MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
在网络超时等问题除外下，要求一次或多次请求同一个资源，对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库 CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU 计算尽量挪到上层
这段时间，在整理知识星球中面试专栏时看到这么一个字节跳动的二面真题：100Wqps短链系统，怎么设计？
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分，分库分表 增加缓存层，减少数据库的访问次数，大部分的查询访问ckv，更新操作异步更新到db 读写分离，实现在线访问和离线访问的隔离，避免相互影响，需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计：使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因： InnoDB数据是按照主键聚簇的，数据在物理上按照主键大小顺序存储，使用其他列或者组合无法保证顺序插入，随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的，采用二级索引查询，首先找到的主键，然后通过主键定位数据
军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务 军规：介绍内容 解读：讲解原因，解读比军规更重要
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
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。
SQL审核工具 SQLE 1.2206.0-pre1 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧。
MySQL逻辑架构 了解MySQL的架构有助于深入理解MySQL服务器，下图是MySQL的三层逻辑架构图（图片来自于网络）。 第一层用于对客户端的连接处理、安全认证、授权等。每个客户端连接都会在服务
对这个问题的思考起源于一篇文字，文字中针对 MYSQL的隔离级别中的实现的问题进行了说明 MySQL Repeatable-Read 隔离级别一些误解 - 知乎 (zhihu.com) ，里面写的很详细，这里就不在详述了，感兴趣的同学可以去看，很涨知识，例如我，因为读了这篇文字，对于 PG MYSQL 在MVCC 的实现的问题，有了更深的认知。顺便说一句，写这篇文字的同学是阿里云POLARDB 的数据库开发者。https://zhuanlan.zhihu.com/p/402008512
1.Java基础还是需要掌握牢固，重点会问HashMap等集合类，以及多线程、线程池等。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代，支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准，然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外，在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
1.引擎的介绍 Isam 该引擎在读取数据方面速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源；但是 Isam 不支持事务处理、不支持外键、不能够容错、也不支持索引。 该引擎在包括MySQL 5.1及其以上版本的数据库中不再支持。 Berkeley： 该存储引擎支持COMMIT和ROLLBACK等事务特性。 该引擎在包括MySQL 5.1及其以上版本的数据库中不再支持。 CSV: 使用该引擎的MySQL数据库表会在MySQL安装目录data文件夹中的和该表所在数据库名相同的目录中生成一个.CSV文件（所以，它可
存储引擎是 MySQL 的组件，用于处理不同表类型的 SQL 操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法完成业务能力，业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次，我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的，同时，我也将我之前使用过的方式拿出来对比，看看有什么问题，从中能够得到什么启发。
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
这种高效的模块化体系结构为那些希望专门针对特定应用程序需求（例如数据仓库，事务处理或高可用性情况）的用户提供了巨大的好处，同时享有利用独立于任何一个的一组接口和服务的优势存储引擎。 MySQL服务器体系结构将应用程序开发者和DBA与存储级别的所有底层实现细节隔离，从而提供了一致且简单的应用程序模型和API。因此，尽管跨不同的存储引擎具有不同的功能，但应用程序不受这些差异的影响。
在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表，所以表的设计的好坏，将直接影像这整个数据库。而在设计表的时候，我们都关注一个问题，使用什么存储引擎。接下来小编将重点为大家介绍对比两种常见的innodb和MyISAM搜索引擎~
提示：使用哪一种引擎要根据需要灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。
在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是，设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下，如何设计一个分布式 ID 发号器。
互联网MySQL数据库应用潜规则 高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧。 📷 军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务 军规：介绍内容 解读：讲解原因，解读比军规更重要 一、基础规范 （1）必须使用InnoDB存储引擎 解读：支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓
随着项目用户量的快速增长，前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当，大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时，出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
首先确定一点，存储引擎的概念是MySQL里面才有的，不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念，后面我们还会说，但是现在要确定这一点。
当前我们各种高并发的时代下，NoSql正以大规模侵袭的状态下入侵SQL界，我们现在很普及的关系数据库如mysql、oracle、DB2、Microsoft的SQL Server等
这篇文章主要讲述了在单机数据库环境下如何进行优化，包括表结构优化、字符集选择、字段设计、索引创建等方面，同时指出了一些注意事项。
主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
今天是中秋节放假前的最后一天，今天给大家带来假期前的最后一篇技术文，这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦，因此需要对插入语句做特殊处理，尽量避开或忽略异常，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
之前碰到asp.net core异步进行新增操作并且需要判断某些字段是否重复的问题，进行插入操作的话会导致数据库中插入重复的字段！下面把我的解决方法记录一下，如果对您有所帮助，欢迎拍砖！
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
mvcc在MySQL的InnoDB引擎中的实现主要是为了提高并发性能，采用更加完善的方式处理读、写之间的冲突，即使有冲突时，也可以做到不加锁，非阻塞并发读
存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要是面向在线事务处理（OLTP）的应用。其特点是行锁设计、支持外键，支持类似于Oracle的非锁定读，即默认读取操作不会产生锁。
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
数据库主要是用来存储的，我们应避免让数据库做运算，比如写定时任务，存储过程等。复杂的计算应该在程序代码中实现。我们应该尽量简单的使用数据库。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
在使用 R2DBC 操作 MySQL 数据库 一文中初步介绍了r2dbc-mysql的使用。但是借助于DatabaseClient操作MySQL，过于初级和底层，不利于开发。今天就利用Spring Data R2DBC来演示Spring 数据存储抽象（Spring Data Repository）风格的R2DBC数据库操作。
总体来说，Oracle数据库在性能、可靠性和数据安全方面具有出色的表现，但在运维复杂性方面较高。MySQL数据库在易用性和可扩展性方面较为突出，适合中小型企业和简单应用场景。PostgreSQL数据库在数据完整性和高可用性方面表现出色，同时具备较好的扩展性和灵活性，但可能对初学者有一定的学习曲线。因此，在选择数据库解决方案时，需要根据具体的业务需求、技术要求和运维资源进行综合考虑。
规范业务系统对MySQL数据库在设计、开发、运维等阶段所必须遵循的原则，旨在控制对数据库的滥用，收敛不合理的使用形式，保障数据库安全、稳定、高效的运行以及业务运营的稳定性。
NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
MySQL 是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一，而其中的存储引擎则是其关键组成部分之一。InnoDB 存储引擎在 MySQL 中扮演了重要角色，提供了许多高级功能和性能优化，适用于各种应用程序和工作负载。本文将深入介绍 InnoDB 存储引擎的各个方面，以帮助您更好地理解它的特性和优势。
（1）对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层
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