Mysql开发技巧： MySQL开发技巧（一） MySQL开发技巧（二） MySQL开发技巧（三）
我自己总结的Java学习的一些知识点以及面试问题，目前已经开源，会一直完善下去，欢迎建议和指导欢迎Star： https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
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2.在待使用代金券中，找到大赛发放的代金券，点击“分布式数据库DCDB-标准版（一主一从）”进入购买页。
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ElasticSearch6.3.2下载地址（Linux、mac OS、Windows通用，下载zip包即可）：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2。ES历史版本下载页面：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch。
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
己亥末，庚子春，荆楚大疫，染者数万，众惶恐，举国防，皆闭户。南山镇守江南都，率白衣郎中数万抗之，且九州一心,月余，疫尽去，国泰民安。
初学者在看到这个问题的时候，可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据？
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
mongodb适用于经常要进行操作的应用系统，适应于读写性能要求极高的场景，Hadoop则侧重于对数据的统计分析的应用。 同时mongo的处理时延一般在10ms,而Hadoop一般进行离线分析，通过mapreduce分析，一般时延较长。但是当业务中存在大量的复杂逻辑操作，不要用mongodb数据库。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
作者 | ShardingSphere官微 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Rzr-aKFwmm71QNUs68WQNA 京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题，为大促活动奠定了基础。 2014 年初，“京东白条”作为业内互联网信用支付产品，数据量爆发式的增长，每一次大促备战都是对技术人员的考验，每一次的战略转型驱动着数据架构的成长。 --张栋芳，京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务
这里为了方便，我在接口中添加了参数，可以指定活动id，因为我们的库和表都是 activity_id % 2得到，所以通过设置奇偶数，判断分片策略是否生效
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL（意即"不仅仅是SQL"） 的缩写，其显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式。
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
MyCat 是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，前端的用户可以把它看成一个数据库代理，用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问，而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表，即将一个大表水平切分成 N 个小表，然后存放在后端的 MySql 数据当中。
来源 | https://www.toutiao.com/i6675622107390411276
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本文原作者“ manong”，原创发表于segmentfault，原文链接：segmentfault.com/a/1190000006158186
Vitess是用于部署，扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性，并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:
所以，结果就是我们一直没有真正使用分库分表。曾经好几次，感觉没有分库分表（起码要分表），项目就做不下去了，但是由于跨部门、工具约束、项目被砍等各种原因最终都偃旗息鼓，乖乖的搞单表加索引去了。
随着微服务这种架构的兴起，我们应用从一个完整的大的应用，切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
上期我比较了腾讯云和阿里云的MySQL数据库，文章发布之后引起了一些反响，有质疑数据的，也有希望了解更多细节的同学。其实一个数据库产品的好坏，不光是QPS、TPS这种吞吐量指标，其他特性如主从复制、灾备、稳定性、可视化管理等也起着重要作用，有兴趣的同学可以自己去体验一下，我也会逐步完善这些数据库测试。这期我们来看另一个常用的数据库：Redis。
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎，也就是说只有 InnoDB 支持事务。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
为什么使用MyCat 如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种 操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现 暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上 的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安 全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。如何使用关系型数据库解决 海量存储的问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中 存储，为应对此问题就出现了——MyCat
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
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