昨天阿粉主要说的是关于 InnoDB 存储引擎的特点，以及关于 InnoDB 的硬盘结构，还有他的优点，今天阿粉来讲一下关于 MySQL 存储引擎剩下的一些相关的内容，大家只需要了解一下，知道有这么回事就行了。
【导语】据了解，全球有 30 亿台智能手机和 70 亿台边缘设备。每天，这些电话与设备之间的交互不断产生新的数据。传统的数据分析和机器学习模式，都需要在处理数据之前集中收集数据至服务器，然后进行机器学习训练并得到模型参数，最终获得更好的产品。
需求来源是开发想把多个库放置到一个中心库中，实现统计分析的需求。因此就有了多主一从的构想，而mysql不提供这样的原生方案（最新的mysql版本支持，但是新版本谁敢用呢），只能通过几种变种来实现，以下是集中方案的介绍：
在上一期《复制信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的复制信息记录表，本期我们将为大家带来系列第八篇《日志记录等混杂表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧！
CSV存储引擎可以将CSV文件作为mysql表来处理，存储格式就是普通的CSV文件。如果把数据存储在myisam和Innodb中，存储数据的文件是不能直接查看的，因为这两种存储引擎都是以二进制文件存储的。而CSV是以文本方式存储的，CSV是不支持索引的，查找的时候要进行全表扫描。
跨数据库服务器，跨实例访问是比较常见的一种访问方式，在Oracle中可以通过DB LINK的方式来实现。对于MySQL而言，有一个FEDERATED存储引擎与之相对应。同样也是通过创建一个链接方式的形式来访问远程服务器上的数据。本文简要描述了FEDERATED存储引擎，以及演示了基于FEDERATED存储引擎跨实例访问的示例。
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。 谷歌表示，这会是机器学习的另一大未来发展方向。 那么，什么是 Federated Learning？ 它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型。与此同时，所有的训练数据保存在终端设备。这意味着在 Federated Learning
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。 谷歌表示，这会是机器学习的另一大未来发展方向。 那么，什么是 Federated Learning？ 它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型。与此同时，所有的训练数据保存在终端设备。这意味着在 Federated Learning 的方
如果想要修改MySQL数据库的存储引擎，那么必须要了解这两种引擎，并且清楚的明白这两种引擎的区别。
在实际工作中，我们可能会遇到需要操作其他数据库实例的部分表，但又不想系统连接多库。此时我们就需要用到数据表映射。如同Oracle中的DBlink一般，使用过Oracle DBlink数据库链接的人都知道可以跨实例来进行数据查询，同样的，MySQL自带的FEDERATED引擎完美的帮我们解决了该问题。本篇文章介绍FEDERATED引擎的开启和使用。
2021年7月27日，中科院上海药物所蒋华良和郑明月课题组/上海科技大学联合华为云的医疗智能体 (EIHealth) 平台，在SCIENCE CHINA Life Sciences发表了题为Facing small and biased data dilemma in drug discovery with enhanced federated learning approaches的文章。
Kubefed（Federation v2）即 Kubernetes 联邦，是开源的多集群解决方案，目前的版本是 v0.8.1，处于beta阶段。Federation v1版本因为在扩展性、权限管理、架构等方便存在一定缺陷而被废弃。v2版本对v1版本架构进行了优化，使用CRD+operator的方式定义一系列自定义联邦资源，并通过自定义controller实现跨集群资源协调能力。
在实际工作中，我们可能会遇到需要操作其他数据库实例的部分表，但又不想系统连接多库。此时我们就需要用到数据表映射。如同Oracle中的DBlink一般，使用过Oracle DBlink数据库链接的人都知道可以跨实例来进行数据查询，同样的，Mysql自带的FEDERATED引擎完美的帮我们解决了该问题。本篇文章介绍FEDERATED引擎的开启和使用。
MySQL OCP 认证，PostgresSQL PGCA 认证，擅长 MySQL、PostgreSQL、dble 等开源数据库相关产品的备份恢复、读写分离、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于月亮小屋(中国)有限公司。
federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案，最早于2016年由谷歌公司提出，目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型，解决数据孤岛的问题。
