mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
对于数据库，大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如，通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样，基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中，即使需要关联，也可以很简单的关联。
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
事务流程的核心思想是将多个需要一起执行的操作视为一个整体，保证其在数据库中的一致性和完整性。如果在事务执行过程中发生了错误，可以通过回滚操作来保证数据的一致性，否则可以通过提交操作来永久保存修改。
XA，2PC，two-phase commit protocol。 两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的
MYSQL数据库适用场景广泛，相较于Oracle、DB2性价比更高，Web网站、日志系统、数据仓库等场景都有MYSQL用武之地，但是也存在对于事务性支持不太好（MySQL 5.5版本开始默认引擎才是I
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元； 事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持续性； 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之
存储引擎的事务特性能够保证在存储引擎级别实现ACID。而分布式事务则让存储引擎级别的ACID可以扩展到数据库层面，甚至可以扩展到多个数据库之间–这需要两阶段提交实现。MySQL5.0和更新版本的数据库已经开始支持XA事务了。
在开发中，为了降低单点压力，通常会根据业务情况进行分表分库，将表分布在不同的库中（库可能分布在不同的机器上）。在这种场景下，事务的提交会变得相对复杂，因为多个节点（库）的存在，可能存在部分节点提交失败的情况，即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时，必须同步更新db2库的B表，两个更新形成一个事务，要么都成功，要么都失败。 那么我们如何利用MySQL实现分布式数据库的事务呢？
XA，2PC，two-phase commit protocol，两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的：
MyCat就是一个数据库中间件，数据库的代理，它屏蔽了物理数据库，应用连接MyCat，然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
随着我们的系统运行，存储在关系型数据库的数据量会越来越大，系统的访问的压力也会随之增大，如果一个库中的表数据超过了一定的数量，比如说mysql中的表数据达到千万级别，就需要考虑进行分库分表；
随着微服务这种架构的兴起，我们应用从一个完整的大的应用，切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
加锁的方式：自动加锁。查询操作（SELECT），会自动给涉及的所有表加读锁，更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT），会自动给涉及的表加写锁。
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
XA 是由 X/Open 组织提出的分布式事务规范，XA 规范主要定义了事务协调者（Transaction Manager）和资源管理器（Resource Manager）之间的接口。
光大银行也是很有魄力的，拿出了一个重要的业务系统进行一次试点，做了一次这种分布式架构转型的项目。我有过十余年DBA相关的经验，不过之前接触比较多的主要还是传统的商用型数据库，所以能作为这次项目的推进人，也是我个人在这种新的架构下的一次学习的过程。
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下，聪明的技术人员提出了分库分表技术（有些地方也称为Sharding、分片）。同时，流行的分布式系统中间件（例如MongoDB、ElasticSearch等）均自身友好支持Sharding，其原理和思想都是大同小异的。
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？
Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件，国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件！ 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
一、何谓分库分表？ 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库（主机）上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表？ 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大。 另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
在作者之前的 十二条后端开发经验分享，纯干货 文章中介绍的 优雅得Springboot + mybatis配置多数据源方式 里有很多小伙伴在评论区留言询问多个数据源同时在一个方法中使用时，事务是否会正常有效，这里作者 理论 + 实践 给大家解答一波，老规矩，附作者github地址：
双数据源配置。删掉原有其他的数据库连接配置.两个数据源的名称分别是：primary和secondary。分别访问testdb和testdb2数据库。另外注意：驱动类是MysqlXADataSource（支持分布式事务），而不是MysqlDataSource。
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。
本文会分享陆金所在线换库的全过程，详细剖析陆金所设计的在线换数据库方案，整套方案又是如何在一个复杂庞大的金融系统里，通过多团队紧密配合稳妥落地。希望阅读本文之后，能够让大家深入了解金融核心系统去 Oracle 的难点和风险，并给想去 Oracle 但是不敢落地实施的同学提供真正的实战案例解决思路。
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
在作者之前的 十二条后端开发经验分享，纯干货[1] 文章中介绍的 优雅得Springboot + mybatis配置多数据源方式 里有很多小伙伴在评论区留言询问多个数据源同时在一个方法中使用时，事务是否会正常有效，这里作者 理论 + 实践 给大家解答一波，老规矩，附作者github地址：
JDBC（Java DataBase Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上，以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败，本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
很多小伙伴在日常接触中接触国产数据库很少，大部分在开发应用上使用的是由甲骨文，微软等公司提供了MySQL，SQLserver。普通程序员很少能用到newSQl数据库，TiDB就是一种newSQL数据库，在大趋势下，向国际对接是避免不了的，但也存在一个问题，近期看到新闻国外某知名数据库厂商宣布称“暂停在俄罗斯的所有业务”，相信很多国内小伙伴的心情，绝不是隔岸观火，而是细思恐极。数据库产品一直都是国内人员的焦点话题，面对现如今全球的“非常时期”，国产数据库到底能不能支棱起来呢？今天呢我就带领大家认识国产数据库TiDB数据库。为什么要介绍TiDB呢，看图说话。
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？ 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题？ 提到数据一致性，我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据，要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天，一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
文章主要介绍了分布式数据库在金融互联网场景下的设计和实现，包括DCDB的架构、基础环境、实例配置、功能、性能、以及扩展性。同时，还探讨了分布式数据库在云原生架构下的应用和挑战，以及TDSQL在金融云上的解决方案和案例。
TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库。它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适合 OLAP 场景的混合数据库。
2018年5月9日，腾讯TEG计费平台部 TDSQL 团队邀请了 MySQL 数据库InnoDB 引擎研发负责人Sunny Bains 、Oracle Principle Software Engineer 苏斌、Oracle Principle Sales Consultant 杜修文一行访问腾讯，举行专题讲座《 What’s new in InnoDB 8.0》，详细介绍了InnoDB 8.0中新的、有趣的特性以及未来演进趋势。讲座结束后，还邀请Sunny Bains、腾讯MySQL数据库技术专家姜承尧
又赶上一年一度的金九银十的日子，这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些，如果在目前公司没有进步、没有前途时，这段时间可以准备一下，去外面看看机会。不过在外面找工作时，可以提前在网上看看招聘信息，看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时，就会发现对三高都有一定的要求，比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
在自己工作的领域中，发现快乐是我坚持做技术的动力。而技术域其实就是一个画圆的过程，当你发现你的圈圈画得越大，需要求知的东西也就越多。每天必须保持一种持续学习，和与技术死磕的精神才能促使我们不断前行。我们不断前行，时代也在不断变化和发展。本文由变化看发展，从移动通讯发展的历程同步透视数据库能力的变迁，进而预测5G时代将会给数据库带来的重大变革。
文章摘要：当单表数据达到千万以上时，通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了，应该如何应对呢？？？
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