如同没有十全十美的人，一个产品哪里有十全十美的，不怕有缺点，就怕没认知。那么如果从“处女座” 挑剔的角度来看POSTGRESQL 那么到底怎么能从“鸡蛋里面”挑挑骨头，让PG 下不来台。
你在用递归查询 Mysql 的树形结构吗？ 通常树形结构的存储，是在子节点上存储父节点的编号来确定各节点的父子关系，例如这样的组织结构： 与之对应的表数据(department)： idnameparent_idlevel1董事长012总经理123产品部234研发部345设计部346行政总监237财核部648会计759出纳7510行政部64 部门表结构（department） id 部门编号 name 部门名称 level 所在树层级 parent_id
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://sourl.cn/aCCTwr | 目录 问题来了 查出所有子孙部门 查询子孙部门总数 判断是否叶子节点 要不试试这个方法？ 查出所有子孙部门 查询子孙部门总数 判断是否叶子节点 其他基本操作 完结 ---- 通常树形结构的存储，是在子节点上存储父节点的编号来确定各节点的父子关系，例如这样的组织结构： 与之对应的表数据(department)： 部门表结构（department） id 部门
通常树形结构的存储，是在子节点上存储父节点的编号来确定各节点的父子关系，例如这样的组织结构：
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
在学习MySQL开发规范-索引规范的时候，强调过一个要点：每张表都建议有主键。我们在这里来简单分析一下为什么？
转载自 https://segmentfault.com/a/1190000007445807
面试官：你对Redis缓存了解吗？面对这11道面试题是否有很多问号？
如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序，它是关系数据库的代表，可以直接服务于我们的常规业务，是我们不能离开的数据存储器，对于关系操作复杂的业务，具有很强的优势。
只要问到缓存，上来第一个问题，肯定是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
以上就是mysql组复制的应用场景，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
在前几年，redis 如果要搞几个节点，每个节点存储一部分的数据，得借助一些中间件来实现，比如说有codis，或者 twemproxy，都有。有一些 redis 中间件，你读写 redis 中间件，redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中。
企业里经常会进行新节点的部署，mysql的安装成为了一个基本操作，本文快速清晰介绍如何安装mysql。 首先进入清华镜像源搜索mysql，找到想要的版本，我此处选择mysql5.7版本: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/mysql/downloads/MySQL-5.7/，一般操作系统都是64位的，并且我选择rpm安装，此处我选择:
InnoDB 聚集索引 的叶子节点存储行记录，因此，InnoDB 必须要有，且只有一个聚集索引：
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构，因为需要梳理的知识点太多，所以额外用一篇。
数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候，最常见的就是给表加上合适的索引了，那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。
但是MySQL执行的时候，并不是按顺序执行的，MySQL执行sql语句是从from开始执行的，上面这条语句的执行顺序是：
使用 Docker Compose 启动一主一从的 MySQL 集群。 GitHub：https://github.com/khs1994-docker/mysql-cluster 配置文件内容 可以通过命令配置，这里以配置文件举例。 主服务器 [mysqld] log-bin = mysql-bin server-id = 1 从服务器 [mysqld] server-id = 10 启动 Docker MySQL 编写 docker-compose.yml 文件，文件内容请查看 GitHub。 新建 .
