数据字典是oracle存放有关数据库信息的地方，几乎所有的系统信息和对象信息都可在数据字典中进行查询。数据字典是oracle数据库系统的信息核心，它是一组提供有关数据库信息的表和视图的集合，这些表和视图是只读的。它是随着数据库的建立而建立的，当数据库执行特定动作时数据字典也会自动更新。数据一览与数据字典来记录、校验和管理正在进行的操作。
在第1部分中，我们简要概述了各种协议和机制，这些协议和机制用于MySQL Cluster的数据节点和MySQL服务器的数据字典（DD）之间彼此保持同步。更具体地说，我们探讨了NDB Cluster 7.x版本中用户触发同步的实现问题。NDB Cluster 8.0中通过以下新功能解决了这些问题：自动模式同步（或简称为auto schema sync）。
MySQL 8.0 对数据字典进行了重构，用户表、数据字典表、MySQL 其它系统表的元数据都统一保存到 mysql 库的数据字典表中了。
MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎表中，在之前版本的MySQL中，数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎表中，还存放于元数据文件、非事务性存储引擎表中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进，以及改进带来的好处、影响以及局限性。
在MySQL 8之前的版本中，元数据分散地存储在多个地方，包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性，还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题，MySQL 8引入了事务数据字典，将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中，从而提供了一致性和可靠性的保证。
墨墨导读：MySQL8.0 数据字典(Data Dictionary)也在进化中。MyISAM系统表全部换成InnoDB表 ，支持原子DDL。复杂度增加了。考虑过是否跟业务数据库有资源抢夺的现象，这些都是实际使用中需要观察关注的问题。
数据节点是MySQL NDB Cluster的分布式分片存储核心。MySQL服务器通常会访问其数据（在NDB中也称为SQL节点）。每个MySQL服务器都有自己的事务性数据字典（DD），其中存储了MySQL服务器需要使用的表，数据库，表空间，日志文件组，外键和其它对象的所有元数据。8.0版中的MySQL服务器的数据字典进行了改进，例如原子性和崩溃安全的DDL以及INFORMATION_SCHEMA实现等。在存储引擎级别，NDB拥有自己的分布式数据字典，该字典描述了可以使用本机NdbApi直接修改的全部模式对象。
MySQL 8.0 开始支持原⼦ DDL(atomic DDL)，数据字典的更新，存储引擎操作，写⼆进制日志结合成了一个事务。在没有原⼦DDL之前，DROP TABLE test1,test2；如遇到server crash，可能会有test1被drop了，test2没有被drop掉。下面来看下在MySQL 8.0之前和MySQL 8.0 数据字典的区别。
目前MySQL 8.0最新版本为8.0.23版本，针对8.0的新特性，从春节前开始做了一些相关学习和测试，后续会不阶段的分享一些8.0的新特性，供大家一起参考和学习；
MySQL 8.0.16 开始，MySQL 不推荐使用mysql_upgrade。取而代之的是"server upgrade"的升级方式。
原文链接: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-0.html
MySQL 8.0开始支持原子数据定义语言（DDL）语句。此功能称为原子DDL。原子DDL语句将与DDL操作关联的数据字典更新，存储引擎操作和二进制日志写入组合到单个原子事务中。即使服务器在操作期间暂停，也会提交事务，并将适用的更改保留到数据字典，存储引擎和二进制日志，或者回滚事务。
作者：叶盛，腾讯云数据库TDSQL开发工程师，从事数据库内核开发工作。 在MySQL中，数据字典信息内容包括表结构、数据库名或表名、字段的数据类型、视图、索引、表字段信息、存储过程、触发器等内容。可是包含这些元数据的数据字典不仅仅存在于数据库系统表中(information_schema,mysql,sys)，还存在于server层和InnoDB存储引擎中的部分文件里，比如每个表都有一个对应的.frm文件来保存表结构的信息，.opt文件用来用来记录每个库的字符等信息，.TRN和.TRG文件用来存放触发器的
听到原子这个关键字大家是不是联想到事务的ACID的原子性？两者相似，事务/语句执行要么全部成功，要么全部失败。MySQL 8.0 之前的版本 DDL 是非原子性的，对于多条sql构成的ddl语句比如 rename table t1 to t1_bak,t2 to t2_bak; 执行过程中如果遇到系统异常crash，有可能出现表t1被rename，但是t2没有被rename的情况。出现该情况的原因就是MySQL不支持原子的DDL。
