MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据，包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动：无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像：根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签，标签采用Long型的数字进行标记，譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据：和时间相关的数据，会随着时间的推移自动消失，譬如新闻、娱乐。 非时效数据：和时间不相关的数据，会长期存在，譬如养生。 定投
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。
本文分析并复现了 OceanBase 频繁更新数据后读性能下降现象的原因，并给出了性能改善建议。
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
测试在做 OceanBase 纯读性能压测的时候，发现对数据做过更新操作后，读性能会有较为明显的下降。具体复现步骤如下。
触发器（trigger）是数据库中的一个很重要的、很实用的基于事件的处理器，在处理一些业务需求的时候，使用触发器会很方便。似乎在《高性能MySQL》中，对触发器作了一定的描述，也提到使用中的一些优势和局限性，但感觉还是不能完全理解触发器的全部功能和实现。于是自己在网上看了一些文章，结合官网（https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/trigger-syntax.html）中的案例，写下这篇总结。
MySQL的主从同步机制非常方便的解决了高并发读的应用需求，给Web方面开发带来了极大的便利。但这种方式有个比较大的缺陷在于MySQL的同步机制是依赖Slave主动向Master发请求来获取数据的，而且由于服务器负载、网络拥堵等方面的原因，Master与Slave 之间的数据同步延迟是完全没有保证的。短在1秒内，长则几秒、几十秒甚至更长都有可能。
在每一个时间内只能允许一个触发器，因此表使用6个触发器.(insert前后/update前后/delete)
以前没怎么弄过zabbix，这几天折腾下，我要监控mysql主从，基本按照 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-10/72552.htm 这个来弄得，但是客户端弄好了，重启服务之后，服务器获取不到key，提示就是ZBX_NOTSUPPORTED: Unsupported item key. 各种查，关闭selinux，防火墙放行端口，telnet客户端10050是通的，改agentd。conf的配置， AllowRoot=1 EnableRemoteCommands=1 UnsafeUserParameters=1 之后重启服务，还是不行。 有点懵。。。。 然后发现客户端起的没有监听10050端口的进程，直接 pkill -f zabbix 在启服务，这次可以了。。。 链接地址的文章在下面
使用 MySQLdump 工具的优点是简单易用、容易上手，缺点是停机时间较长，因此它适用于数据量不大，或者允许停机的时间较长的情况。
第二篇中我们解决了部署方案的问题，接下来要考虑的是数据如果存储。在分布式部署情况下，Milvus是需要使用Mysql来存储元数据的[1]。Milvus分布式部署时，数据只会写一份，如何实现数据的分布式使用呢？基本的思路有两种：1）内部数据复制，典型的例子如elasticsearch[2]，kafka[3][4]；2）数据存储在共享存储上，如NFS，glusterfs，AWS EBS，GCE PD，Azure Disk等，都提供了kubernetes下的支持[5]。两种思路没有本质的区分，前者是应用自己实现了数据的存储及高可用(多副本)；缺点是应用复杂度增加；优点是具有更高的灵活性。后者依赖于已有的通用的存储方案，只需要关注自身的核心功能，复杂度降低了，而且更方便在多种存储方案下切换。在云计算技术发展的今天，后者有一定的市场。Milvus选用了共享存储来存储数据。为了实现存储的统一及高可用，我们把单个Milvus集群所涉及到的所有数据存储（mysql数据文件和milvus的存储），都放到共享存储中。我们使用了glusterfs做为共享存储的具体实现。整体的存储方案如图1。
关系型数据库系统和文件系统的一个不同点是，关系数据库本身能保证存储数据的完整性，不需要应用程序的控制，而文件系统一般需要在程序端进行控制。当前几乎所有的关系型数据库都提供了约束（constraits）机制，该机制提供了一条强大而简易的途径来保证数据库中的数据完整性，一般来说，数据完整性有以下三种形式：
在数据管理愈加精细化的需求背景下，定时调度在其中扮演着重要的角色。它通常被应用于以下场景：
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
用户提交数据更新到主库，主库会生成二进制日志，写入到 bin log 中；主库开启 dump 线程，用来给从库的 io 线程传送 bin log；从库的 io 线程去请求主库的 bin log，并将得到的 bin log 写入到中继日志（relay log）中，sql 线程会读取 relay log 文件中的日志，并解析成具体的操作，来执行数据库更新，保证主库和从库数据一致，完成主从复制。
“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决”，这是计算机领域一句名言。任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。互联网业务系统在应对大并发时候通常会选择引入缓存，当然可以Scale UP，但是响应成本上升，引入缓存是一种比较经济有效方法。在面对各种缓存更新与访问策略时候我们可能会眼花缭乱，不合适的缓存更新策略可能达不到预期效果。
数据模型是现实生活中数据的抽象，用来描述数据的概念和定义，是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。 常用的数据模型有以下三种：