图中，虚线箭头表示的是主备关系，也就是A和A’互为主备，从库B、C、D指向的是主库A。一主多从的设置，一般用于读写分离，主库负责所有的写入和一部分读，其他的读请求则由从库分担
MySQL 主要索引类型有如下几种： 1.主键索引 2.唯一索引 3.普通索引 4.空间索引 5.全文索引 假设有如下一张表 CREATE TABLE `t1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `u1` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u2` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u3` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
如果是没有商品名称的全量查询怎么办？总不可能把数据库里的所有记录全查出来吧，而且还要支持不同字段的排序。
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
开发哥们最近遇到个问题，说是Django ORM日志上看数据已经提交了，但是服务器突然断电，重启后发现之前写入的数据丢失了。 让我帮看看什么原因导致的。
索引需要保存到磁盘上，假设我们使用平衡二叉树来存储，一个100万个节点的二叉树高20，一次查询需要访问20个数据块，机械硬盘随机读取一个数据块大约需要10ms时间，因此单独访问一个行大约需要200ms时间。
在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称作回表过程，而且这个回表过程是可以被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。
索引分为主键索引和辅助索引，辅助索引又分为唯一性索引，普通索引，复合索引，覆盖索引。
如果有一天业务系统需要增大一个字段长度，能否在线上直接修改呢？在回答这个问题前，我们先来看一个案例：
导读：本文从MySQL架构、MySQL日志、MySQL的MVCC、MySQL索引、MySQL语法分析及优化、执行计划和慢查询日志、主从备份、分布式事务等方面进行了体系化的讲述。
本文由读者 muggle 投稿，muggle 是一位具有极客精神的 90 后优秀单身老实猿。muggle 的个人博客地址是 http://muggle.javaboy.org。本文较长，认真读完后相信你一定会有所收获。
关系型数据库中的索引，能够提升数据检索的效率，是提升性能的主要途径，GreatSQL开源社区推送的这篇《MySQL 常见索引类型介绍》，介绍了在MySQL中常见的几种索引。
◆ 服务调用链技术 服务调用链技术是微服务架构中对服务进行监控的重要环节，它可以帮助我们清晰地了解当前系统的运行情况，同时帮助我们定位问题，解决分布式网络下服务交互追踪的问题。 ◆ APM与调用链技术 在单体应用架构拆分为微服务架构后，一个用户请求会跨网络依次调用不同的服务节点进行分布式交互处理，最后将结果汇总处理，再将结果返回给用户。那么在整个处理的链条中，如果有任何一个节点出现了延迟或者超时等问题，都有可能导致最终结果出现异常。在很多场景下，一个功能可能需要多个技术团队、多种技术栈、多个跨地域网络
咱们很多读者都是在互联网公司工作，大部分同学会有一种认知偏差，总以为互联网的业务对技术的要求是最高的。但其实不然。
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
https://www.jianshu.com/p/951b742fd137 https://time.geekbang.org/column/article/67856 https://github.com/Agileaq/Hierarchical_Design/blob/master/Closure.sql https://juejin.cn/post/6844903906112176141 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E6%A0%91
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点，行为思路先源码，再辅以流程图进行说明，并在总结部分使用思维导图进行总结，试图引发各位的讨论。
对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标，既要满足大量并发访问的需求又必须保证在此条件下数据的安全，为了满足这一目标大多数数据库通过锁和事务机制来实现，MySQL数据库也不例外。尽管如此我们仍然会在业务开发过程中遇到各种各样的疑难问题，本文将以案例的方式演示常见的并发问题并分析解决思路。
需要用到 mysqldump 这个程序，在 mysql 安装路径下的 bin 文件夹下。
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过，mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引，索引类型分为主键索引和二级索引（非主键索引），主键索引树中，叶子结点保存着主键即对应行的全部数据；而二级索引树中，叶子结点保存着索引值和主键值，当使用二级索引进行查询时，需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
MyCat 是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，前端的用户可以把它看成一个数据库代理，用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问，而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表，即将一个大表水平切分成 N 个小表，然后存放在后端的 MySql 数据当中。
因为手机登录后记录微信的openid，每个微信对应唯一的openid，不管这个微信切换哪个用户名来登录“鲁班宝”小程序，它都是一个openid。在engineercms这个服务端，它只记录这一个openid对应第一次登录的用户名。所以，不管用户切换哪个用户，小程序都只认第一次登录用的用户名。
MySQL近两年一直稳居第二，随时有可能超过Oracle计晋升为第一名，因为MySQL的性能一直在被优化，同时安全机制也是逐渐成熟，更重要的是开源免费的。
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