1. 背景 在使用MySQL时，如果有大表的存储引擎是InnoDB，并且系统参数innodb_file_per_table设置为1，即每个文件对应一个独立的表空间，当对这些大表进行DROP TABLE时，有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降，包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句，而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢？通过什么方式能缓解和避免这个问题呢？ 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题，并且提供
最近在梳理MySQL数据字典的时候，发现原本印象中的MySQL数据字典其实还是很丰富的。我们逐个来梳理一下。
原子DDL语句将数据字典更新、存储引擎操作和与DDL操作相关联的二进制日志写入合并到单个原子操作中。该操作要么提交，对数据字典、存储引擎和二进制日志保留适用的更改，要么回滚。
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
MySQL8.0支持原子DDL。原子DDL将DDL操作相关联的数据字典更新、存储引擎操作和二进制日志写入合并到单个原子事务中。
数据字典 数据字典是存放有关数据库信息的地方，其用途是用来描述数据的。 比如一个表的创建者信息，创建时间信息，所属表空间信息，用户访问权限信息等。 数据库数据字典是一组表和视图结构。它们存放在SYSTEM表空间中，当用户在对数据库中的数据进行操作时遇到困难就可以访问数据字典来查看详细的信息。 用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。 数据字典内容包括： 数据库中所有模式对象的信息，如表、视图、簇、及索引等。 分配多少空间，当前使用了多少空间等。 列的缺省值。 约束信息的完整性。 用户的名字
今天看着MySQL的数据字典，突然想到一个问题：为什么MySQL数据字典 information_schema中的表名是大写，而performance_schema和其他库中的是小写？ 带着这个问题，我开始了一些猜测和自我论证。 首先大小写的这个情况是相对不兼容的。 比如在performance_schema中，根据关键字user可以找到两个相关的表。 mysql> show tables like 'user%'; +--------------------------------------+ | T
事务性数据字典与原子DDL，是MySQL 8.0推出的两个非常重要的新特性，之所以将这两个新特性放在一起，是因为两者密切相关，事务性数据字典是前提，原子DDL是一个重要应用场景。
现居珠海，主要负责 Oracle、MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
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。
Dictionary_client是整个数据字典的客户端，用户对于数据字典的操作都是通过该client实现的。
盐（Salt）在密码学中，是指通过在密码任意固定位置插入特定的字符串，让散列后的结果和使用原始密码的散列结果不相符，这种过程称之为“加盐”。
一大早收到一封oracle官方发来的邮件，邀请我参加mysql改版的网路研讨会。作为一个后端开发者，想必对mysql是非常是熟悉了。下面来聊一聊mysql8.0的新特性。 临时表的改进 在MySQL5.7中，所有的临时表都被创建在一个叫“ibtmp1”的表空间中。另外，临时表的元数据也将存储在内存中（不再存储在frm文件中）。 在MySQL8.0中，使用临时表存储引擎作为临时表（为优化JOIN、UNION等操作而创建的）存储的默认引擎，从而替换掉了原有的内存存储引擎。 新的引擎使得VARCHAR和VARBI
在 mysql 上执行了一句 drop database 半天没有完成，详细的慢查询日志如下，那当时MySQL 在做什么呢？
小编寄语 想必大家都知道，Oracle ACE李真旭（Roger）是国内最专业的Oracle 数据库恢复专家。但知识都是触类旁通，真正的专家，从来不会局限在一个方向上。今天分享的内容，是他在MySQL数据恢复上所做的尝试。 本文主要分享在没有备份的情况下，MySQL数据库如何恢复被删除的表。 包含两个主要的场景： 1、drop table后的恢复 2、truncate table后的恢复 正文： 我们都知道，MySQL Server都很多存储引擎，并不是每种都可以进行异常情况之下都恢复，比如drop ta
2用户名密码验证(通过授权表做的验证数据库一启动,会把授权表加载到内存中 mysql.user mysql.db mysql.table_priv mysql.column_priv)
在MySQL5.7中，所有的临时表都被创建在一个叫“ibtmp1”的表空间中。另外，临时表的元数据也将存储在内存中（不再存储在frm文件中）。
在做自动化运维开发过程中，需要从information_schema.tables获取MySQL表相关的元信息，发现MySQL8.0和5.7存在的差异还是比较大的；在MySQL8.0以前，通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据，例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值，从indexes表获取索引的相关信息等。
