仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
转载自 http://blog.csdn.net/suyu_yuan/article/details/51784893
第一范式的目标是确保每列的原子性:如果每列都是不可再分的最小数据单元（也称为最小的原子单 元），则满足第一范式（1NF）
在mysql5.4.1之前只存在这种复制模式，在mysql5.7前默认使用这种格式。
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性，英文是 index condition pushdown，一般简称为 ICP，索引下推通过减少回表的次数，来提高数据库的查询效率。
当然，凡事有个度，用哪一种策略也要结合具体的项目来定，不能为了 SQL 优化而抛弃了业务。
在上一篇 《初相识 | performance_schema全方位介绍》 中粗略介绍了如何配置与使用performance_schema，相信大家对performance_schema能够为我们提供什么样的性能数据已经有一个初步的认识，今天将带领大家一起踏上系列第二篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema配置方式以及各个配置表的作用。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
本文想用大白话和大家来聊聊Innodb存储引擎的锁机制实现，主要参考Innodb技术内幕这本书，同时混合笔者个人理解，可能会存在一定偏差，如果发现了问题，欢迎各位在评论区指出，以防误导他人。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
后面小节的内容和 update、delete 有关，我们先简单介绍一下这两类 SQL 语句的执行流程。
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
主备复制过程中有很大可能会出现各种问题，接下来我们就讨论一些比较普遍的问题，以及当遇到这些问题时，如何解决或者预防问题发生。
MySQL安装有多种方式，可使用yum安装，也可以从官网下载指定版本解压安装既可，比较简单，安装完完成配置文件，linux下配置文件为my.cnf，windows配置文件为my.ini。
通过某一约束条件 （ON table.XXX = table2.XXX） 进行关联，如果表中有至少一个匹配，则返回行，输出查询的字段。
所以说，如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
多个事务并发写相同对象时，会出现脏写和更新丢失两种竞争条件。为避免数据不一致，可：
文章转载自公众号华泰证券数字科技。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Hp-ZJLdvd3z2w9IJ_32NRw?scene=25#wechat_redirect 作者
表锁是锁定了整个表，在加锁期间，无论读写，这个表的数据都是锁定的，相反行锁只是锁定了这个表中的一条数据，其他数据仍然可以操作，这就可很好的提高了数据库的并发性能。
1.2第二类丢失更新(覆盖导致丢失)。T1对var的修改被T2提交的修改覆盖了，这是不可重复读的一种特殊情况。
我们已经知道 MySQL 使用 SQL SELECT 命令及 WHERE 子句来读取数据表中的数据,但是当提供的查询条件字段为 NULL 时，该命令可能就无法正常工作。
共享锁也称为读锁，相互不阻塞，多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不相互干扰。
我来更新了，本期是 MySQL 第二期，至此 MySQL 部分就全部更新完毕了，下一弹就是 Redis 篇了。
所以说，如果我们写 select*fromuserwhereusername='Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。如果用户名密码验证通过后，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后该连接的权限验证都依赖于刚查出来的权限。
当我们需要修改一个记录时，数据库会先根据条件找到要修改的数据，然后执行修改写入操作，因此我们再分析写操作的执行过程时，其实是包含读语句的执行过程的。
1、普通索引：经过设计的数据结构； 2、唯一索引：唯一约束； 3、主键索引（唯一索引的一种）：唯一约束+非空约束； 4、全文索引：创建的时候要制定索引长度。
在机房收费系统个人重构的时候，很多的功能都需要根据数据库中的一个表中的信息，去查询另一个表中相匹配的信息，我们用到了视图，但是你有没有注意到下面的SQL语句呢？（SELECT...FROM...JOIN...ON...），接下来我们就一起来了解SQL中的JOIN.
