视频流媒体服务器EasyNVR可以运用在很多场景，其中校园安防监控的使用比较多，因此我们也出了不少关于校园安防监控的方案，如果有需要可以到此文中参考：智慧校园安防系统。
SQL（Structured Query Language）是一种用于访问和操作关系型数据库的标准编程语言，是用于数据库查询和程序设计的语言。其主要功能包括数据查询、数据操作、事务控制、数据定义和数据控制等。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS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,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
随着我们的系统运行，存储在关系型数据库的数据量会越来越大，系统的访问的压力也会随之增大，如果一个库中的表数据超过了一定的数量，比如说mysql中的表数据达到千万级别，就需要考虑进行分库分表；
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。
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
MySQL 作为全世界广受欢迎的数据库，被用于很多中小型的项目中，但是你对 MySQL 数据库的存储引擎了解多少呢？
紧接上篇【rainbowzhou 面试2/101】项目介绍，接下来面试官会开始就你的介绍，进行技术面、技术点、甚至到技术细节的提问，那么相应地就会要求我们对回答的技术面、技术点，对应实现的技术细节，做到胸有成竹或滚瓜烂熟的程度。
和其他数据库系统相比, MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥好的作用,但同时也会带来一点选择上的困难。MySQL并不完美,却足够灵活,能够适应高要求的环境,例如web类应用。同时, MySQL既可以嵌入到应用程序中,也可以支持数据仓库、内容索引和部署软件、高可用的冗余系统、在线事务处理系统 (OLTP)等各种应用类型。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战， 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时，需要重新平衡数据分布，可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下，TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
在服务器进行数据传输、数据存储和数据交换，就有可能产生数据故障。比如发生意外停机或存储介质损坏。这时，如果没有采取数据备份和数据恢复手段与措施，就会导致数据的丢失，造成的损失是无法弥补与估量的。
ERROR 1146 (42S02): Table ‘xxx’ doesn’t exist 可能是很多人都遇到的问题，尤其在数据库迁移或备份的时候
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
很多人都在使用mysql数据库，但是很少有人能够说出来整个sql语句的执行过程是怎样的，如果不了解执行过程的话，就很难进行sql语句的优化处理，也很难设计出来优良的数据库表结构。这篇文章主要是讲解一下sql语句的执行过程。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
在“集群”标签，勾选“使用集群”，然后定义三个分区。这里的分区实际指的是数据库实例，需要指定自定义的分区ID，数据库实例的主机名（IP）、端口、数据库名、用户名和密码。定义分区的目的是为了从某一个分区甚至某一个物理数据库读取和写入数据。一旦在数据库连接里面定义了数据库分区，就可以基于这个信息创建了一个分区schema。
mysql 命令完全总结 /* 精心整理关于 mysql 的命令 By CS逍遥剑仙 www.csxiaoyao.com 数据库环境配置见 mysql配置总结.md 常用SQL用法见文件 sql代码总结.md */ mysql 命令完全总结 连接mysql 修改密码 用户管理 1 新建用户 2 用户权限管理 3 删除用户 数据库操作 1 连接数据库 2 显示数据库 3 创建数据库 4 SELECT操作 5 删除数据库 表操作 1 创建数据表 2 表字段操作 3 修改表名 4 删除数据表 5
这篇文章的题目，是我真实在面试过程中遇到的问题，某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题，我当时还是比较懵的，没想到这年轻人不讲武德，不按套路出牌，一般的问MySQL的相关知识的时候，不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗？怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
mysql 命令完全总结 Write By CS逍遥剑仙 我的主页: www.csxiaoyao.com GitHub: github.com/csxiaoyaojianxian Email: sunjianfeng@csxiaoyao.com QQ: 1724338257 目录导航 mysql 命令完全总结 1. 连接mysql 2. 修改密码 3. 用户管理 3.1 新建用户 3.2 用户权限管理 3.3 删除用户 4. 数据库操作 4.
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
爱可生南区交付服务部 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 故障处理以及平台技术支持。
创建数据库表： 创建一个表名为：employee，该表中含有id、name、sex、birthday、job字段
数据库MySQL（思维导图） 目录 1、数据库基础 1.1、数据库技术的发展 1.2、数据库系统的组成 1.3、数据模型 1.4、关系数据库的规范化 2、MySQL简介 2.1、MySQL的特点 2.2、命令行连接MySQL 3、数据库操作 3.1、常见名词/概念 3.2、数据库常用对象 3.3、MySQL系统数据库 3.4、常见数据库操作 4、存储引擎及数据类型 4.1、常见的存储引擎 4.2、MySQL数据类型 5、操作数据表 6、MySQL基础 6.1、运算符 6.2、流程控制语句 7、表数据的增删改
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
| 作者：陈俊熹，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云MySQL数据库研发工作。 ---- 外存数据结构，或者说磁盘数据结构 ( On-Disk Structures )，记录的是需要进行持久化存储的元数据和数据。在存储体系中，访问外存数据带来的系统问题很多，比如如何快速找到数据，如何加速对元数据的频繁访问，如何进行数据一致性存储和灾难恢复等。本文介绍了 InnoDB 主要的外存数据结构，包括表和表空间 ( Table & TableSpace )，索引 ( Index ) 和恢复日志等。理解这些外存数
假如我们现在是一个小创业公司（或者是一个 BAT 公司刚兴起的一个新部门），现在注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10 个。我的天，就这种系统，随便找一个有几年工作经验的，然后带几个刚培训出来的，随便干干都可以。 结果没想到我们运气居然这么好，碰上个 CEO 带着我们走上了康庄大道，业务发展迅猛，过了几个月，注册用户数达到了 2000 万！每天活跃用户数 100 万！每天单表数据量 10 万条！高峰期每秒最大请求达到 1000！同时公司还顺带着融资了两轮，进账了几个亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几亿美金！这是小独角兽的节奏！ 好吧，没事，现在大家感觉压力已经有点大了，为啥呢？因为每天多 10 万条数据，一个月就多 300 万条数据，现在咱们单表已经几百万数据了，马上就破千万了。但是勉强还能撑着。高峰期请求现在是 1000，咱们线上部署了几台机器，负载均衡搞了一下，数据库撑 1000QPS 也还凑合。但是大家现在开始感觉有点担心了，接下来咋整呢… 再接下来几个月，我的天ÿ
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
1.启动mysql 2.登录mysql 3.创建数据库 4.创建数据库表（记得打开数据库） 5.插入自己所需的字段 6.插入各个字段的数据 Tips：每次创建完成都可以进行相应的查询
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
Python链接数据库的方式有几种，但是原理都是一样的，总共可以分为两个步骤，第一步是与数据库建立链接，第二步执行sql查询语句，这篇将分别介绍如何与数据库链接以及如何进行sql语句查询。
前面说了innoDB表在mysql5.6.6之前存储在系统空间，5.6.6之后存储在独立的空间，表结构存储在.frm文件，里面记录着字符集，行规则等，表数据存储在.ibd里面，里面存储着数据和索引。
用于定义逻辑库，name属性定义逻辑库的名字，sqlMaxLimit定义限制返回结果集的行数，如果-1表示关闭limit限制。
之前写过一篇mysql基础指令集合,感觉看指令在一些新手朋友来说有点不爽很容易理解,正好现在自己开始自学mysq就把这里基础的指令使用代码展示一下,希望能帮到需要的朋友
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。 Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
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