MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
teprunner测试平台已经有一个多月没有更新了，主要原因是定时任务不够稳定，经过反复试错，找到了解决办法，这次终于稳定了。
本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range()，通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎，该接口返回精确值，例如MyISAM；但对于另一些存储引擎则是一个估算值，例如 InnoDB。 第二个API是info()，该接口返回各种类型的数据，包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据，或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数，那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型，而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息，或者统计信息不准确，优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同，所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同，每次运行的成本也不同：
查看event是否开启: show variables like ‘%sche%’;
概念：当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。
前面几篇MySQL系列的文章介绍了索引，事务和锁相关知识，那么今天就让我们来看看当我们执行一条select语句和一条update语句的时候,MySQL要经过哪些步骤，才能返回我们想要的数据。
在上一期《数据库对象信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的元数据记录表，本期我们将为大家带来系列第四篇《统计信息记录表|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。
第2层sql处理层（SQL Layer）：主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
此删除涉及到事物，在删除计划的过程中，还要删除立项信息、合同需求信息关联的计划信息。在删除开始之前设置事物，是不够严谨的。所以，把开启事物放置到删除立项的方法、合同需求方法、计划的方法，这样，每一模块是一个单独的事物。锁的范围缩小，基本并发可用。
对于MySQL的历史，相信很多人早已耳熟能详，这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最后到达存储引擎。
说起mysql的调优一般都会想到sql优化、索引、看执行计划，除了这些在创建表时也要下功夫，比如说字段的类型、数据的冗余度，以及sql运行过程中性能的监控都很重要。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
首先，MySQL必须要运行一个服务，监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候，必须要弄清楚的有两件事。
tar jcvf data_cold_back.tar.bz2 data 当需要进行冷备份操作时， 只需执行脚本命令即可（操作会覆盖掉之前备份的压缩文件，没啥不利影响）
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询。所以说查询优化，索引优化，库表结构优化需要齐头并进。
MySQL架构分析 MySQL 的体系结构 MySQL 的模块详解 **Connectors**：用于支持各种语言与 **SQL** 交互； **Management Services & Utili
越来越多的生产系统和关键应用运行在K8S上。在生产系统运行有状态应用，并不是一件容易的事情，它需要我们仔细的计划并部署。我们之前有一篇文章专门介绍如何在K8S上运行高可用的MySQL。这次我们来介绍下如何备份和恢复MySQL。当我们在生产环境中备份和恢复MySQL，我们需要思考下面的问题：
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
最近的任何人之间的问候语，与时俱进，见面一般第一句是，你阳了吗？然后就很容易打开话题了，至于阳不阳，这个问题，其实我是这样看的，你先在没阳，不证明你明天不阳，你阳过了，也要继续包含自己，持续增加自己的免疫力，锻炼身体，从现在开始爱护自己。有的时候问题的两方面看，从疾病中学到点什么，也不枉这3年，大家所付出的。努力的改变，欣然的接受，坦然的面对，然后在努力的改变，让自己持续的处于一个自己满意的状态。写这篇的时候，我已经感觉不大好了，可能已经阳了，这篇也许是最近能更新的最后一篇了，祝我好运吧。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
SQL语句优化 对查询进行优化，要尽量避免全表扫描。在 where 或 order by 的列上加索引。 尽量避免在 where 子语句中有 where num is null，这样不用索引，要全表扫描，可用 0 代替 null 避免在 where 中用<>or!=,因为要全表扫描 尽量避免在 where 中用 or，因为若一个字段有索引，一个没有，则要全表扫描 like”%abc%”，全表扫描 避免在 where 子语句中对字段进行函数操作，因为要全表扫描 使用复合索引时，必须用到该索引的第一个字段，否则
ＭySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息，来帮助查询优化器选择最优的执行计划，详细的来说，key的分布情况能决定多表join的顺序，也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新，也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息，本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
最近，又遇到了慢 SQL，简单的看了下，又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下：
查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端到服务端，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。其中 “执行” 可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序分组等。当希望 MySQL 能够以高性能的方式运行查询时，最好的办法就是弄清楚 MySQL 是如何优化和执行查询的。MySQL 执行一个查询的过程，如下：
当我们的工具或者程序连接到数据库之后，实际上发生了什么事情？它的内部是怎么工作的？ 就像我们到餐厅去吃饭，点了菜以后，过一会儿菜端上来了，后厨里面有哪些人？ 他们分别做了什么事情？这个就是MySQL的整体架构和工作流程了。 先贴个整体流程，大家大概有个印象：
【1】Read Uncommitted（读取未提交内容）：出现脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据。 【2】Read Committed（读取已提交内容）：不可重复读，只能读取到已经提交的数据。Oracle 等数据库默认的隔离级别。 【3】Repeatable Read（可重复读）：出现幻读。在同一个事务内的查询都和事务开始时刻一致。InnoDB默认级别。 【4】Serializable（串行读）：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。
即没有特别指明的类型，大多数时候mysql 引擎都支持这种索引（Archive 是例外， 5.1 之前不支持，之后支持单个自增列的索引）
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
与其它主流商业数据库一样，TiDB 的查询优化器负责用户及系统查询的优化，生成有效且高效的执行计划由执行器来执行。而优化器生成的执行计划的优劣直接影响查询的执行效率和性能。「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例，向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用。本文为系列文章的第一篇，将简要介绍 TiDB 的查询优化器的优化流程。
一、基本概念 mysql5.1版本开始引进event概念。event既“时间触发器”，与triggers的事件触发不同，event类似与linux crontab计划任务，用于时间触发。通过单独或调用存储过程使用，在某一特定的时间点，触发相关的SQL语句或存储过程。 二、适用范围 对于每隔一段时间就有固定需求的操作，如创建表，删除数据等操作，可以使用event来处理。 例如：使用event在每月的1日凌晨1点自动创建下个月需要使用的三张表。 三、使用权限 单独使用event调用SQL语句时，查看和创建需要
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
在数据库表丢失或损坏的情况下，备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃，你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时，正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏，用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们，这对表绝对不是件好事！
MySQL 从最初的 1.0、3.1 到后来的 5.x ,到今天的8.x，发生了各种各样的变化。
SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数，依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数，对于批量插入的insert操作，只累加依次 Com_update:执行update操作
一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。 a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式，存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤。 b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行数据过滤,而非将所有通过index access的结果传递到MySQL server层进行where过滤. 优化效果:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数,减少io次数，提高查询语句性能。 二 原理
DataGrip 版是由JetBrains公司推出的数据库管理软件，DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品，如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等，并且提供了简单易用的界面，开发者上手几乎不会遇到任何困难。
2 事件的优缺点 2.1 优点 一些对数据定时性操作不再依赖外部程序，而直接使用数据库本身提供的功能。 可以实现每秒钟执行一个任务，这在一些对实时性要求较高的环境下就非常实用了。
在mysql中锁表与表解锁，我们用到lock与unlock了，今天我来给各位朋友整理一些在使用lock tables与unlock tables过程中的一些经验分享。
爱可生 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 技术支持，擅长 MySQL、PG、国产数据库。
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