【数据库】MySQL进阶三、游标简易教程 mysql游标简易教程 从mysql V5.5开始，进行了一次大的改变，就是将InnoDB作为默认的存储引擎。InnoDB支持事务，而且拥有相关的RDBMS特性：ACID事务支持，数据完整性（支持外键），灾难恢复能力等等。 现在简单总结一下游标的知识。 （一）认识游标(cursor) 游标简单来说就是查询出来的数据索引，通过对游标的操作（第一个位置、最后一个位置、上一个位置、下一个位置）可以遍历出数据。 使用游标(cursor)的一个主要的原因就是把
一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作，这时读取操作不会因此去等待行上锁的释放。相反地，InnoDB会去读取行的一个快照。
当开启mysql数据库主从时，会产生大量如mysql-bin.00000* log的文件，这会大量耗费您的硬盘空间。 如：
统计一张表的总数量，是我们开发中常有的业务需求，通常情况下，我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加，你会发现这条语句执行的速度越来越慢，为什么它会变慢呢？
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
1.mysql主要分为Server层和引擎层，Server层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器同时还有一个binlog日志模块，redolog只有InnoDB引擎所有，引擎层主要有InnoDB、Myisam。
查看一个本地数据库中某个表的数据。这份数据是《MySQL经典50题》的一个表之一：
说到数据库事务，大家脑子里一定很容易蹦出一堆事务的相关知识，如事务的ACID特性，隔离级别，解决的问题（脏读，不可重复读，幻读）等等，但是可能很少有人真正的清楚事务的这些特性又是怎么实现的，为什么要有四个隔离级别。
随着应用业务数据不断的增大，应用的响应速度不断下降，在检测过程中我们不难发现大多数的请求都是查询操作。
开门见山，当我们输入一条 SQL 语句的时候，MySQL 内部究竟执行了什么？直接上架构图，我们才能对其有一个概念，而不要陷入细节之中。
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
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:
数据库作为多用户共享的资源中心，总是存在着竞争条件，显然，加锁是最为简单的一种保证竞争条件安全性的措施。 那么，mysql 锁是如何实现的，又有哪些分类？本文将为您详细讲述。
MVVC (Multi-Version Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议，只有在InnoDB引擎下存在。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然，这种乐观锁只在事务级别提交读和可重复读有效。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能。
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:
对于 MySQL，要记住、或者要放在你随时可以找到的地方的两张图，一张是 MySQL 架构图，另一张则是 InnoDB 架构图：
上一讲：MySQL 是如何实现 ACID 中的 D 的？ 我用了一个问题，给大家介绍了 MySQL 中的两个成员 binlog 和 redo log。然而，这只是 MySQL 家族里的两个小喽啰，Mysql 可以做到高性能高可靠，靠的绝对不只有他们俩。
一个事务读取了另外一个事务修改后记录 强调的是 update 和delete ,只需要锁住满足条件的记录即可
查询流程，我们是不是再研究下更新流程、插入流程和删除流程？ 一条查询sql的完整执行流程（从连接到引擎，穿插涉及到的知识，超详细） 在数据库里面，我们说的update操作其实包括了更新、插入和删除。如果大家有看过MyBatis的源码，应该知道Executor里面也只有doQuery()和doUpdate。的方法， 没有 doDelete()和 dolnsert()。 更新流程和查询流程有什么不同呢？ 取到数据前和查询的基本流程也是一致的，也就是说，它也要经过解析器、优化器的处理，最后交给执行器。 区别就在于拿到符合条件的数据之后的操作。 但是，要学习更新的执行流程，我们需要先知道以下几个名词的含义： 贴图镇此博客（
在项目里面，多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到，但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来，定期去分析排查，那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了，它提供了SQL慢查询的日志，本文就分享下如何使用吧。
经常有读者问如何通过 IDE 调试 MySQL 的源码分析锁相关的知识，我整理了一下之前在掘金上的几篇文章，简单介绍一下如何在 Mac 下调试和几个简单的案例。
在事务场景中，隔离是必要的。是运行中的事务进行互相隔离。在事务运行中，“不会”出现互相干扰，这就是隔离性；根据影响程度的不同，隔离级别。
本篇文章会分析下一个sql语句在mysql中的执行流程，包括sql的查询在mysql内部会怎么流转，sql语句的更新是怎么完成的。
MariaDB/MySQL中的user由用户名和主机名构成，如"root@localhost"，同用户名但不同主机名对MySQL/MariaDB来讲是不同的，也就是说"root@localhost"和"root@127.0.0.1"是不同的用户，尽管它们都是本机的root。
问题归纳起来就是：在MySQL里面update一条记录，语法都正确的，但记录并没有被更新...
单独备份表的话需要表在独立的表空间里面，即配置了innodb_file_per_table参数
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
持久化 程序可以定义为算法+数据。算法是我们的代码逻辑，代码逻辑处理数据。数据的存在形式并不单一，可以存在数据库，文件。无论存在什么地方，处理数据的时候都需要把数据读入内存。如果直接存在内存中，不就可以可以直接读了么？的确，数据可以存在内存中。涉及数据存储的的过程称之为持久化。下面golang中的数据持久化做简单的介绍。主要包括内存存储，文件存储和数据库存储。 内存存储 所谓内存存储，即定义一些数据结构，数组切片，图或者其他自定义结构，把需要持久化的数据存储在这些数据结构中。使用数据的时候可以直接操作这些结
问题归纳起来就是： 在MySQL里面update一条记录，语法都正确的，但记录并没有被更新...
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理，今天我们就从原理走向实战，分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景，相信小伙伴们也能举一反三，灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
锁是数据库系统区分于文件系统的一个关键特性。数据库使用锁来支持对共享资源进行并发访问，提供数据的完整性和一致性。此外，数据库事务的隔离性也是通过锁实现的。InnoDB在此方面一直优于其他数据库引擎。InnoDB会在行级别上对表数据上锁，而MyISAM只能在表级别上锁，二者性能差异可想而知。
然后你去这个目录下看，没有这个目录/var/lib/mysql/mysql.sock
为每一行数据添加锁，加锁慢，容易出现死锁竞争，因为锁的每一行数据，锁的力度小，所以并发高，Innodb支持行级锁，行级锁是支持事务的。
读写分离是基于主从复制上面布置的，需要使用Atlas软件，代理服务器上只需要安装mariadb客服端
MySQL 是最为流行的开源关系型数据库之一，有关它的使用、优化和运维处理相关的文章汗牛充栋。我个人也写过《MySQL探秘》和《MySQL死锁》系列文章，详细介绍了诸如 MySQL 内存结构、持久化机制、锁和事务等多方面的知识。不过上述知识大多数都来自《高性能MysQL》、《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》等书籍以及网上一些优秀博主的文章。
本篇文章会分析一个 sql 语句在 MySQL 中的执行流程，包括 sql 的查询在 MySQL 内部会怎么流转，sql 语句的更新是怎么完成的。
在MySQL中如果每次更新操作后都写要磁盘，即首先在磁盘中找到该条记录，再更新，整个过程I/O成本，查找成本都很高并发度很高的情况下对效率影响较大。为了解决该问题，MySQL中使用到了WAL(Write-Ahead logging )写磁盘前先写日志。当一条记录需要更新的时候，InnoDB会先把记录写入redo log，等系统空闲时再写入磁盘。
摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性，包括：全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
1，从官网下载安装包 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
索引分为主键索引和辅助索引，辅助索引又分为唯一性索引，普通索引，复合索引，覆盖索引。
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念，然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。 核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
