当我们使用 MySQL 进行数据存储时，一般会为一张表设置一个自增主键，当有数据行插入时，该主键字段则会根据步长与偏移量增长（默认每次+1）。
开头还是介绍一下群，如果感兴趣polardb ,mongodb ,mysql ,postgresql ,redis 等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点，如果大家对其中的问题感兴趣，可以自行扩展研究。
应用程序通常会使用多个异构数据库，每个数据库都用于服务于特定的需求，例如存储数据的规范形式或提供高级搜索功能。因此，对于应用程序而言，将多个数据库保持同步是非常重要的。我们发现了一系列尝试解决此问题的不同方式，例如双写和分布式事务。然而，这些方法在可行性、稳健性和维护性方面存在局限性。最近出现的一种替代方法是利用变更数据捕获（CDC）框架，从数据库的事务日志中捕获变更的行，并以低延迟将它们传递到下游系统。为了解决数据同步的问题，还需要复制数据库的完整状态，而事务日志通常不包含完整的变更历史记录。同时，某些应用场景要求事务日志事件的高可用性，以使数据库尽可能地保持同步。
MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量数据。在数据库中，主键约束是一项非常重要的概念，它有助于确保数据的完整性和唯一性。本文将详细介绍MySQL主键约束，包括什么是主键、为什么需要主键、如何创建主键以及主键的最佳实践。
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
出于习惯，我们一般会加一列id作为主键，而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++，也就是每次都加1。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
来源 | OSCHINA 社区、作者 | PostgreSQLChina 链接：https://my.oschina.net/postgresqlchina/blog/5568852 在使用 PostgreSQL 的时候，我们某些时候会往库里插入大量数据，例如，导入测试数据，导入业务数据等等。本篇文章介绍了在导入大量数据时的一些可供选择的优化手段。可以结合自己的情况进行选择。 一、关闭自动提交 关闭自动提交，并且只在每次 (数据拷贝) 结束的时候做一次提交。 如果允许每个插入都独立地提交，那么 Postg
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
在 InnoDB 引擎中，每张表都会有一个特殊的索引“聚簇索引”，也被称之为聚集索引，它是用来存储行数据的。一般情况下，聚簇索引等同于主键索引，但这里有一个前提条件，那就是这张表需要有主键，只有有了主键，它才能有主键索引，有主键索引才能等于聚簇索引。
盘面号：扇区所在的磁头（或盘面） 柱面号：磁道，确定磁头的径向方向。扇区号：在磁道上的位置。也叫块号。确定了数据在盘片圆圈上的位置。
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转）
今天，我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题，希望大家喜欢！
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者，Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现，而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库，并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
insert on conflict语法实现了upsert的功能，即在插入发生主键冲突、或唯一约束冲突时，执行on conflict后面的语句，将insert变成update或do nothing避免报错。
一个表的设计，个人愚见，首先要看业务，以及你选择的架构，业务量是大还是小，业务是互联网性质的，还是传统性质的，业务是可变化较大的，还是比较固话的，等等，当然可能还有更细分的，从数据库的角度来看，你是准备使用哪种数据库，决定是可以分库分表，还是分区表，或者冷热表，在或者使用特殊的某些小手段，来让你的表更清爽一些。同时不同的数据库也赋予表设计更多的余地，所以我一直在希望开发和DBA能紧密结合，因为开发大部分是不知道各种数据库的门道，和一些奇特的功能，而DBA可能并未有开发人员的对业务理解的深刻，如果二者结合，则设计的表会比单方面设计的表要好的多。也更值得推敲。
select into from 和 insert into select都被用来复制表结构和表中数据，
postgresql插入数据时主键冲突异常（ERROR:duplicate key value violates unique constraint）
对于这项规定，很多研发小伙伴不理解。本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法，从而可以帮你释疑如下问题：
前两天同事问了一个PG的错误，创建一张普通表，insert插入正常，但是执行update和delete时，提示这个错误，
