由于测试环境有张日志表每2分钟应用程序就狂插数据，导致不到1一个月时间，这张日志表就占用了6.7G的空间，但是日志刷新较快，有些日志就没什么作用，就写了个定时器，定期删除这张表的数据

    首先先查看mysql是否开启定时任务开关

    # SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler';

    

Value为ON则已打开，OFF则关闭

 如果是OFF，就先打开：

#  SET GLOBAL event_scheduler = ON;

以上设置为临时生效，重启后会失效，永久生效的方法为：

编辑 /etc/my.cnf 文件在 [mysqld] 标签中添加以下内容：

event_scheduler=ON

然后创建我们想要的定时器

DELIMITER $$
DROP EVENT IF EXISTS deleteLog;
CREATE EVENT  deleteLog
ON SCHEDULE EVERY 300 SECOND
ON COMPLETION PRESERVE
DO BEGIN
  delete from ftp_log where TO_DAYS(now())-TO_DAYS(createOn)>2;
END$$
DELIMITER ;

该脚本的意思是：每300秒执行一次计划，执行的动作为删除两天前的数据

创建完成后，查看定时器

# select * from  mysql.event;

# mysql
Logo
一门面向 Data 和 AI 的低代码、云原生的开源编程语言

无需安装部署，在线快速体验 Byzer

更多推荐

编译时权限控制

前言 权限控制，对于 MLSQL 而言的重要程度可以说是生命线。 MLSQL 需要面对各式各样的资源访问，比如 MySQL, Oracle,HDFS，Hive，Kafka，Sorl，ElasticSearch，Redis，API，Web等等，不同用户对这些数据源（以及表，列）的权限是不一样的。 传统模式是，每个用户都需要有个 proxy user，然后到每个数据源里面给这个 proxy user

avatar Byzer 白泽

Byzer 支持 JDBC 聚合下推

聚合下推PR链接聚合下推 我们知道 Byzer 支持多数据源和联邦查询，可以方便分析师在一个平台上快速的分析来自多种数据源的数据，从而进行灵活的探索式分析。 使用场景和优势 当前 Byzer 中加载数据的方式会拉取明细数据到 spark 中进行聚合计算，对于小数据量或者在分布式文件系统上的数据源来说是常规操作。但是对于 JDBC 数据源或者有分析能力的 OLAP 系统来说拉取明细数据可能就不是最

avatar Byzer 白泽

Byzer 术语表

Byzer-lang Byzer ，又称为 Byzer-lang，一门面向 Data 和 AI 的低代码、云原生的开源编程语言。 Byzer 是一门结合了声明式编程和命令式编程的混合编程语言，其低代码且类 SQL 的编程逻辑配合内置算法及插件的加持，能帮助数据工作者们高效打通数据链路，完成数据的清洗转换，并快速地进行机器学习相关的训练及预测。 Byzer 希望能够提供一套语言、一个引擎，就能覆盖整

avatar Byzer 白泽