存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式，不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性，而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一，最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载（插入，INSTALL PLUGIN语句）或卸载（拔出，UNINSTALL PLUGIN语句）所需的存储引擎文件。
现在，我们将InnoDB数据锁-第2部分“锁”中了解到的所有知识放在一起，进行深入研究:
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。
WHERE子句限定或取消查询选择中的特定行。 符合条件的行是那些条件表达式为真的行。 条件表达式是逻辑测试(谓词)的列表，可以通过AND和OR逻辑操作符链接这些测试(谓词)。 这些谓词可以使用NOT一元逻辑操作符进行反转。
· Mysql 5.1之前默认的存储引擎，支持包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，不支持事务和行级锁。最大的缺陷是崩溃后无法安全恢复。
mysqladmin是mysql官方的一款执行管理端的客户端程序，可以利用它对MySQL数据库服务进行操作，在MySQL5.5及以前的版本中，最常用的方法是用它来关闭mysql实例:
oracle：可变长度varchar2、浮点型number，小数浮点型number(m,n)，可变二进制数据raw，大对象类型(存储无结构数据，最大4G)lob
2022年7月26日，MySQL 8.0.30正式发行。在这个版本里，在做了大量的修复的同时，也对一些功能进行了增强和改善，让我们一起快速浏览一下有哪些亮点。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 前言」 InnoDB引擎支持行级别锁，实现了四种隔离级别，本文梳理了InnoDB事务系统及锁系统的原理和源码实现，并且对其中一些比较特别的feature做一个简单的介绍。 因为涉及的模块代码非常庞大，部分实现细节并未深入，如有错漏，欢迎指正。 在介绍InnoDB的事务系统和锁系统之前，有必要对一些基本概念做一个简单的回顾。 我们都知道事务的四大属性ACID，这些属性的保证与数据库中的几大模块紧密的耦合在一起： 为了保证原子性Atomicity，数据
当一个事务想对这条记录进行改动时，首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构，如果没有，就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如，事务T1要对这条记录进行改动，就需要生成一个锁结构与之关联
5.7版本引入了模式自动转换的功能，但该语法依然保留了。 另外一个有趣的点是，在5.7版本中，你可以通过设置session_track_transaction_info变量来跟踪事务的状态，这货主要用于官方的分布式套件(例如fabric)，例如在一个负载均衡系统中，你需要知道哪些 statement 开启或处于一个事务中，哪些 statement 允许连接分配器调度到另外一个 connection。只读事务是一种特殊的事务状态，因此也需要记录到线程的Transaction_state_tracker中。 关于Session tracker，可以参阅官方WL#6631。 START TRANSACTION READ WRITE 和上述相反，该SQL用于开启读写事务，这也是默认的事务模式。但有一点不同的是，如果当前实例的 read_only 打开了且当前连接不是超级账户，则显示开启读写事务会报错。 同样的事务状态TX_READ_WRITE也要加入到Session Tracker中。另外包括上述几种显式开启的事务，其标记TX_EXPLICIT也加入到session tracker中。 读写事务并不意味着一定在引擎层就被认定为读写事务了，5.7版本InnoDB里总是默认一个事务开启时的状态为只读的。举个简单的例子，如果你事务的第一条SQL是只读查询，那么在InnoDB层，它的事务状态就是只读的，如果第二条SQL是更新操作，就将事务转换成读写模式。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT 和上面几种方式不同的是，在开启事务时还会顺便创建一个视图（Read View），在InnoDB中，视图用于描述一个事务的可见性范围，也是多版本特性的重要组成部分。 这里会进入InnoDB层，调用函数innobase_start_trx_and_assign_read_view，注意只有你的隔离级别设置成REPEATABLE READ（可重复读）时，才会显式开启一个Read View，否则会抛出一个warning。 使用这种方式开启事务时，事务状态已经被设置成ACTIVE的。 状态变量TX_WITH_SNAPSHOT会加入到Session Tracker中。 AUTOCOMMIT = 0 当autocommit设置成0时，就无需显式开启事务，如果你执行多条SQL但不显式的调用COMMIT（或者执行会引起隐式提交的SQL）进行提交，事务将一直存在。通常我们不建议将该变量设置成0，因为很容易由于程序逻辑或使用习惯造成事务长时间不提交。