最近有开始做一个实验室管理系统，因为分了几个表进行存储・所以要维护表间的关联・・研究了一下MySQL的外键。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。
http://www.cnblogs.com/RunForLove/p/5693986.html
现实生活中，实体与实体之间肯定是有关系的，比如：老公和老婆，部门和员工，用户和订单、订单和商品、学生和课程等等。那么我们在设计表的时候，就应该体现出表与表之间的这种关系！表和表之间的关系分成三种：
数据库：数据库是数据存储的仓库，数据是有组织的进行存储的，简称DataBase(DB)
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
从表面意思上看，MySQL分表就是将一个表分成多个表，数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
格式化SQL 包含子查询的SELECT语句难以阅读和调试，特别是它们较为复杂时更是如此。如上所示把子查询分解为多行并且适当地进行缩进，能极大地简化子查询的使用。
这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它的产生距今已有六十多年。随着信息技术和市场的发展，数据库变得无处不在：它在电子商务、银行系统等众多领域都被广泛使用，且成为其系统的重要组成部分。
Apache Sqoop是在Hadoop生态体系和*RDBMS体系之间传送数据的一种工具。来自于Apache软件基金会提供。，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇，助力大家拿下面试。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
mysql数据库做分页用limit关键字，它后面跟两个参数startIndex和pageSize
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库，由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
在服务做微服务改造后，原先单库join查询已经不能满足要求，每个拆分的微服务对应一个数据库实例，而且部署在不同的服务器上，那么解决“跨库查询”就势在必行了。
关系型数据库又称为关系型数据库管理系统(RDBMS),它是利用数据概念实现对数据处理的算法，达到对数据及其快速的增删改查操作。
我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。
当 mysql 的一个大表总数达上亿时，mysql 性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库，兼容了大部分 mysql 协议和操作，业务不需要调整，数据库性能也能保证。
上集我们说了视图和存储程序，它们都可以方便我们复用某些语句。其中，视图是一种虚拟表，本质上是另一个查询语句的别名；存储程序是许多语句的一个封装，根据调用方式的不同又被分为存储例程、触发器和事件。
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL，那么，本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
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。
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？
本文主要介绍了MySQL与InnoDB存储引擎中的索引机制，包括聚集索引、非聚集索引、B+树索引和索引查找算法等。聚集索引是一种基于B+树的索引，将每张表的数据存储顺序与索引顺序对应，以最大程度地提高查找效率。非聚集索引则将索引字段值与数据行存储在一起，每个叶子节点存储一个键值对。B+树是一种平衡树，每个节点包含关键字和指针，并且叶子节点包含数据行。索引查找算法主要包括顺序查找、二分查找、二叉树查找等，每种算法都有其优缺点和适用场景。
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。
上片文章讲解模板。你本文将讲解 “MTV” 中 M 层次，即模型层（数据存取层）。模型这内容比较多，我将其拆分为 3 个部分来讲解。同时，文章也配套了例子，你可以通过 阅读原文 来查看。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
查找表关系，一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论，否则无法得出正确答案
DAX圣经可以说是学习DAX这项技能绕不开的话题，今天，我们就从它的开篇第一章讲起，说说我个人的一些理解——为什么开篇第一章讲数据模型？而不是基础函数？
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比如有两个表，分别是书籍表和出版社表。书籍和出版社是典型的多对一关系，即一本书只能由一个出版社出版，一个出版社可以出版多本书。则书籍表应该有一个外键press_id指向出版社表的id primary key。
为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库，它能更有效的管理数据
前文再续，上一回我们完成了用户管理模块的CURD(增删改查)功能，功能层面，无甚大观，但有一个结构性的缺陷显而易见，那就是项目结构过度耦合，项目的耦合性(Coupling)，也叫耦合度，进而言之，模块之间的关系，是对项目结构中各模块间相互联系紧密程度的一种量化。耦合的强弱取决于模块间调用的复杂性、调用模块之间的方式以及通过函数或者方法传送数据对象的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括包含关系、控制关系、调用关系、数据传递关系以及依赖关系。项目模块的相互依赖越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差，愈加难以维护。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
最开始，我们是将数据保存在 内存 中，这能够保证我们十分 快速存取，但是一旦断电，数据就丢失了，无法永久保存。 于是我们将数据存放在 文件 中，这样一来我们就 能够将数据永久保存，但每次都要进行频繁的 IO 操作，相对于内存来讲速度就慢了许多，而且进行查询操作也不方便。 于是，我们转移到了 数据库 存储，通过这种方式不但 能将永久保存数据，而且查询管理也更加高效方便。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
一、Cluster概念 1、系统扩展方式： Scale UP：向上扩展，增强 Scale Out：向外扩展，增加设备，调度分配问题，Cluster 2、Cluster：集群，为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统 3、Linux Cluster类型 LB：Load Balacing，负载均衡 HA：High Availability，高可用，SPOF（single Point Of failure） MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间 MTTR:Mean Time To Restoration（ repair）平均恢复前时间 A=MTBF/（MTBF+MTTR） (0,1)：99%, 99.5%, 99.9%, 99.99%, 99.999%, 99.9999% HPC：High-performance computing，高性能 www.top500.org 4、分布式系统： 分布式存储：云盘 分布式计算：hadoop，Spark 二、Cluster分类 基于工作的协议层次划分： 传输层（通用）：DPORT LVS： nginx：stream haproxy：mode tcp 应用层（专用）：针对特定协议，自定义的请求模型分类 proxy server： http：nginx, httpd, haproxy(mode http), ... fastcgi：nginx, httpd, ... mysql：mysql-proxy, ... 三、Cluster相关 会话保持：负载均衡 (1) session sticky：同一用户调度固定服务器 Source IP：LVS sh算法（对某一特定服务而言） Cookie (2) session replication：每台服务器拥有全部session session multicast cluster (3) session server：专门的session服务器 Memcached，Redis HA集群实现方案 keepalived:vrrp协议 ais:应用接口规范 heartbeat cman+rgmanager(RHCS) coresync_pacemaker 四：LVS介绍 LVS：Linux Virtual Server，负载调度器，集成内核 章文嵩 阿里官网：http://www.linuxvirtualserver.org/ VS: Virtual Server，负责调度 RS: Real Server，负责真正提供服务 L4：四层路由器或交换机 工作原理：VS根据请求报文的目标IP和目标协议及端口将其调度转发至某RS，根据调度算法来挑选RS iptables/netfilter： iptables：用户空间的管理工具 netfilter：内核空间上的框架 流入：PREROUTING --> INPUT 流出：OUTPUT --> POSTROUTING 转发：PREROUTING --> FORWARD --> POSTROUTING DNAT：目标地址转换； PREROUTING
我的图解网站上线也有 1 个月了，好在大家比较友善，没有被攻击过（也可能是因为不出名，大家看不上哈哈）。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
对于商业数据库而言，数据库升级是一个优先级很高的事情，有版本升级路线图，有相应的补丁，而且对于方案还有一系列的演练，显然是一场硬仗。而在MySQL方向上，升级这件事情就被淡化了许多，好像只能证明它的存在而已，当然正是由于这种不重视，也让我今天走了不少弯路。
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
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