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词
爱可生 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 故障处理和 SQL 审核优化。对技术执着，为客户负责。
上周研发提过来说希望对2个表做join，但是这2个表分布在不同的MySQL实例里面。
Kubernetes 是一个容器编排平台，用于调度、部署和管理容器化应用。并且经过几年的发展，k8s 已经成为事实上的容器编排平台标准。集群是 k8s 架构的构建块（building block）。集群由多个工作节点（物理机或者虚拟机）组成，提供一个可供容器运行的资源池。一个集群拥有：
各位数据大咖，还记得自己的跑模型的心路历程么？我想大家都在经历着下面的一个或多个阶段： 论文答辩前夕，把自己敲进去的三千多条数据放进SAS中，哗的一下模型出来了，兴奋不已，感觉前途一片光明； 将数据库中几G的本地数据导入SAS中，点击运行，机器轰然作响，几秒的时间模型出来了，感觉自己离CEO又进了一步。 在服务器上跑数据，一天过去，结果出来了，发现代码敲错了一个地方，CAO，再等一天吧。 在分布式集群上跑数据，稍微酷炫一点的模型，就要耗时三五天，因为数据量实在太大了。 数据分析师在进阶，工具在进阶，但数据
最近发现客户的一台 MySQL 5.7.32 实例的监控线程状态一直处于 Opening table 状态，且都是在对 information_schema.tables 表做相关查询，如图：
学会忘记:联邦学习中的用户级记忆消除是一种分散性的机器学习技术，在研究领域和现实市场都引起了广泛的关注。 然而，目前保护隐私的联邦学习方案只是为用户提供了一个安全的方式来贡献他们的私有数据，而没有留下一个方法来收回对模型更新的贡献。这种不可逆的设置可能会打破有关数据保护的规定，并增加数据抽取的风险。 为了解决这个问题，本文提出了联邦学习的一个新概念，叫做记忆消除。基于这个概念，我们提出了sysname，一个联邦学习框架，允许用户在训练模型中消除对私人数据的记忆。具体来说，sysname 中的每个用户都部署了一个可训练的虚拟梯度生成器。经过一系列的训练，生成器可以产生虚拟梯度来刺激机器学习模型的神经元，从而消除对特定数据的记忆。同时，我们证明 sysname 的附加存储消除服务并没有破坏联邦学习的一般流程或降低其安全性。
这种谷歌于2017年打造的机器学习新形式，在2019年成为全球AI第一大厂频频强调的潮流、方向和未来。
自 2015 年开源以来，TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可，成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍，目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。
在使用MySQL数据库时，很多同学经常会问，我能跨服务器访问另一库的数据么？得到的答案很多时候是让人失望的。那么如果真的需要访问，又不想使用拷贝表及数据的方式，可以实现么，又该如何实现呢？
今天凌晨，TensorFlow开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州桑尼维尔市Google Event Center举行，此次峰会是第三届，据媒体称这次的规模比前两次都要大。
【新智元导读】Google Research博客今日更新，介绍了他们的一项新工作“联合学习”（Federated Learning）。这种新的方法不将训练数据集中在一处，而是利用分散在成百上千万用户手里的多台手机，协同训练机器学习模型，而且所有的训练数据都保留在原来各自的设备上。联合学习能够提升模型质量，降低延迟、减少功耗，同时确保隐私。 标准的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或者一个数据中心里。现在对于那些用户使用移动设备交互时训练出来的模型，我们引入了一种额外的方法：联合学习。 联合学习使手机能
可以看见keycloak使用了liquibase管理数据库版本 修改表REALEM字段CERTIFICATE为VARCHAR(4000)时,导致行大小超过了MYSQL上限65535
谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated（后文简称TFF）。TFF是一个开源框架，用于机器学习和其他分散数据计算，其开发旨在促进联邦学习的研究。
Module Federation [ˌfedəˈreɪʃn] 使 JavaScript 应用得以在客户端或服务器上动态运行另一个 bundle 或者 build 的代码。
推荐系统，对于我们来说并不陌生，它已经无时无刻不方便着我们的生活、学习、工作等方方面面，并且已经成为许多社交/购物/新闻平台中必不可少的组件。近些年来学术界以及工业界的研究者们已经对其进行了大量研究并提出了许多经典有效的推荐模型，比如UserCF、ItemCF、MF、FM、BPR、Item2vec、NCF、DIN等等。