而事务长时间不提交，在MySQL里简直就是噩梦，各种诡异的问题都会纷纷出现。一种典型的场景就是，你开启了一条查询，但由于未提交，导致后续对该表的DDL堵塞住，进而导致随后的所有SQL全部堵塞，简直就是灾难性的后果。 另外一种情况是，如果你长时间不提交一个已经构建Read View的事务，purge线程就无法清理一些已经提交的事务锁产生的undo日志，进而导致undo空间膨胀，具体的表现为ibdata文件疯狂膨胀。我们曾在线上观察到好几百G的Ibdata文件。 TIPS：所幸的是从5.7版本开始提供了可以在线truncate undo log的功能，前提是开启了独立的undo表空间，并保留了足够的 undo 回滚段配置（默认128个），至少需要35个回滚段。其truncate 原理也比较简单：当purge线程发现一个undo文件超过某个定义的阀值时，如果没有活跃事务引用这个undo文件，就将其设置成不可分配，并直接物理truncate文件。 事务提交 事务的提交分为两种方式，一种是隐式提交，一种是显式提交。 当你显式开启一个新的事务，或者执行一条非临时表的DDL语句时，就会隐式的将上一个事务提交掉。另外一种就是显式的执行“COMMIT” 语句来提交事务。 然而，在不同的场景下，MySQL在提交时进行的动作并不相同，这主要是因为 MySQL 是一种服务器层-引擎层的架构，并存在两套日志系统：Binary log及引擎事务日志。MySQL支持两种XA事务方式：隐式XA和显式XA；当然如果关闭binlog，并且仅使用一种事务引擎，就没有XA可言了。 关于隐式XA的控制对象，在实例启动时决定使用何种XA模式，如下代码段： if (total_ha_2pc > 1 || (1 == total_ha_2pc && opt_bin_log)) { if (opt_bin_log) tc_log= &mysql_bin_log; else tc_log= &tc_log_mmap; }
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时，不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力，这一切在MySQL中都是由服务器和存储引擎来实现的。
在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，连接查询是一项重要的数据库操作，它允许我们从多个表中检索和组合数据，以便进行更复杂的查询和分析。
摘要 腾兴网为您分享:mysql索引类型有哪些，易信，微商助手，刷机精灵，数字涂色等软件知识，以及家校即时通，内部通讯录，叫叫识字大冒险，天天酷跑，手机电视高清直播，短信验证软件，诛仙表情包,一手女装，iis7，instagram视频，搭建卡盟主站，umbrella，qq音乐qmc0格式，图片降噪，钢筋锈蚀检测仪等软件it资讯，欢迎关注腾兴网。介绍各种类型的mysql索引。 1、普通索引 普通索引(由关键字key或index定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件(wherecolumn=)或排序…
互联网将全球信息互连形成了信息时代不可或缺的基础信息平台，其中知识分享服务已经成为人们获取信息的主要工具。为了加快互联网知识共享，出现了大量以知乎为代表的问答社区[1] 。用户注册社区后可交互式提出与回答问题达到知识共享和交换。然而，伴随用户急剧增多，平台短时间内积攒了数目巨大、类型多样的问题，进进超过有效回复数，严重降低了用户服务体验。如何将用户提出的问题有效推荐给可能解答的用户，以及挖掘用户感兴趣的问题是这些平台面临的严重挑战。这种情况下，工业界和学术界对以上问题开展了广泛研究，提出了一些针对问答社区的专家推荐方法提高平台解答效率[2] 。现有工作大多利用基于内容的推荐算法解决该问题[3-6]，比如配置文件相似性、主题特征相似性等，匹配效果依赖于人工构建特征的质量。近年来，以卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、Attention 注意力机制为代表的深度学习技术不断収展，幵且已经成功应用到文本挖掘领域。相比于传统方法，深度模型可以学习到表达力更强的深度复杂语义特征。于是，出现了一些深度专家推荐算法，比如DeepFM[7] 、XDeepFM[8] 、CNN-DSSM 等，大大幅提升了传统推荐算法的准确度。虽然以上工作很好地实现了专家推荐，但都是根据用户长期关注的话题及相关解答历史刻画用户兴趣，产生的推荐结果也相对固定。随着时间推移，用户会不断学习新知识，其关注点及擅长解答的问题也很可能収生改变，由此会产生用户兴趣变化，甚至短期兴趣漂移[10] 。这些动态变化会严重影响推荐算法效果，所以如何动态刻画用户兴趣就显得尤为重要。其实，用户历史回答行为具有明显的时间序列关系，通过对已解答问题的序列分析有很大可能感知用户兴趣变化。近年来，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛用来处理序 列 数 据 ， 比 如 长 短 期 记 忆 网 络 （ Long Short-Term Memory, LSTM）、门控循环单元（Gate Recurrent Unit, GRU）等,可以根据前面状态输入结合当前模型状态产生当前输出。该类方法可与 CNN结合处理问题内容序列数据，从用户历史解答行为中挖掘长期与短期兴趣，从而动态产生当前兴趣。