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
本次分享的是因意外断电，导致某台虚拟机不能正常启动，查看虚拟机的配置文件时发现此虚拟机的配置文件除了磁盘文件以外其他配置文件全部丢失。此时磁盘文件和快照文件还存在。当遇到这种情况应该如何进行正确的操作呢？ 【初检分析及数据恢复方式】 找VMware工程师诊断后，尝试新建一个虚拟机来解决故障，但发现ESXi存储空间不足。因此就将故障虚拟机下的某个磁盘文件删除了，这时ESXi存储就有200多G的剩余空间了，而后VMware工程师就重新建了一个40G的虚拟机，并且分配了固定大小的虚拟磁盘，Windows Server 2008，数据库应用环境SQL Server 2008数据库服务器，虚拟机磁盘容量精简200G数据盘+ 160G快照数据盘。 在VMware vSphere Client上将挂载的RD220i存储中VMFS卷以正常方式卸载掉。然后将卷通过网线的方式连接到备份服务器上，接着使用专业的工具将整个VMFS卷以扇区的方式镜像到已准备的备份空间上。分析VMFS卷的底层数据发现，ESXi主机的突然断电导致故障虚拟机目录下的目录项出现破坏，但是这种破坏不会影响虚拟机的重要数据，只是破坏了文件的目录项而已，可以通过人工修复即可解决。而人为删除某个文件的话，则目录项对应的数据区索引会被清掉，也不会影响删除文件的实际数据。这种情况可根据删除虚拟磁盘文件中的文件系统以及虚拟磁盘中的文件类型在VMFS卷自由空间中进行碎片匹配和合并，最终也可恢复删除的虚拟磁盘文件。但是在上述的两种情况之下又新建了一台虚拟机，并且分配了虚拟磁盘。 经过分析发现分配的虚拟磁盘已经全部清零了，也是这个新建的虚拟机所占用的磁盘空间全部被清零。 如果新虚拟磁盘占用了删除虚拟机磁盘所释放的空间，那么此部分空间将无法恢复的。根据SQL Server数据库的结构去自由空间中找到数据库的开始位置。在数据库的结构中，数据库的第9个页会记录本数据库的数据库名。因此根据这个特征可以核对此数据库的头部页是否是正在查找的。并且数据库的每个页中都会记录数据库页编号以及文件号，所以根据这些特征编写数据库扫描程序，然后利用程序去底层扫描所有符合数据库页的数据碎片。接着将扫描出来的碎片按顺序重组成一个完整MDF文件，再通过MDF校验程序检测整个MDF文件是否完整。在整个校验过程中，只有极少量因有部分碎片没有找到外，其余数据库均校验成功。 实施完后，并没有将所有的数据库文件全部恢复出来，还有文件因缺失部分页导致其无法正常使用。因此需要采用备份来恢复这两个数据库文件，但是在检查完这两个文件的备份后发现全部备份因备份机制故障导致没有备份出来，之前的备份全部没有，只有最近的全部增量备份 因此可以根据缺失的页号在增量备份中查找，再将找到的页补到文件中，这样可以恢复一部分丢失的数据库页。最终补完后还是缺失部分页，无法正常使用。但是可以通过自主开发的数据库解析程序将文件中用户比较重要的几十张表成功导出，并成功导入到新建的数据库中。 【数据恢复结果】 在本地服务器中搭建和原始环境一样的数据库环境并安装上层宏桥应用软件。再由客户安排工程验证数据库是否完整，经过验证后，数据库恢复基本没问题。上层应用可以正常运行，数据记录也都基本没有缺失，数据库成功挂载，本次数据恢复成功。
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
之前部署了Mysql主从复制环境（Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理），在mysql同步过程中会出现很多问题，导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1）slave运行过慢不能与master同步，也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的，MySQL复制允许从机进行SELECT操作，但是在实际线上环境下，由于从机延迟的关系，很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则：“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
我们还是从一个表的一条更新语句说起，下面是这个表的创建语句，这个表有一个主键 ID 和一个整型字段 c： mysql> create table T(ID int primary key, c int); 如果要将 ID=2 这一行的值加 1，SQL 语句就会这么写： mysql> update T set c=c+1 where ID=2;
3、一个GTID在一个服务器上只执行一次，避免重复执行导致数据混乱或者主从不一致。
方法一： 全局变量设置，将 slow_query_log 全局变量设置为“ON”状态 mysql> set global slow_query_log='ON'; 设置慢查询日志存放的位置 mysql> set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log'; 查询超过1秒就记录 mysql> set global long_query_time=1;
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
对于ＭyISAM的表锁，主要有以下几点 （１）共享读锁（S）之间是兼容的，但共享读锁（S）和排他写锁（X）之间，以及排他写锁之间（X）是互斥的，也就是说读和写是串行的。
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
在一次和技术大佬的聊天中被问到，平时我是怎么做Mysql的优化的？在这个问题上我只回答出了几点，感觉回答的不够完美，所以我打算整理一次SQL的优化问题。
通常叫做 SQL Layer。在 MySQL 数据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的，包括权限判断， sql解析，行计划优化， query cache 的处理以及所有内置的函数(如日期,时间,数学运算,加密)等等。存储过程，触发器，视图等功能也在这一层完成。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
连接查询包括合并、内连接、外连接和交叉连接，如果涉及多表查询，了解这些连接的特点很重要。
常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树
【1】Read Uncommitted（读取未提交内容）：出现脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据。 【2】Read Committed（读取已提交内容）：不可重复读，只能读取到已经提交的数据。Oracle 等数据库默认的隔离级别。 【3】Repeatable Read（可重复读）：出现幻读。在同一个事务内的查询都和事务开始时刻一致。InnoDB默认级别。 【4】Serializable（串行读）：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。
SQL优化调优是体现程序员分析归纳能力的有效手段，虽然我们不是DBA，但是编码开发时也会涉及许多对数据库的CRUD需求。因此，通过理解Mysql数据库的底层原理，对我们的笔试面试，还有提高业务编码水平是有好处的。
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