一个组最多可以由 9 台服务器组成。尝试向具有 9 个成员的组添加另一台服务器会导致加入请求被拒绝。这个限制是通过测试和基准测试确定的，是一个安全边界，在稳定的本地区域网络上组表现可靠。
在学习和使用MySQL的过程中，难免会遇到各种问题。不知道当你遇到相关问题时会怎么做，我在工作或写文章的过程中，遇到不懂或需要求证的问题时通常会去查阅官方文档。慢慢的，阅读文档也有了一些经验，本篇文章将手把手教你阅读MySQL官方文档，希望可以给到各位一点小收获。
Mysql 5.7.12 做出了一项重大改进：支持文档型存储，意味着在 Mysql 中就可以像 MongoDB 那样存储 JSON document 了 这项改进的意义非常重大，Mysql是传统的关系型数据库，加入对文档的支持，意味着Mysql要突破‘关系型数据’概念的束缚，融入NoSQL数据库的优势，只要是好到的东西，以后必然会吸收得更多 支持文档存储之后，对已经非常熟悉Mysql，同时又对文档存储有需求的开发者带来了便利，他们可以直接使用Mysql，不必使用 Mysql + MongoDB 的混合环境了
It can generate markdown structure documents of MySQL succinctly~
在学习 MySQL 的过程中，也许你希望有个中文网站可以参考，或许你曾经在搜索引擎中寻找过此类网站。如果你有此类需求的话，那么下面介绍的这个网站你一定要收藏。
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
以前登录Mysql的控制台后，使用SQL语言来操作数据库，如 mysql> select * from tablename; Mysql 5.7.12 之后有了比较大的变化，支持了JSON文档的操作，同时也提供了全新的数据库操作方式，现在可以不需要SQL的知识，以非常自然的代码方式操作数据库，例如 db.news.insert("create_date", "title") .values("2016-04-10", "hello"); 可以登录 shell 控制台使用，也有新版本的驱动，可以在代码中使
已经很多次收到后台网友的留言或者私信了，对于学习Oracle和MySQL，他们都有类似的疑问，我就索性放在一起来回答下。 简单来说，官方文档是最好的学习资料，在这个基础上去阅读更多的书籍会起到融会贯通的作用，而相比Oracle和MySQL,Oracle的文档要更细更全，如果你去官网下载完整的文档，会被里面的文档淹没。而MySQL的文档相对来说要少一些，但是诚意十足，比如MySQL Internal,如何设计存储引擎这类的文档官方都会提供，Oracle就别想了，多年前的DSI现如今已经见不到了。
Oracle可以说是一款最"开放"的商业数据库，就是因为他提供了很全面的文档体系，能公开的文档，都可以从官网上找到，而且检索便捷。
Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进，最受关注的可能是基于文档的存储，开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能，增强了安全性，并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
本章描述的函数对 JSON 值执行操作。有关 JSON 数据类型的讨论以及显示如何使用这些函数的其它示例，参阅“第13.5节 JSON 数据类型”。
Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进，最受关注的可能是基于文档的存储，开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能，增强了安全性，并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。 MySQL在MySQL 5.7中引入了对JSON的支持，现在在8.0里带来了MySQL文档存储，开发人员可以将无模式JSON文档集合与关系表放在一起使用。MySQL文档存储由一系列技术组成，一个新的客户端协议、X协议以及让MySQL服务器能够
JSON 数据类型是 MySQL 5.7.8 开始支持的。在此之前，只能通过字符类型（CHAR，VARCHAR 或 TEXT ）来保存 JSON 文档。
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
作为一款开源产品，MySQL拥有全面的知识文档，这是目前其他开源产品与其无法相比的一点。
目前(2019)年，MySQL 的最新版本为 MySQL 8.0 ,然而很多项目中依然使用的是 MySQL 5.7，个人开发环境中为了和线上项目数据库保持一致，也需要安装相同版本的 MySQL,即安装 MySQL 5.7。本文将介绍如何在 CentOS 7 系统中安装 MySQL 5.7 以及安装指定版本的 MySQL。
知识库服务依赖该数据库，Embedding 形式个性化训练 ChatGPT，必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署，所以需要先安装好 Docker 服务。
该文介绍了MySQL 8.0的新特性，包括对Unicode更好的支持、对JSON格式和文档的处理，以及一直以来呼吁增加的象window函数的功能等。
LLM大语言模型火的一塌糊涂，很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景，你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢？比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢？可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢？可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢？可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢？答案是一切兼有可能。