综合以上讨论，本文提出了结合注意力机制与循环神经网络的问答社区专家推荐算法，能够根据用户历史解答序列动态构建用户兴趣特征，实现推荐结果随时间収展不断调整。 主要工作与贠献如下：（1）基于预训练词嵌入模型分别实现了问题标题与主题标签的语义嵌入向量表示，将 CNN 卷积模型与 Attention 注意力机制结合，构造基于上下文的问题编码器，生成不同距离上下文的深度特征编码。（2）问题编码器对用户历史回答的问题迚行序列编码，利用长短期记忆循环神经网络 Bi-GRU 模型处理编码后的问题序列，幵结合用户主题标签嵌入向量构造用户兴趣动态编码器。（3）将问题与用户编码器产生的深度特征点积运算后加入全连接层实现相似度计算产生推荐结果。在知乎公开数据集上的对比实验结果表明该算法性能要明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。
为了大家更好的应对决赛，大赛主办方特此整理一份Q&A（后续会根据赛程中大家所关注的重点问题持续更新），期望对大家有所帮助。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别，读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。本文作者总结梳理MySQL性能调优的15个重要变量，又不足需要补充的还望大佬指出。
1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE 如果你已经在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的数据表都是InnoDB，那么表示你已经设置好了。如果没有，确保把你的表转换为InnoDB并且设置default_storage_engine为InnoDB。 为什么？简而言之，因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务，高并发，有着非常好的性能表现(当配置正确时)。 2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE 这个是InnoDB最
事务是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行，是一组不可再分割的操作集合。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
所有java面经系列已同步到我的github，欢迎访问https://github.com/tzfun/Java-Interview-experience，记得给颗星星支持一下哦~~
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
但是，实际上「插入意向锁」不是意向锁，而是特殊的间隙锁，属于行级锁，注意是「特殊」的间隙锁，并不是我们常说的间隙锁。
这段时间一直在学习MySQL数据库。项目组一直用的是Oracle，所以对MySQL的了解也不深。本文主要是对MySQL锁的总结。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
使用begin或者start transaction来显式开启一个事务，显式开启的事务必须使用commit或者rollback显式提交或回滚。几种特殊的情况除外：行版本隔离级别下的更新冲突和死锁会自动回滚。
对于MySQL的历史，相信很多人早已耳熟能详，这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
每个连接都会在 MySQL 服务端产生一个线程（内部通过线程池管理线程），比如一个 select 语句进入，MySQL 首先会在查询缓存中查找是否缓存了这个 select 的结果集，如果没有则继续执行解析、优化、执行的过程；否则会之间从缓存中获取结果集。
在InnoDB Data Locking –第1部分“简介”中，我们通过同时编辑电子表格的比喻描述了锁能够解决的难题。虽然通过比喻可以获得直观的感觉，但是我们需要将解决方案与现实进行匹配。在这篇文章中，将讨论我们之前看到的语句如何映射到InnoDB的表，行，锁，锁队列等实际情况，例如“ Alice请求对文件A的读取访问，但必须等待Basil首先释放其写权限”。
MySQL一直是面试中的热点问题，也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难，只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
MySQL 事务小伙伴们都懂，通过 begin 开启事务，通过 commit 提交事务或者通过 rollback 回滚事务。
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。
导语 1、先看mysqldump 1.1. mysqldump备份过程解读 1.2. mysqldump备份过程中的关键步骤 1.2.1. FLUSH TABLES和FLUSH TABLES WITH READ LOCK的区别 1.2.2. 修改隔离级别的作用 1.2.3. 使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句的作用 1.2.4. 使用savepoint来设置回滚点的作用 1.3. mysqldump有什么坑吗？ 1.3.1.
