引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
环境准备 编译环境：Python3.7.0 编辑器：Pycharm 解释环境：Virtualenv python=3.7.0 1.新建Django项目 各个代码编辑器都支持 安装Django和Mysql pip3 install Django==1.11.7 #其他版本也可,Django后不加版本即可安装最新版 pip3 install pymysql 构建web应用 python3 manage.py startapp web 2.修改Django配置 DATABASES = { 'def
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
redo是引擎层的日志，而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的，比如可以配置为 一组4个文件（logfile-1，logfile-2，logfile-3，logfile-4），每个文件的大小是1GB，那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构，从头开始写，写到末尾又回到开始循环写。
前段时间的主要工作是开发统计系统， 统计公司产品的安装量和回访量，统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库，即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结：
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
使用MEMORY存储引擎的表，其数据存储在内存中，且行的长度固定，这两个特点使得MEMORY存储引擎非常快。
📷 1. 开放全国各省份地图及地级市地图 📷 2. 新增MySql数据库直连方式，优化-Mysql数据库表接入默认为直连模式 📷 3. 新增API连接方式：抽取API、SQL API、直连API 📷 📷 4. 新增图表-数字翻牌 5. 矩形树形图新增占比显示 📷 6. 高级表格—新增悬浮提示设置项 📷 7. 更新iconfont图标库预警图标文案，替换单数字矩形预警图标 📷 8. 优化-默认值为日期字段 ，日期类型显示 📷 9. 优化报告目录子页面子标题显示 📷 10. 优化图表数据更新设置默认项改为“简报
A：上一期，我们回答了JS/JQuery如何获取下拉框选中的文本和值。那么今天的问题，我们可以继续聊聊下拉框了。
世界级的开源分布式数据库 TiDB 自 2016 年 12 月正式发布第一个版本以来，业内诸多公司逐步引入使用，并取得广泛认可。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
可以看到，当我们加上全局锁的时候，数据及表更新操作都没办法执行，但表查询不受影响。这样会给我们的业务造成很大的影响（无法修改数据），索性 Innodb 引擎的可重复读隔离级别可以让我们不阻塞数据变更的同时导出数据。
AiCEF上一款功能强大的网络安全演习协同框架，该工具旨在利用在线资源中的情报，以及威胁团体的活动、武器库（如MITRE），创建相关和具备及时性的网络安全演习内容。
Navicat Premium for Mac的破解教程 注意时间戳是今天的时间-2019-02-20 12:00:00
在数据管理愈加精细化的需求背景下，定时调度在其中扮演着重要的角色。它通常被应用于以下场景：
Gorm 是 golang 的一个 orm 框架，它提供了对数据库操作的封装，使用起来相当便利。所以如果对 mysql 使用操作不熟悉，建议也可以使用 gorm 框架操作 mysql 数据库。
总是假设最坏的情况，每次拿数据的时候，都认为别人也会修改，所以每次都会加锁。当要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制【Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”，又名“悲观锁”】。
本文总结个人在使用Redis存储列表数据业务场景下的一些思路。平常在使用数据查询时，我们一般会将查询出来的数据使用json_encode()序列化一下，然后根据数据ID存储到Redis中。这样针对列表类的数据，或许就不是很好的实现了(因为涉及到分页计算)。本文使用String和zset类型实现这样的功能。
对于外部数据库的依赖，是每种高级编程语言绕不开的话题。像Java的JDBC、Python的pymysql，都为连接数据提供了良好的解决方案。初学go，当然也要去了解一下go是如何对MySQL的连接进行封装的。
除了前两篇的日志学习，MySQL还有两个特殊的日志----回滚日志(undo log)和重做日志(redo log)，统称事务日志。 事务日志，顾名思义是为了保障数据的原子性和一致性。
岳毅，携程高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
update 语句：是一种用于修改数据库表中的数据记录的 SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）操作语句。它可以对表中的单条或多条数据记录进行内容更新，支持输入的新数据值来自常量、计算结果或其他表中的数据。在执行 update 语句时，MySQL 会根据条件筛选出需要更新的记录，然后逐行修改记录中的数据。
索引也是一种排好序的数据结构，它记录了原数据的单个列或多个列，通过索引查询，程序不需要查所有记录，只需要先按照索引查到具体的数据，然后在根据索引记录的指针位置，找到对应的原始数据记录。举个例子来说，索引就好比是我们书本的目录，我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数，如果我们不适用索引，会是什么情况呢？我们最大可能就是从头往后方，一页一页确认去找。
索引类似书本的目录，查询书中的指定内容时，先在目录上查找，之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
根据格像科技公司的业务需求，我们需要搭建一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，即 ANN）搜索引擎，以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求：
嗨喽，大家好，我是创作新人，新时代新的农民工小赵，在今年的七月结束了大学生活，目前在一家大数据公司做开发。对于初入职场的同学来说，在实际的工作开发中会遇到各种各样问题，将问题沉淀、输出、总结，才会让后面的路走的越来越轻松。那么，接下来我会通过以下几个方面进行分享。
在实际的生产中，为了解决Mysql的单点故障已经提高MySQL的整体服务性能，一般都会采用**「主从复制」**。
在创建表的时候，可以给表的字段添加相应的约束，添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢？
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 （meta data lock，MDL) 锁.
一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库： mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构： mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt） mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql） mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态. mysql> create table T(ID int primary key, c int);
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
JuiceFS 非常适合用来做 MySQL 物理备份，具体使用参考我们的官方文档。最近有个客户在测试时反馈，备份验证的数据准备（xtrabackup --prepare）过程非常慢。我们借助 JuiceFS 提供的性能分析工具做了分析，快速发现性能瓶颈，通过不断调整 XtraBackup 的参数和 JuiceFS 的挂载参数，在一个小时内将时间缩短到原先的 1/10。本文将我们性能分析和优化的过程记录分享下来，给大家分析和优化 IO 性能提供参考。
用户提交数据更新到主库，主库会生成二进制日志，写入到 bin log 中；主库开启 dump 线程，用来给从库的 io 线程传送 bin log；从库的 io 线程去请求主库的 bin log，并将得到的 bin log 写入到中继日志（relay log）中，sql 线程会读取 relay log 文件中的日志，并解析成具体的操作，来执行数据库更新，保证主库和从库数据一致，完成主从复制。
携程金融从成立至今，整体架构经历了从0到1再到10的变化，其中有多个场景使用了缓存来提升服务质量。从系统层面看，使用缓存的目的无外乎缓解DB压力（主要是读压力），提升服务响应速度。引入缓存，就不可避免地引入了缓存与业务DB数据的一致性问题，而不同的业务场景，对数据一致性的要求也不同。本文将从以下两个场景介绍我们的一些缓存实践方案：
摘要：本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 iceberg 的实践分享。内容包括：
M - Model：模型，是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分，通常模型对象负责在数据库中存取数据 V - View: 视图，是应用程序中处理数据显示的部分，通常视图是依据模型数据创建的。 C - Controller: 控制器, 是应用程序中处理用户交互的部分，通常控制器负责从视图读取数据，控制用户输入，并向模型发送数据。
FTWRL执行时，要刷脏页数据到磁盘，因为要保持数据一致性，所以执行FTWRL的时机是所有事务都提交完毕后。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
