本篇，我们来介绍一下 MySQL 支持的数据类型，了解这些类型，以及确定何时使用哪种类型是非常重要的。
Azkaban是在LinkedIn上创建的用于运行Hadoop作业的批处理工作流作业调度程序。Azkaban通过工作依赖性解决订购问题，并提供易于使用的Web用户界面来维护和跟踪您的工作流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系
昨天在微信群中有个朋友也是无意中问了一下，说数据库中的表字段想保持一种相对规范的顺序，怎么办？要知道Oracle中这个操作就比较纠结了，因为是按照追加的方式来处理的。没法在已有的字段1，字段2中间添加一个字段3。但是MySQL却可以，这个方面MySQL看起来要灵活的多，这个是什么原因呢，他们在设计上有什么差别呢。 MySQL中对每个表存在一个定义文件，即frm文件，我们来取出一个表，看看能不能简单解析一下。 比如一个表字段的内容如下： > desc zd_warshrine_prostate; +----
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
1、MyISAM存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。
这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第5篇笔记。同时这也是课表的第5天课程
刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了)..
https://dev.mysql.com/doc/internals/en/client-server-protocol.html
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
答：HTTPS 默认端口号为443 ，https，基于HTTP协议，通过SSL或者TLS提供加密数据处理，验证对方身份以及保护数据的完整性
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
1、primary key主键约束是一个列或者列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行。
1、在MySQL对于join操作的处理过程中，join buffer是一个重要的概念。
接着上期说，MYSQL 8 的索引的方式相对MYSQL 5.7 有了很多的进步，其中最突出的就是添加的functional indexes , 那么这个功能到底是什么时候开始的有的。
ORM（Object Relational Mapping），中文名为对象关系映射。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
1）一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell 脚本程序，java 程序，mapreduce 程序、hive 脚本等。 2）各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3）为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行。 例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生 20G 原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示： （1）通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上； （2）借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算，生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中； （3）需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理，得到一个明细数据 Hive 大表； （4）将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息； （5）需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。 如下图所示：
介绍 本篇主要通过汇总网上的大牛的知识，简单介绍一下如何使用mysql的执行计划，并根据执行计划判断如何优化和是否索引最优。 执行计划可显示估计查询语句执行计划，从中可以分析查询的执行情况是否最优，有助于对不使用索引的语句进行优化。EXPLAIN对每个查询返回一行信息，列出了有序的表格，MySQL处理语句的时候读取他们。MySQL解决所有的连接使用嵌套连接方法。这意味读取第一张一行，然后匹配第二张表的所有行，第三张表甚至更多表。当所有的表在处理时，MySQL会输出已经查询出来的列，并且回溯到表继续
openEuler22.03 LTS 是 openEuler 社区于 2022 年 3 月发布的开源操作系统（从系统版本的命名不难发现吧）。openEuler 社区的运营由华为为主导，社区以全球开源贡献者的合作，构建了这个高效、稳定和安全的操作系统。基于 Linux 内核的 openEuler 操作系统，支持 Kunpeng 以及其他处理器，旨在充分发挥计算芯片的潜力。它适用于数据库、大数据、云计算和人工智能等场景。通过社区合作，openEuler 构建了一个创新平台，创建了一个支持多处理器架构的统一开放操作系统，并推动了软件和硬件应用生态系统的繁荣。
关系型数据库是指“采用了关系模型来组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，便于用户理解。关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。”
azkaban是一个开源的任务调度系统，用于负责任务的调度运行（如数据仓库调度），用以替代linux中的crontab.
上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES（http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html）,但是这里有一个问题，即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办，毕竟我的数据需要ik分词，同义词解析等。。。
官网的解释大概意思就是：next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 ES，前几年 ES 没火的时候，大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
最近遇到这样的一个奇怪的问题——SQL中排序分页的查询结果中出现了重复数据。百思不得其解，检查了代码，没有发现任何问题，但这种现象就是会出现。
本次演示使用的是目前最热门的Java快速开发架构：SpringBoot2.3.4 + Mybatis + Mysql8
同事问了个 MySQL 的问题，现象上确实诡异。大致意思是 SELECT 表的数据，WHERE 条件是 "a=0"，其中 a 字段是 VARCHAR 类型，该字段存在 NULL 以及包含字符的记录，但是并无 "0" 的记录，然后执行 SQL 返回的记录恰恰就是所有包含字符的记录。
在搭建MySQL主从的时候，change master是一个关键，如果没有使用GTID的方式，就需要使用偏移量和指定的binlog，每次需要手工去抓取这些信息，感觉还是比较费力，而且偏移量对我们来说就是一个黑盒子，到底递增多少，我们也不知道，只是给我们一个结果，但是搭建了一些环境之后，我突然发现了一些“规律”，比如下面的语句。 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.xxx.xxx.', MASTER_USER='rpl_user1', MASTER_PASS
本篇主要通过汇总网上的大牛的知识，简单介绍一下如何使用mysql的执行计划，并根据执行计划判断如何优化和是否索引最优。
cacti 中查询MySQL数据库占用磁盘大小并返回的php修改了，但在cacti中配置了模板，可以在device中创建表格并且可以生成data source的条目，但始终没有返回数据 不知道是什么问题，暂时没有办法解决。 尝试过用script query 和script_server的方式，由于还是不了解也不知道是对cacti的了解不够还是什么原因 始终没有返回值
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
sync_binlog， binlog的刷新写入方式，这个参数不仅影响到binlog对MySQL所带来的性能损耗，而且还影响到MySQL中数据的完整性。参数设置说明如下：
在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 es。
Elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例，组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引，如要在ES中存储一些订单数据，就应该在ES中创建一个索引，order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。ES的层级如下：index -> type -> mapping -> document -> field。
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
Elasticsearch 是什么？一个开源的可扩展、高可用、分布式的全文搜索引擎。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
我们经常会碰到这样的情况，某个事务执行完了未提交，后续再来一个DDL和DML操作，导致后面的session要么处于waiting for metadata lock，要么是锁等待超时。这时我们往往只能找到这个未提交的事务的事务id和session id，但是一般都处于sleep状态，不好分析事务内容到底是什么，所以通常都是粗鲁地kill这个session后解决问题，但是应用层的研发人员往往找不到到底是哪个事务引起的，后面再出现问题时还要重复kill。
php超文本预处理器的字母缩写，是一种被广泛应用的开发源代码的多用途脚本语言，它可嵌入到HTML中，尤其适合web开发。
其实网上有很多写的很好的sql优化文章，全面细致，但是都遗漏了一个问题，只教了大家怎么治病，没教怎么看病，这就好比一个饱读医书的大夫，病人往这一坐，望闻问切全都不会，一身的本事不知道该用哪个？
上图是使用Explain分析的一条sql语句，下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
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。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
前面的文章写过 MySQL 的事务和锁，这篇文章我们来聊聊 MySQL 的 Explain，估计大家在工作或者面试中多多少少都会接触过这个。可能工作中实际使用的不多，但是不论的自己学习还是面试，都需要掌握的。
所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令，比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的，这类表单特别容易受到SQL注入式攻击．
1、 数据库设计方面，设计结构良好的数据库，允许部分数据冗余。选取最适用的字段属性，尽可能把字段设置为NOT NULL，这样在查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
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