MySQL是一个 客户端／服务器 架构的软件，对于同一个服务器来说，可以有若干个客户端与之连接，每 个客户端与服务器连接上之后，就可以称为一个会话（ Session ）。每个客户端都可以在自己的会话中 向服务器发出请求语句，一个请求语句可能是某个事务的一部分，也就是对于服务器来说可能同时处理 多个事务。事务有 隔离性 的特性，理论上在某个事务 对某个数据进行访问 时，其他事务应该进行 排 队 ，当该事务提交之后，其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样对 性能影响太大 ，我们既想保持 事务的隔离性，又想让服务器在处理访问同一数据的多个事务时 性能尽量高些 ，那就看二者如何权衡取 舍了。
mysql-2 一.数据库备份与恢复 1. 备份 数据库的备份是指将数据库转换成对应的sql文件。 数据库导出sql脚本的格式： l mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名>生成的脚本文件路径 例如: mysqldump -uroot -p1234 day0401>d:\day04.sql 以上备份数据库的命令中需要用户名和密码，即表明该命令要在用户没有登录的情况下使用 2. 恢复 数据库的恢复指的是使用备份产生的sql文件恢复数据库，即将sql文件中的sql语句执行就可以恢复数据库内容。因
测试的SQL脚本如下：此脚本适合MySQL、DB2，如果要在Oracle上执行，需要做个替换BIGINT->INTEGER,VARCHAR、->VARCHAR2。
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。
系统表全部换成事务型的innodb表，默认的MySQL实例将不包含任何MyISAM表，除非手动创建MyISAM表。
表级锁：存储引擎为Myisam。锁住整个表，特点是开销小，加锁快，锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
之前对事务的了解仅限于知道要么全部执行，要么全部不执行，能背出 ACID 和隔离级别，知其然但不知其所以然，现在觉得非常有必要系统学一下，关于事务，关于 LBCC，关于 MVCC，关于死锁 ……
MySQL存储引擎有MyISAM、InnoDB、MEMORY、CVS、MRG_MyISAM、BLACKHOLE、SEQUENCE、ARCHIVE等，常用的有InnoDB、MyISAM和MEMORY，可以通过命令：
本篇是村民新坑的开始，村民最近在看《 高性能 MySQL 》这本书，村民在看的是第三版，仅涵盖 MySQL 5.5，虽然最新的 MySQL 已经是 8.0 版本，但后者肯定是在前者的基础上，因此学习价值还是很大的。这系列村民会基本以一章节一篇的形式记录村民对书中内容的摘抄整理及笔记，没什么新意，仅仅算是一种自娱自乐的分享，对这本书感兴趣的同学当然也可以买来看看。
一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化 2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。 B+树是应数据库所需而出现的一种B树的变形树。 B+树的特点： （1）所有叶节点包含全部关键字及指向相应记录的指针，而且叶节点中将关键字按大小顺序排列
比如在两个表中，A（原有400）给B（原有200）转200块钱，包含两个过程：A转出200，B转进200，只有当两个过程全部完成才算真正的执行了一个完整的事务过程。
如果有事务在表里执行增删改操作，那在行级会加独占锁，此时其实同时会在表级加一个意向独占锁；如果有事务在表里执行查询操作，那么会在表级加一个意向共享锁。其实平时操作数据库，比较常见的两种表锁，反而是更新和查询操作加的意向独占锁和意向共享锁，但是可以忽略这个意向独占锁和意向共享锁，因为两种意向锁根本不会互斥；
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
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