近年来，推荐系统已经成为许多社交/购物/新闻平台中必不可少的组件。一方面，推荐系统为了更好的捕捉和建模用户的行为习惯以及历史偏好，需要大量收集用户和物品的属性信息以及二者的交互记录。另一方面，大量的用户行为记录以及用户私有属性信息虽然使得模型能够掌握用户的行为模式，但也不可避免的造成了用户敏感信息以及隐私问题的担忧。所以如何在保证用户隐私前提下挖掘数据价值是目前大数据背景下值得研究的课题。
联邦学习（Federated Learning）是一种由多方参与的联合计算技术，多方在不泄漏各自隐私数据的前提下，完成模型的训练与推理。
分布式跨库查询时，可以尝试使用federated引擎，来创建远程表的映射，方便查询。 1.开启引擎 查询数据库是否支持 SHOW ENGINES; 有，说明支持，但是没有开启，开启一下： 配置文件添加
最上层是一个客户端和链接服务，主要完成一些类似于链接处理，授权认证，及相关的安全方案，服务器也会为安全接入的而每个客户端验证它所具有的操作权限
1、存储引擎主要有: MyIsam、InnoDB、Memory、Archive、Federated。
联邦学习是一种机器学习设定，其中许多客户端（例如：移动设备或整个组织）在中央服务器（例如：服务提供商）的协调下共同训练模型，同时保持训练数据的去中心化及分散性。联邦学习的长期目标则是：在不暴露数据的情况下分析和学习多个数据拥有者（客户端或者独立的设备）的数据。
说起联邦学习，大家再熟悉不过了，由于其能在数据不移动的前提下协同训练一个全局共享的模型，迅速成为了人工智能安全领域的一个研究热点。推荐系统作为人工智能领域最振奋人心的应用之一，与联邦学习相结合的研究也越发受到工业界和学术界的关注。 最近，中国科学：信息科学 杂志最新综述《基于联邦学习的推荐系统》（以下简称“联邦推荐”）概述了一些联邦学习和推荐系统结合的研究工作，非常适合对联邦学习和推荐系统感兴趣的同学阅读。本文旨在帮助大家快速了解这篇综述，并给想入门联邦研究的同学推荐一些相关的论文。 需要说明的是，联邦推荐
推荐系统，对于我们来说并不陌生，它已经无时无刻不方便着我们的生活、学习、工作等方方面面，并且已经成为许多社交/购物/新闻平台中必不可少的组件。近些年来学术界以及工业界的研究者们已经对其进行了大量研究并提出了许多经典有效的推荐模型，比如UserCF、ItemCF、MF、FM、BPR、Item2vec、NCF、DIN等等，更多推荐模型介绍可参考[一文尽览推荐系统模型演变史]。
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
联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法，它使多个设备（例如物联网 (IoT) 设备）或计算机能够在模型训练完成时进行协作，而无需共享它们的数据。
谷歌于2017年提出联邦学习的训练方法，发表了相关博客链接[1]，从[1]这篇文章的标题《Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data》可以看出来谷歌对于联邦学习的基本定义是，无需通过中心化的数据，即可训练一个机器学习模型。
在 5.1 版本之前，MyISAM 是 MySQL 的默认存储引擎，MyISAM 并发性比较差，使用的场景比较少，主要特点是
在文章开始之前，我们先介绍一下联邦机制的基本概念。联邦机制的实现，依赖于RabbitMQ的Federation插件，该插件的主要目标是为了RabbitMQ可以在多个 Broker节点或者集群中进行消息的无缝传递。
mysql是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS）,是使用最常用的数据库管理语言–结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
如果您在不同位置安装了多个运行相同应用程序的数据库，并且想要包括所有数据库中的数据，例如要运行数据分析查询，则可以将独立数据库合并为分片数据库，而无需修改数据库模式或应用程序。
核酸采样登记数据分布在多个数据库中（减轻单数据库并发写入压力，按用户区域、终端等进行了划分），需要将分散的数据汇总起来后续做统一业务处理。
联邦学习（Federated Learning）允许用户在将数据保留在本地端不共享的前提下形成一个联合体训练得到全局模型，从而有效解决数据隐私和安全保护问题。同时，还可以有效应用联合体各方用户所掌握的标注数据，解决标注数据缺乏的问题。在联邦学习架构的每一轮学习过程中，中央服务器在当前全部客户端中选定一些客户端子集并将全局模型下发给这些客户端子集。然后，这些客户端子集在本地运行随机梯度下降（SGD）等优化处理步骤后生成本地模型。最后，客户端子集将本地模型发送回中央服务器。反复执行训练过程直到模型收敛，生成最终的全局模型。
经典的机器学习方法基于样本数据（库）训练得到适用于不同任务和场景的机器学习模型。这些样本数据（库）一般通过从不同用户、终端、系统中收集并集中存储而得到。在实际应用场景中，这种收集样本数据的方式面临很多问题。一方面，这种方法损害了数据的隐私性和安全性。在一些应用场景中，例如金融行业、政府行业等，受限于数据隐私和安全的要求，根本无法实现对数据的集中存储；另一方面，这种方法会增加通信开销。在物联网等一些大量依赖于移动终端的应用中，这种数据汇聚的通信开销成本是非常巨大的。
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