当Zabbix和Percona两者相遇，会擦出不少的开源火花来，众人拾柴火焰高，最终受益的还是大部分运维人员。 我很早就用过Percona提供的MySQL监控模板，但是却没有刨根问底，只是简单使用而已，自从定制了Orabbix之后，我还是信心满满，MySQL的数据字典相对要少很多，监控起来可能想必Oracle要少很多，不过关于Percona的这个插件，我还是带着好奇之心，内部是否有很多独门秘籍，我想好好学学那些监控项对应的SQL，好好弥补我对于MySQL监控的一些空缺，所以简单分析这个模板就
在这个快速发展的时代，时间变得 越来越重要，也流逝得非常得快，有些人长大了，有些人却变老了。稍不留神，2019已经过完了三分之一。回首这四个月收获什么，懂得了什么？欢迎留言分享给我哟。
网上有很多SQL优化的案例, 我本人对这方面特别感兴趣,今天就带着大家一起来学习一下专家是如何优化SQL的.
答案来自这个链接： 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的？
索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
想进大厂，mysql不会那可不行，来接受mysql面试挑战吧，看看你能坚持到哪里？
写在前面 Mikoto 是一位咱好得很的小伙伴，也是我们 LC 打卡群的管理员，在咱小群里通常称他为 M 总 🤣 M 总的面经内容首发于 LeetCode，其通过自身努力转码并成功上岸的经历，引起了很多网友的共鸣，以及激励了很多还在上岸路上的同学。 M 总的 LeetCode 个人主页截图（https://leetcode-cn.com/u/ac_mikoto/）： 📷 以下是 Mikoto（M 总）的面经内容 ~ 个人背景 top2 纯纯的机械硕士，在校时很摸，20 毕业后去国企呆了一年半，感受到了机械
CONCAT、CONCAT_WS其实差不多，就是CONCAT_WS能自己设置分隔符，而且这两个字段是拼接同一行的数据。
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
同时一个存放ip 的列表 ：[‘1.1.1.1′,’2.2.2.2′,’2.2.2.2’]
settransaction isolation level read committed;setautocommit=0;begin；
六一儿童节，虽然是大家快乐的假期，但是也宣告了2018年进入中场。在DB-Engines的6月排行榜上，不同的数据库产品竞争也进入中场。先预祝大家中场收获满满！
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3440570.html
在各种各样的适用场所，MySQL会出现各种各样的问题，经过足足半年的长跑，我的数据库终于修复了Bug,可以重新使用了。数据库出问题，那可能是家常便饭了。经过这足足半年的煎熬，我决定在以后的日子里，记录下我在使用数据库时遇到的色彩缤纷的问题，以及这些问题的解决方法。由此，今天写了这篇博客。
GraphQL介绍&使用nestjs构建GraphQL查询服务（文章底部附demo地址） GraphQL一种用为你 API 而生的查询语言。出自于Facebook，GraphQL非常易懂，直接看查询语
面试的时候 , 大部分面试官会问mysql的索引问题 , 也是必问的问题 , 但是感觉大部分面试官都是把网上的面试题原封不动的说出来 , 要开发人员来应试答题.
自我介绍 我本身本科阶段和硕士阶段都是自动化专业，和计算机专业有一点相关，但是差别还是挺大的。我学习计算机方面的知识主要是从研究生阶段开始，大约是从研一下学期开始自学。没有参加实习。准备找工作的时间大约是研二下学期结束的时候，也就是16年7月份。 面试的岗位是Java后台开发，面的公司不多，主要有美团点评-网易-网易有道-携程-华为-中兴-科大讯飞-烽火通信这些公司。从前到后简单记录了自己面试时候遇到的问题，以及对面试给了一点点小的建议，给明年甚至以后的师弟师妹们一些参考。欢迎各位朋友一起交流。 科大讯飞
binlog会以事件的形式记录了所有的ddl和dml语句（它记录的是sql，属于逻辑日志），可以用来数据恢复和主从复制
作为一位开发人员，必然要和mysql打交道，平常肯定也写各种各样的sql语句，下面咱们先来看一个非常简单的sql语句
对应操作系统、数据库、接口协议知识点，这些技能都是软件测试技术栈中的"硬通货"，是所有测试人在职业发展任何阶段的必备技能，不仅是所有测试工作的基石，更可大幅提高各个测试岗位的核心竞争力！
MySQL的二进制日志binlog可以说是MySQL最重要的日志，它记录了所有的DDL和DML语句（除了数据查询语句select），以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗的时间。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？ 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在
说一下mysql比较宏观的面试，具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题，这里主要说的索引和B+Tree结构，很少提到我们的集群配置优化方案。
前两天有个小伙伴问我如何查看MySQL存储过程的参数问题，这个问题还真把我问住了。于是查了查官方文档，把查看的结果分享出来，希望对大家有帮助吧。
看到标题，可能很多读者朋友恐怕又要骂我了，985这个特殊的字眼也确实异常晃眼，实际上现在985，211也越来越多，它能代表你能够进入到更高的平台，拿到“高级工厂”的入场券，但并不意味着你会成为赢家，或者说也不代表着你会站在金字塔的顶端，因为顶端往往是少数人，位置有限，太挤了总会掉下来，而我就是被挤下来的那一拨人中的一个。
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗？怎么会和缓存池又有什么关系呢？那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行，那很显然效率是很低的，效率为什么低？因为数据库要从磁盘中拿数据啊，那肯定就需要IO啊，并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置，所以这就需要进行随机IO，那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的，也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
阿粉的小学弟最近开始了面试，毕竟也算是工作过一两年的人，现在面试也都开始造飞机了，小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了，也不知道这个飞机好不好用，而开始造飞机的这块内容，就是关于 Redis 的，而面试官问 Redis 的最多的问题，就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性？接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
平时使用 char 类型定义字段时，往往会指定其长度 M，即 char(M)。其实 M 指的是字符数，即这个字段最多存储多少个字符，M 可不指定，默认为 1，范围是[0,255]，单个字母、数字、中文等都是占用一个字符。utf8 字符集下一个中文字符占用3个字节。这个怎么去测试呢。举个例子
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
关于Java中接口作用的深入理解。这是个很容易遇到的问题吧，看下面红色的部分应该就能理解了。要把接口视作一种共同规范。
墨墨导读：本文为开发人员提供了一些MySQL相关的知识点，包括索引、事务、优化等，下面以问答形式形式呈现出来。
互联网环境中，大访问量，数据库速度和性能方面很重要。一般在数据库存储图片的做法比较少，更多的是将图片路径存储在数据库中，展示图片的时候只需要连接磁盘路径把图片载入进来即可。因为图片是属于大字段。一张图片要占用1M甚至几十M，所以使用数据库很浪费资源，但是如果图片量很小的情况下可以尝试，或者直接在后台开辟空间存储文件（这样也给服务器造成了不小的压力），所以最好还是使用第三方文件上传平台，像七牛云，阿里云，腾讯云等等（坐等打钱）。
本文主要受众为开发人员，所以不涉及到 MySQL 的服务部署等操作，且内容较多，大家准备好耐心和瓜子矿泉水。
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？金三银四读者福利：整理好的MySQL实战笔记，金三银四面试资料集锦。
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备！)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
索引的本质其实就是各种各样的数据结构，在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
事实上，在你还没有执行 create index 语句的时候，MySQL 就已经创建索引了。
关于MySQL的索引,曾经进行过一次总结,文章链接在这里 Mysql索引原理及其优化.
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