难，但如果想做一名高级的测试人员，学习的东西还是蛮多的。所以好好加油吧！

7. BI数据可视化工具应该如何选择？

先问你一个问题，为什么开源的就比商用的好呢？就为了不花钱？

如果是这样的话，那你就大错特错了。就拿BI这一方面来说，很多开源工具的后期维护成本是非常高的，而且出了问题还看不懂文档，这不得把你急死？

商用的也支持外部开发，有很多接口，可以做一些定制化的需求，一次选择终生不烦，不香吗？

给大家讲个小故事吧。

我最近忙着做一件事情，分析一款新产品的各项数据指标，为了找到增长点，完成OKR，拿到年终奖，我可是煞费苦心。

一边嫌弃Excel，自学Python和R，一边请我们的研发小哥哥用Echarts帮我搞，好吃的好喝的都供上，搞来搞去两者都没有成效不说，这个研发小哥还去脉脉上吐槽我？

我真的好气！我有办法还能来找你吗？我不要面子的吗？

我反复想了想，到底是是什么地方出了问题，我能不能不靠他，自己独立地完成数据可视化分析？

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。

数据分析中的相互关系，通常代表的是关联性和因果关系，多个变量之间应该存在着某种联系。校正数据的真实可靠性，用产品经理的视角去看待你所处理的数据，避免有问题的数据出现在可视化的展示中。

目前有很多工具或产品可以实现数据可视化，甚至可视化已成为商业智能和数据分析产品的基本配置，但在平时工作中，使用较为频繁的可视化工具是Excel，其次是R（R在数据分析领域的地位不言而喻，其丰富而强大的扩展包支持使得几乎一切数据层面的分析和操作成为可能，这些支持中就包括数据可视化。）和Python。

但是Excel在我这里行不通，一是它的可视化满足不了我，因为图表类型太少，二是数据量太大，它撑不住。至于R和Python，我都已经996了，一回家只想睡觉，哪还有空学....（扎心了）

我反复看那条吐槽，突然看到一个中兴员工的评论：

帆软产品？这是干啥的？抱着疑惑的态度我上网搜了搜，原来是一家专门做大数据的公司阿，他们旗下的FineBI应该挺适合我的，主打自助式分析，看着挺牛逼的，啥？原来个人版免费？

不管了，先下载一个用用看，死马当活马医吧。

激活并下载安装之后是这样的（中间地图马赛克了）

我看了一下，FineBI能从很多种数据源导入数据：如两大主流开源平台(Hadoop，Spark)，Excel，CSV，XML，以及各类数据库(SQL Server，Oracle，MySQL等)。，这点倒是挺方便的，无论我从哪里收集到的数据，都可以一起分析了。

连接mysql

那如何导入数据呢？仅需2步，数据准备—添加业务包，业务包是用来统一整理数据表的。

Excel为例

就得到如下的数据明细。这里可以自动识别数据的字段类型，也可以修改字段类型。

至此，数据就导入成功，接下来开始正式分析。

再来说说它的自助式分析吧，我相信这是很多人都关心的一个点，如何能让业务人员自己去探索和分析数据，这样会节省与IT的沟通，也会节省一部分人力成本，双赢。

为了完美支持业务员的分析工作，FineBI作为自助式BI工具不同与传统BI，降低了代码操作，摒弃了手动建模，将重点放在了业务员可理解的前端。

业务员可只需要从数据包中读取数据，在前端像手机一样直接拖拽字段做分析，不需再要问数据在哪？数据好了没？数据不对等这些问题。

FineBI精美的数据可视化

FineBI有丰富的可视化图表，对应不同的场景。雷达图、气泡图、热力图、GIS地图....你想要的全都有！

数据分析因为选错图表而导致陷入分析错觉的案例不在少数。每一种图表都给到了应用场景的提示，比如对地域分析要求较高的数据选用GIS地图；比如分析进度可以选用环形图或仪表盘；维度多的复杂分析，可以选用组合图。

最后再和大家聊聊我作为产品经理，整理出来的数据可视化分析思路。

（1）明确目标

明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。

（2）选择图形

围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。

（3）选择维度

分辨哪些是有价值的值得关注的维度，选择数据展示的视角。基本图表一般有哪些可用维度呢？

（4）突出关键信息

根据可视化展示目标，将重要信息添加辅助线或更改颜色等手段，进行信息的凸显，将用户的注意力引向关键信息，帮助用户理解数据意义。

CPU监控

CPU使用率监控案例，可视化的目标就是检测CPU的使用情况，特别是异常使用情况。所以图中将100％最高临界线使用特殊的颜色和线形标识出来，异常的使用段用颜色帮助用户识别。

还有人问我为什么不用Tableau？你以为我没用过吗？我的首选就是它，使用之后无奈发现：

对计算机的硬件要求很高，部署十分复杂数据模型属于宽带模型，灵活性和拓展性比较差无法控制用户查看的列级别的权限粒度，数据权限控制较差国内主要是代理商提供项目实施和技术服务，本土化稍弱，售后服务糟糕

自从我用了FineBI，我就再也没和那个研发说过话，如果早点知道这个软件，我的请客吃饭钱都省了...