在现代软件开发领域中，连接和管理数据库是一个至关重要的任务。MySQL 是一种非常流行的开源关系型数据库，被广泛应用于各种不同的项目中。由于 MySQL 的广泛使用，出现了许多不同的平台，用于连接和管理 MySQL 数据库。这些平台的功能和特点各不相同，因此在选择适合自己项目的平台时需要进行仔细的比较和评估。
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 行： 一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它的产生距今已有六十多年。随着信息技术和市场的发展，数据库变得无处不在：它在电子商务、银行系统等众多领域都被广泛使用，且成为其系统的重要组成部分。
MyISAM是 默认存储引擎。它基于更老的ISAM代码，但有很多有用的扩展。MyISAM存储引擎的一些特征： · 所有数据值先存储低字节。这使得数据机和操作系统分离。二进制轻便性的唯一要求是机器使用补码（如最近20年的机器有的一样）和IEEE浮点格式（在主流机器中也完全是主导的）。唯一不支持二进制兼容性的机器是嵌入式系统。这些系统有时使用特殊的处理器。
构件管理支持、互操作支持以及公共服务支持三个方面说明现有分布式基础设施为构 建分布式系统所提供的基本支撑
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
InterSystems SQL支持几个特性来优化InterSystems IRIS®数据平台的SQL性能。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。
这次我们采取技术演进的方式来谈谈数据库连接池的技术出现过程及其原理，以及当下最流行的开源数据库连接池jar包。
原文 | blog.csdn.net/shuaihj/article/details/14223015
可视化BI软件经过几十年的不断发展，已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI软件问世之前，由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高，企业一直处于忽视的状态。可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。
InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，架构分为两块：内存中的结构和磁盘上的结构。InnoDB 使用日志先行策略，将数据修改先在内存中完成，并且将事务记录成重做日志(Redo Log)，转换为顺序IO高效的提交事务。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题，可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍，可能会要运行个十几秒的时间，而且当页数越靠后的话，运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。 低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队，往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台，而选择独立开发。造轮子，首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站
index.number_of_shards ：一个索引应该有的主分片（primary shards）数。默认是5。而且，只能在索引创建的时候设置。（注意，每个索引的主分片数不能超过1024。当然，这个设置也是可以改的，通过在集群的每个节点机器上设置系统属性来更改，例如：export ES_JAVA_OPTS="-Des.index.max_number_of_shards=128"）
PG使用共享内存在多进程之间进行数据共享。使用动态共享内存段dynamic shared memory segments在并行workers之间进行数据交换，这个内存在启动时分配固定大小。但是PG后端进程必须管理私有内存用于处理SQL语句。本文，介绍PG如何使用memory context，即内存上下文，来管理私有内存；以及如何检查内存使用情况。这对于编写服务器代码的人来说很有意思，但我要重点关注用户如何理解和调试SQL语句的内存消耗。
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能，将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题，又缩短了异步的延时时间，同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然，即使是换成了现在这样两个线程处理以后，同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的，毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中，这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题，就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案，需要将所有数据都load到内存中，这样就对内存的要求就非常大了，对于一般的应用来说可实施性不是太大。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。不同的存储引擎性能是不一样的
（1）什么是数据库： 硬盘—管理软件 数据库（DataBase、DB）是一个长期存储在计算机内、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。他简而言之就是一个存储数据的仓库。为了方便数据的存储和管理，他将数据按照特定的规律存储在硬盘上，通过数据库管理系统，可以有效的组织和管理存储再数据库中的数据。 我们也可以说数据库是由一批数据库的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联、反映了客观事物间的本质联系。数据库系统提供对数据的安全控制和完整性控制。 2.数据库系统： 数据库系统由3部分组成： （1）数据库：用于存储数据的地方 （2）数据库管理系统：用于管理数据的软件 （3）数据库应用程序：为了提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据的软件补充；
综上所述，设置主键有助于维护数据库的结构和性能，并确保数据的准确性和一致性。在数据库设计中，选择合适的主键是一个重要的决策，可以根据具体业务需求和数据模型的特点来确定。
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
在 MySQL5.7.30 主从读写分离环境下，从库在某天出现了 MySQL crash.
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建，查询，更新和删除数据 不同的存储引擎提供不同的存储机制，索引技巧，锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能，现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
爱可生华东交付服务部 DBA 成员，主要负责Mysql故障处理及相关技术支持。爱好看书，电影。座右铭，每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。
在设计系统时，您将面临的最关键的系统设计选择之一是选择合适的数据库管理系统（DBMS）。SQL 与 NoSQL 数据库之间的选择可以极大地影响系统的整体性能、可扩展性和通常的成功。这就是为什么我们在系统设计中详细比较了SQL 与 NoSQL 数据库，以帮助您在设计可扩展系统时确定选择哪个数据库。我们还将讨论 SQL 或 NoSQL 数据库更适合的可能性、NoSQL 数据库的类型以及各种 SQL 服务器配置。
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？
大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。
MySQL有9种存储引擎，不同的引擎，适合不同的场景，我们最常用的，可能就是InnoDB，应该是从5.5开始，就成为了MySQL的默认存储引擎。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题，以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言（SQL）提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外，你可以使用更少的资源，花费更少的预算来学到更多。
本篇内容综合广大网友提供内容，笔者经过整理，对数据库连接池原理和实现过程做个很系统的并且通俗易懂的分析讲解，以及手写一个连接池实现过程作为演示。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
数据库排名[1] https://db-engines.com/en/ranking
本文作者：张茄子，来源于专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
目前IT圈里最大的瓜就是西安一码通的崩溃这个事情，它实际上也是目前全国最大的瓜之一，说全国人民关注也一点不过分，连工信部总工程师多都到现场了。
希望这期不要掉粉，因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看，也是有营养的，虽然放到了一般不会发文的周六，也没想有多少观众，就当自己对某些东西的回顾和反思。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理， 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力， 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上， 我们多了一种：
MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。
日志文件中记录的到底是什么呢？mysql支持了两种日志格式，这两种日志格式也体现了各自的复制方式
Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要推动者，但这还远远不够，目前 Google 内部使用的大数据软件 Dremel 使大数据处理起来更加智能。
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