MySQL 支持由 RFC 7159 所定义的原生 JSON 数据类型，通过该类型能够有效访问 JSON（JavaScript 对象表示法）文档中的数据。与将 JSON 格式字符串存储在字符串列中相比，JSON 数据类型提供了以下优点：
这里需要主要是了解你安装的是什么版本的包，如果不是最新版本，那就需要指定版本就停止：
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
关于如何入门MySQL，后台有好多同学咨询我，可能部分读者刚开始学习MySQL，我前面发的文章对部分同学来说暂时接触不到。原本写技术文章的目的是记录自己的工作学习，没有考虑到读者MySQL技术水平不一。本篇文章主要介绍MySQL技术的学习方法，刚入门的同学可以参考下。
在企业级开发中、我们经常会有编写数据库表结构文档的时间付出，从业以来，待过几家企业，关于数据库表结构文档状态：要么没有、要么有、但都是手写、后期运维开发，需要手动进行维护到文档中，很是繁琐、如果忘记一次维护、就会给以后工作造成很多困扰、无形中制造了很多坑留给自己和后人，于是需要一个插件工具screw[1]来维护。
代码生成方式也非常简单。↓↓↓help me click open AD,thanks!!
现在很多应用环境中都能看到JSON灵活的影子。各阶段数据层次的递归层次，能很好的分辨。一直对MySQL的JSON很期待的，最近才有时间研究一下。
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题，故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近，在数据同步方面也有些思考。
学习MySQL的源码是一个深入理解数据库工作原理和提高编程技能的过程。由于MySQL是一个庞大且复杂的系统，这个过程可能会相当具有挑战性。以下是一些步骤和建议，帮助您更有效地学习MySQL源码：
在之前我翻译的官方文档中提到了 MariaDB 提供了对异步 I/O 的支持。那篇文章是一个比较简要的介绍。不过实际适配中，官方也提供了一个完整适配 libevent 的示例代码。本文算是对我上述示例代码的阅读笔记吧。
经过前面三篇的文章的介绍，相信大家已经对MySQL JSON数据类型有了一定的了解，为了在业务中更好的使用JSON类型，今天我们来具体介绍一下JSON函数的使用；
几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生，以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。
最近部门订单业务调整，收拢其他业务线的下单入口，做个统一大订单平台。需要梳理各业务线的数据表，但每个业务线库都有近百张和订单相关的表，挨个表一个一个字段的弄脑瓜子嗡嗡的。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持；接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数，以及JSON路径表达式语法，结合两者，用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
在学习Docker的基本操作之后,最近恰好遇到一个需要搭建数据库的需求,今天就来一次数据库docker版本的安装配置笔记.其中,Mysql部分记录了通过Dockerhub官方帮助文档完成数据库的安装部署,主要记录思路,mongo部分不在赘述,主要记录操作
本章目录 1、创建maven项目 2、修改pom文件 3、生成文档 创建maven项目 此处以idea为例 📷 📷 修改pom文件 添加依赖 <dependency> <groupId>cn.smallbun.screw</groupId> <artifactId>screw-core</artifactId> <version>1.0.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId>
MySQL 5.7版本于2015年10月份左右 GA，至今已经2年多了。和部分DBA朋友交流，很多公司已经开始在线上使用5.7版本。我们今年计划将公司数据库从5.6进行升级到5.7 版本。本系列基于版本5.7.20来讲述MySQL的新特性,同时也建议大家跟踪官方blog和文档，以尽快知悉其新的变化。
Elasticsearch的对象模型，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
之前的几篇文章介绍了JSON数据类型，相信大家已经对JSON有了一定的了解，上面一篇文章介绍了《MySQL8.0 JSON函数之创建与返回JSON属性（四）》JSON函数的使用；本节中的函数对JSON值执行搜索或比较操作，以从中提取数据；
在之前分享过一篇有关PHP学习路线的思维导图，得到了大家的关注，有朋友推荐根据学习路线分享一些有关的学习资源(学习文章、学习数据或者学习网站等)。该篇文章结合自己学习总结一些不错的学习资源。
https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/134011021
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
道路千万条，学习第一条；资源找不到，学生两行泪。MySQL属于开源产品，各种周边组件更是数不胜数。本文将介绍由3306π社区汇总的免费学习资源。
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