去年写了一篇“【曹工杂谈】Mysql客户端上，时间为啥和本地差了整整13个小时，就离谱 ”，结果最近还真就用上了。
Redis 是一个key-value存储系统。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
半年没更新了，难得想写一下，本来今天上午就打算写的，结果中途被别的事吸引了注意力，公司和某保险公司合作推了一个医疗保险，让我们给父母买，然后我研究了半天条款；又想起来之前买的支付宝那个好医保，也买了两年多了，但是条款也不怎么懂，查了下，感觉坑不少，都做好了理赔时撕逼的打算了。
由于业务要求，需要在国外和国内两台服务器之间做数据库主从，由于业务也不是很大，就简单部署了个主从就用了，开始也没什么问题，最近一段时间，可能是跨国网络不稳定，在主库上更新的内容，从库上迟迟没有更新
在分布式系统中，单机节点在发生故障时无法提供服务，这可能导致长期的服务不可用，从而影响其他节点的运作，导致的后果非常严重
在MySql的生产环境中，由于单台MySql不能满足高可用性需求，一般通过主从复制（Master-Slave）方式同步数据，再通过读写分离（MySql-Proxy）来提升数据库并发负载能力。
当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构;
在mysql中，这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决，但是解决过程中需要将数据多次加工。
我们知道，在程序中不应该把代码或流程写死，而应该把一些流程提取成开关、变量等。这样，就可以在不改变代码的情况下，在程序运行时执行不同的功能。这些开关、变量的集合一般放在一个或者多个文件里，称之为配置文件。一般来说，大部分程序都会存在这个文件，既然有文件，就需要管理。尤其是现在微服务化的趋势下，服务拆分，服务数量变多，配置文件的数量也跟着增加，就需要一个中心化的服务来管控这些配置文件，我们称之为配置中心，它一般会提供以下能力：
本人在做测试服务的过程中，开发了一个功能，就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id，功能非常简单，就是执行sql语句，处理返回结果，再返回。
Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引，否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。 单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。 Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索
假设现在你已经是某大型互联网公司的高级程序员，让你写一个火车票购票系统，来hold住十一期间全国的购票需求，你怎么写？
MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化，为什么索引可以使Sql变的更快，我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
数据之表操作 1.创建表 语法：CREATE TABLE table_name (column_name column_type); create table student( -> id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> name CHAR(32) NOT NULL, -> age INT NOT NULL, -> regiiter_date DATE, -> PRIMARY KEY(id) -> ); a
直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
在进行日期处理的时候，有时会需要计算一下两个日期之间相差几年零几个月，这里记录一下，如何用mysql数据库和java结合，准确的拿到两个日期之间的时间差。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
redis适合放一些频繁使用，比较热的数据，因为是放在内存中，读写速度都非常快，一般会应用在下面一些场景，排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
Myrocks是Percona在MySQL上接入了Rocksdb引擎的产物，接入新引擎的主要修改的地方就是MySQL的handler接口。以下针对常用的几个查询分析Myrocks是如何进行处理的。设有表 t1(a INT, b INT)
超大的分页一般从两个方向上来解决:数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击
最近的错别字是越来越厉害，上一篇开头就是两个错别字，恨得我要死，不检查，并且一边写一边查让写的语句也变得像是 translation的。所以最近在反思，数量和质量之间的问题，每周5天，天天一篇，虽然说坚持就是胜利，胜利我没看见，错别字是越来越多了。所以后期可能会更加注重质量，至少错别字的问题的好好的关注一下，有可能一周就不是5篇，会开始降低数量，提高质量，希望从这篇开始。
返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差。其结果的 单位由interval 参数给出。interval 的法定值同TIMESTAMPADD()函数说明中所列出的相同。
数据库中锁的设计初衷处理并发问题，作为多用户共享资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
2.不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被两次赋值，后一个值会被记住，前一个会被覆盖。
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
以下是针对mysql的知识点整理，用于复习，主要以罗列为主，详细具体讲解可以参考书《高性能mysql》，你可以过一遍看看有无知识点遗漏。
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
数据库事务可以这么理解，满足数据库ACID特性的一组操作。我们可以使用COMMIT命令提交事务，也可以用ROLLBACK回滚事务。
有时候，由于业务的复杂性，在JVM中拼装一些数据，会造成资源的极大浪费。举个例子，从MySQL中查询出一个List，然后在代码里循环查询数据库，进行一些字段的填充。
MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为： order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中： oid，订单ID，主键 date，下单日期，有普通索引，管理后台经常按照date查询 uid，用户ID，有普通索引，用户查询自己订单 status，订单状态，有普通索引，管理后台经常按照status查询 money/time，订单金额/时间，被查询字段，无索引 … 假设订单有三种状态：0已下单，1已支付，2已完成 业务需求，查询未完成的订单，
首先需要澄清的一点是，MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系，真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB，MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取，除了 InnoDB 之外，MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
在状态1中，客户端的读写都直接访问节点A，而节点B是A的备库，只是将A的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点B和A的数据是相同的。当需要切换的时候，就切成状态2。这时候客户端读写访问的都是节点B，而节点A是B的备库
基于我们之前所学，数据要想永久保存，都是保存于文件中，毫无疑问，一个文件仅仅只能存在于某一台机器上。
一 数据库管理软件的由来 基于我们之前所学，数据要想永久保存，都是保存于文件中，毫无疑问，一个文件仅仅只能存在于某一台机器上。 如果我们暂且忽略直接基于文件来存取数据的效率问题，并且假设程序所有的组件都运行在一台机器上，那么用文件存取数据，并没有问题。 很不幸，这些假设都是你自己意淫出来的，上述假设存在以下几个问题。。。。。。 1、程序所有的组件就不可能运行在一台机器上 #因为这台机器一旦挂掉则意味着整个软件的崩溃，并且程序的执行效率依赖于承载它的硬件，而一台机器机器的性能总归是有限的，受限于目前的硬件水平
集合跟我们学的列表有点像，也是可以存一堆数据，不过它有几个独特的特点，令其在整个Python语言中占有一席之地，
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
select date_add(now(),interval 31 day); 返回'2014-10-13 11:10:17' ，这是31天后的日期。
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
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