当然整理的过程不光是知识梳理的过程，也是转化为实践场景的一个过程，通过这样一个体系，对于整个MySQL对象生命周期管理有了较为深入的认识，这里我来抛砖引玉，来作为深入学习MySQL数据字典的一个入口，这个问题就是：如何较为准确的计算MySQL碎片情况？
undrop是一款针对mysql innodb的数据恢复工具，通过扫描文件或磁盘设备，然后解析innodb数据页进而恢复丢失的数据，对于drop、truncate以及文件损坏都很有帮助。本文介绍drop操作后表结构的恢复过程。
有一个项目，后端由博主独自负责，最近需要将项目交接给另一位同事。在项目初期，博主直接在数据库中使用工具创建了相关表格，并在完成后利用PhpMyAdmin生成了一份数据字典，供团队使用。然而，在随后的开发过程中，由于沟通方便，数据字典一直没有得到及时的维护。如今，领导找我要求提供数据字典文档，因此我计划再次使用PhpMyAdmin生成一份新的数据字典。
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它提供了许多强大的功能，如事务、存储过程、触发器、视图、全文索引等。但是，MySQL也有一些不足之处，比如数据的安全性和可靠性。如果数据库发生故障或损坏，如何恢复数据？如果数据库需要进行主从复制或读写分离，如何保证数据的一致性？这些问题都需要借助一个特殊的机制来解决，那就是binlog。
在MySQL8.0以前，通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据，例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值，从indexes表获取索引的相关信息等。
经过分析发现，报错信息中的数据库，所有表名都混用了大小写字母，因为创建表之后，系统变量 lower_case_table_names 的值被从 0 修改为 1，导致删除这个数据库时，每个表的 ibd 文件删除成功，frm 文件删除失败。
MySQL的NDB CLUSTER开发团队宣布NDB Cluster 8.0 正式发布。
今天来继续说说自动化开发的一些事情，截止目前，也是按照计划中的开发进度在推进。说几点自己的感受。 元数据的设计 元数据这部分我的设计就是从简，先来一个概要的信息，然后细节的信息可以通过其他入口来看。 比如对于数据库来说，系统，机架位的信息，这些完全可以从兄弟部门那里通过API的方式来得到。可以作为信息的参考。 很多元数据的设计和规划，前期如果已经有了成型的系统，直接废弃掉，革命掉也不大好，还是要吸取已有的经验，逐步沉淀，总是事情不是完全从零开始，但是在设计的时候，还是需要避免过度设计。 比如下面的概要信息，
常言说得好，每个成功男人背后都有一个为他默默付出的女人，而对于MySQL来说，这个“人”就是InnoDB存储引擎。 MySQL区别于其他数据库的最为重要的特点就是其插件式的表存储引擎。而在众多存储引擎中，InnoDB是最为常用的存储引擎。从MySQL5.5.8版本开始，InnoDB存储引擎是默认的存储引擎。 InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键，并支持非锁定读，即默认读操作不会产生锁。 InnoDB通过使用多版本并发控制(MVCC)来获取高并发性，并且实现了SQL标准的4中隔离级别，默认为REPEATABLE级别。同时，使用一种被称为next-key-locking的策略来避免幻读现象的产生。除此之外，InnoDB存储引擎还提供了插入缓冲(insert buffer)、二次写(double write)、自适应哈希索引(adaptive hash index)、预读(read ahead)等高性能和高可用的功能。
刘伟，云和恩墨软件开发部研究院研究员；前微博DBA，主要研究方向为开源数据库，分布式数据库，擅长自动化运维以及数据库内核研究。
随着MYSQL 8 越来越稳定，并且开始使用的人和公司越来越多起来，掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头，那就只能follower.
工作并不用Simulink做功能开发，但在MBD流行的今天，Simulink已成为汽车电子领域开发的主流工具，楼主在学校时经常用Matlab/Simulink做嵌入式开发，到了工作在空闲时间也会不间断学习一波，很大一部分原因在于楼主个人对该工具的喜爱，但Simulink生成的代码真的不想说太多，即使用一些配置手段去优化生成的代码，代码依然存在可读性差和执行顺序乱的特点。
何为数据字典？数据字典就是管理系统常用的分类数据或者一些固定数据，例如：省市区三级联动数据、民族数据、行业数据、学历数据等，由于该系统大量使用这种数据，所以我们要做一个数据管理方便管理系统数据，一般系统基本都会做数据管理。
在表的数量很多时，每次查询I_S会从文件系统中读取每个单独的FRM文件，使用更多的CPU周期来打开表并准备相关的内存数据结构
根据mysql数据库生成html格式数据字典，目前仅支持macos/linux/windows
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