工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景，下面介绍几种随机获取的方法供参考。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
有时候，我们执行一条查询语句的时候，往往会得到N条返回结果，执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点)，就是游标。沿着这个游标，我们可以一次取出一行记录。
在二级索引idx_key1中，key1列是有序的，查找按key1列排序的第1条记录，MySQL只需要从idx_key1中获取到第一条二级索引记录，然后直接回表取得完整的记录即可，这个很容易理解。
在MySQL中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
数据库隔离级别有四种，应用《高性能mysql》一书中的说明： 然后说说修改事务隔离级别的方法： 1.全局修改，修改mysql.ini配置文件，在最后加上 1 #可选参数有：READ-UNCOMMITT
接下来，就跟聊聊上面两个事务执行 SQL 语句的过程中，加了什么锁，从而导致死锁的。
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
前面说了为了解决脏读，幻读，不可重复读，mysql设置了四种隔离级别，read committed和read uncommitted会发生幻读和不可重复读，repeatable read会发生不可重复读，seriliztable，mysql默认是repeatable read，用mvcc解决不可重复读。设置隔离级别set global|session transaction isolation level …。当global时候，代表执行完之后其他所有session都可以使用当前设置的事务，如果是session则代表之后当前session才可以执行当前设置的事务，如果什么都没加，则是默认下一条事务提交完毕，就恢复之前的事务。Mvcc用他的readView链表控制解决这不可重复读，每次执行修改，都会吧修改的数据放入readView链表，链表有一个参数是trx_id，链表的头部第一条数据显示的是页面数据，后面的都是undo数据。里面有m_ids，min_trx_id，max_trx_id，creator_trx_id，主要在里面遍历，判断是否满足数据在当前事务可见性，比如creator_trx_id等于当前事务id，意味着该版本可以在当前事务查看，如果当前事务id大于mix_trx_id，表明该版本链在事务后才生成，则不可见，如果当前事务id小于min_trx_id，则表示该版链已提交，可以见。如果在这两个之间，则看是否事务id在m_ids里面，是就代表是活跃事务，不可见。这就保证了事务的可重复读。
学习 SQL 的时候，大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了，比如下面这句查询语句：
问题描述 在做项目的过程中，由于写SQL太过随意，一不小心就抛了一个死锁异常，如下：
随着前后端分离和微服务的兴起，在后端开发中，RESTful API 几乎变成一种标配
所谓分页显示，就是将数据库中的结果集，一段一段显示出来需要的条件。
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
MySQLdb是Python连接MySQL的模块，下面介绍一下源码方式安装MySQLdb：
MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库，是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC，有兴趣的可以查看。
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
开始今天的文章之前，先说明下昨天文章中的一个错误，昨天文章最后说replace into带来的死锁问题可以使用insert into duplicate key update的方法来解决，今天实际测试的时候，还是遇到了一些问题，改方法并没有完全解决死锁的问题，来看测试的结果。
早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，产出了canal项目。canal的原理很简单，就是如上图片所示
pymysql是python3.x版本用来操作mysql数据库的一个模块，其实和python2.7中的MySQLdb模块的作用和操作语法都是一模一样的。
2、同一条记录在系统中可以存在多个版本，这就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性，锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型，分别有： 共享锁（S）和排他锁（X） 意向锁（IS和IX） 自增长锁（AUTO-INC Locks） 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁：共享锁（S）和排他锁（X） 共享锁：允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁，事务 T2 对记录 r 加锁请求：若想要加 S 锁，能马上获得；若想要获得 X 锁，则请求会阻塞。 排他锁：允许持有该锁
前阵子参与了字节跳动后端青训营，其中大项目编写涉及到数据持久化一般选择使用MySQL。由于时间原因，数据库使用我选择了无脑三板斧：1. 建立了索引加速查询、2. 关闭自动提交事务、3. 在需要确保原子性的数据库操作之间手动创建和提交事务。
设置innodb的事务级别方法是：set 作用域 transaction isolation level 事务隔离级别，例如~
注：只能在ORDER BY中使用，不能在WHERE中使用，而且WHERE语句一定要在ORDER BY之前。
本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。
MySQL 中事务支持是在引擎实现的， MySQL 原生的 MyISAM 引擎不支持事务，这也是 MyISAM 被 InnoDB 引擎取代的重要原因。
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。
SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断，前端传入后端的参数是攻击者可控的，并且参数被带入数据库查询，攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发生了死锁现象:
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。解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制，锁在功能上分为共享锁 (shared lock) 和排它锁 (exclusive lock) 即通常说的读锁和写锁； 锁的粒度上分行锁和表锁，表级锁MySQL 里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)
这样写看起来很正常，但实际在数据量大了之后，使用起来开始出现问题，越来越慢，慢到不可接受，甚至影响其他的读写操作。
先来看下MySQL的体系结构，下图是在MySQL官方网站上扒下来的，所以有很高的权威性和准确性。
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发现了死锁现象:
AbstractFactory（抽象工厂类）：工厂模式方法核心，创建一系列产品对象。
在爬虫、自动化、数据分析、软件测试、Web 等日常操作中，除 JSON、YAML、XML 外，还有一些数据经常会用到，比如：Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭，其实之前我也不知道到底哪个执行起来快，到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏，其中专门有一节是对这个问题的讨论，看完后也是解除了长久以来的疑惑。
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在MySQL中，join语句想必大家都不陌生，今天我们围绕join语句展开，说一些可能平时不关注的知识点。
虽然我们也可以通过筛选条件 WHERE 和 HAVING，或者是限定返回记录的关键字 LIMIT 返回一条记录，但是，却无法在结果集中像指针一样，向前定位一条记录、向后定位一条记录，或者是 随意定位到某一 条记录 ，并对记录的数据进行处理。
之前的一篇文章 《深入理解MySQL的MVCC原理》中总结了一下MySQL中的MVCC，它主要利用隐藏字段、版本链、ReadView来实现，可以用来更好地解决多个事务的并发【读+写】问题，但是如果在多个事务并发【写+写】的情况下，就必须要用到锁了，一般情况下，数据库的锁都是在有数据库操作的过程中自动添加的。
最近在看 小林coding 的文章，看到一篇《字节面试：加了什么锁，导致死锁的？》，自己也跟着做了做，题目如下图：
我的网站上一直有好多人留言催更 MySQL 日志（undo log、redo log、binlog）的文章。
本文是用来系统阐述在MySQL中，不同语句在各种条件下的加锁情况，并不是解释各种锁是什么（或者说加锁的本质是什么）
或许你曾经去面试的时候被问到过关于mysql数据库的存储过程和触发器的问题，如果你还不懂可以看下这篇关于存储过程和触发器的文章，希望能帮助到有需要的朋友。
本文针对上一篇《MySQL优化案例分享》文章中提到的线上业务产生的一个死锁问题进行展开讨论，主要针对两个update操作导致的死锁的场景，借此机会正好总结下MySQL锁及分析下产生死锁的原因和解决方案；
在当今互联网行业，大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
在读-写 / 写 -读的情况下会出现脏读，不可重复读，幻读的现象，不同的隔离级别可以避免不同的问题，具体相关内容可以看小杰的这篇文章 京东面试官问我：“聊聊MySql事务,MVCC？”
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