比较规范的数据库表设计（包括我们公司）都会有一条不成文的规定，那就是给每张表一个自增主键。那么自增主键除了有数据的唯一性外，还有什么所用呢？为什么要有自增主键？
今天下午，我和Arjen Lentz讨论了InnoDB在没有声明主键的情况下的行为，这个话题很有趣，也没有足够的文档证明，所以有必要写一个简短的帖子。
自增id是整型字段，我们常用int类型来定义增长id，而int类型有上限 即增长id也是有上限的。
当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。
在研究InnoDB的存储格式和构建innodb_ruby和innodb_diagrams项目的过程中，我和Davi Arnaut发现了很多InnoDB的bug。我想我应该提几个，因为它们相当有趣。 由于innodb_space实用程序使重要的内部信息以一种以前从未有过的方式可见，所以这些漏洞在很大程度上可以被发现。使用它来检查生产表提供了许多信息，可以继续寻找导致错误的原因。当我们最初查看由innodb_space数据生成的按页空闲空间的图形图时，我们非常惊讶地看到许多页面不到一半的填充(包括许多几乎为空的页面)。经过大量研究，我们找到了所有我们发现的异常现象的原因。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说sql中select into的用法_sql语句insert into用法,希望能够帮助大家进步!!!
这几天和同事一直在讨论关于表设计中主键选择的问题，用sequence作为主键究竟有什么好处，又有什么缺点，尤其是有些事务场景上下文需要用到创建的序列值，如何用？其实我想说的是，可能只是一个很简单的概念，可能深入理解，还是有很多未知的知识，当然也就可能会有一些容易忽略但又可能很关键的坑，只有碰了才知道。。。
每个InnoDB表都有一个称之为聚簇索引(clustered index)的特殊索引，存储记录行数据。通常，聚簇索引和主索引是近义的。
小A正在balabala写代码呢，DBA小B突然发来了一条消息，“快看看你的用户特定信息表T，里面的主键，也就是自增id，都到16亿了，这才多久，在这样下去过不了多久主键就要超出范围了，插入就会失败，balabala......”
针对一些基础业务数据如用户表，要保证主键Primary或Unique不重复，如果在插入时做判断，效率低且代码复杂。
Hudi 更复杂并不意味着 Iceberg 更好，只是需要更多的工作来内化设计。复杂性的一个关键原因是 Hudi 在核心规范中加入了更多功能。Iceberg 目前只是一种表格式，而 Hudi 是一种具有多种查询类型的完全成熟的托管表格式。如果精通 Delta Lake 内部结构，会发现 Hudi 的设计与 Delta Lake 的设计有许多相似之处。
墨墨导读：MySQL中常用的四种插入数据的语句: insert ，insert select，replace into，insert into on duplicate key update,以下详述这四种插入数据的语句，希望可以帮助到大家。
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
1. 答：对于这个问题，简短的回答是：任何一个被声明为 INTEGER PRIMARY KEY 的域都将是自动递增的。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布，现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
PostgreSQL 的逻辑复制的场景还是蛮多的，尤其在一些需要进行关键数据表数据同步的情况下，将数据操作进行同步是十分有必要的业务场景。在提到POSTGRESQL的逻辑复制之前，还是的先说说逻辑复制的应用场景，以及与物理复制的不同和操作中的注意事项。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
select into from 和 insert into select都是用来复制表，两者的主要区别为： select into from 要求目标表不存在，因为在插入时会自动创建。insert into select from 要求目标表存在 下面分别介绍两者语法 一、INSERT INTO SELECT语句 1、语句形式为：
Every InnoDB table has a special index called the clustered index where the data for the rows is stored. Typically, the clustered index is synonymous with the primary key. To get the best performance from queries, inserts, and other database operations, you must understand how InnoDB uses the clustered index to optimize the most common lookup and DML operations for each table.
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
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