千呼万唤始出来，这篇教程拖了一个星期。最近准备暑期实习实在没时间，因为没经验，我都不知道三月份暑期实习招聘就开始了 ?，留给我的时间有点短，正好今天复习 Kafka，所以抽点时间来写篇教程。 其他的常
前面说了buffer pool的重要性，每次查询数据并不是I/O从磁盘获取的，而是吧磁盘上的数据刷新到buffer pool里，里面组成有缓存页和控制块，缓存页可以用innoDB_buffer_pool_size设置，控制块的内存是单独存储的。分为free链表和flush 链表，mysql数据库启动的时候，free链表里面存储的是申请的空闲缓存页。如果修改了缓存页，导致和磁盘上的数据不一致的脏数据，所以这时候flush就有 用处了，每次隔一段时间吧flush 链表的数据更新到磁盘上，并不是吧所有buffer pool的数据更新上。
携程金融从成立至今，整体架构经历了从0到1再到10的变化，其中有多个场景使用了缓存来提升服务质量。从系统层面看，使用缓存的目的无外乎缓解DB压力（主要是读压力），提升服务响应速度。引入缓存，就不可避免地引入了缓存与业务DB数据的一致性问题，而不同的业务场景，对数据一致性的要求也不同。本文将从以下两个场景介绍我们的一些缓存实践方案：
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
Go语言，也称为Golang，是由Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。以下是Go语言的一些主要特点：
首先我的项目运用的时Mysql，在做一个数据更新操作的时候，提示异常：System.Exception:“ExecuteNonQuery：Packets larger than max_allowed_packet are not allowed.”，通过查找了网上的一些方案主要是因为本地数据库运行最大查询的数据包太小的原因，也正是因为这个运行数据更新一直无法成功，导致后面的操作无法进行。
查看master状态，即最后一个binlog日志的编号名称，及其最后一个操作时间pos结束点值
今天给大家介绍一下Go语言，以及实现MySQL数据库的操作示例，希望对大家能有所帮助！
我们都知道，提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存。我们引入缓存，相当于对数据进行了复制。每当系统数据更新时，保持缓存和数据源（如 MySQL 数据库）同步至关重要，当然，这也取决于系统本身的要求，看系统是否允许一定的数据延迟。
原文链接:https://blog.51cto.com/u_14612701/2505993
派大星：MySQL是通过MVCC机制来实现的，就是多版本并发控制，multi-version concurrency control。innodb存储引擎，会在每行数据的最后加两个隐藏列，一个保存行的创建事件，一个保存行的删除事件，但是这儿存放的不是时间，而是事务id，事务id是mysql自己维护的自增的，全局唯一。事务id，在mysql内部是全局唯一递增的，事务id=1，事务id=2，事务id=3 在一个事务内查询的时候，mysql只会查询创建时间的事务id小于等于当前事务id的行，这样可以确保这个行是在当前事务中创建，或者是之前创建的；同时一个行的删除时间的事务id要么没有定义（就是没删除），要么是比当前事务id大（在事务开启之后才被删除）；满足这两个条件的数据都会被查出来。
这是一篇介绍悲观锁和乐观锁的入门文章。旨在让那些不了解悲观锁和乐观锁的小白们弄清楚什么是悲观锁，什么是乐观锁。不同于其他文章，本文会配上相应的图解让大家更容易理解。通过该文，你会学习到如下的知识。
创作背景： 在某论坛中下载到一套php开发易语言网络验证的教程，照着看下来，花了两天的时间，结果发现教程里开发的网络验证，以及随着教程一起给学员的源码，都存在着根本用不了的bug！我想要看看能不能在原本的基础上修改，却出现了一大堆坑，不是这儿少个$ ，就是那少个 ; 要不就是哪{}包的不对了，擦，不是说php是世界上最好的语言吗？怎么感觉是世界上最坑的语言呢？ 也许因为一般的程序员都是从C启蒙，进而C++，后又转Java，忽然见到php，顿时感觉简单明快，好像见到亲人了似的；而我易语言启蒙，进而学
缓存系统一般设计简单，功能单一，所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍，对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式，「单点、主从、副本集」三种部署方式，今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式，分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在，也有一句话说到：
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。在使用 Hive 进行数据分析和处理时，经常需要更新元数据以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。
在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。
好雨社区原创翻译 MySQL在线更改schema的工具很多，如Percona的pt-online-schema-change、 Facebook的 OSC和 LHM等，但这些都是基于触发器（Trigg
触发器是一种特殊的存储过程，它在插入，删除或改动特定表中的数据时触发运行，它比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的数据控制能力。
上一节我们已经通过两种方式运行了solr，本节演示怎么配置solr的mysql数据源
B/S方式：支持Windows、Linux、Mac等各种主流操作系统；支持主流浏览器Chrome，Microsoft Edge，360等；服务器采用python语言编写，配置好python环境即可。
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