1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。 4、应用程序结构和算法 建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！
MySQL是当今最通用的数据库软件之一，也是大部分人接触最多，时间最长的数据库软件之一。深入了解MySQL的架构和设计对于DBA，研发和运维都非常重要，能够帮助我们在日常工作中更好地理解和运用MySQL。
事情的背景是这样的：一个朋友今年年初新开了一家公司，自己是公司的老板，不懂啥技术，主要负责公司的战略规划和经营管理，但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人，涵盖技术、产品、运营和推广，从成立之初，一直在做一款社交类的APP。平时，我们一直保持联系，我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
在上篇文章中我介绍了MySQL在C语言中的基本 api，虽然只是基本的接口，但是我们依旧可以发现有这许多问题，比如，创建对象后必须手动释放，查询结果后必须手动释放否则就会有大量的内存泄漏问题出现，当然在C语言中对于MySQL多线程的把握，需要大量的锁去实现，这不仅提高代码的复杂程度，更是进一步的把后续的维护成本大大提升。
在软件开发过程中，数据库是至关重要的一环。它不仅存储了应用程序的数据，还负责数据的管理和处理。创建数据库是开发过程中的首要步骤之一，而SQL（Structured Query Language）是用于管理数据库的标准语言。本篇博客将带您深入了解如何使用SQL语句创建数据库，从基础到实践，一步步指导您完成这一过程。
最近系统（基于SpringCloud+K8s）上线，运维团队早上8点左右在群里反馈，系统登录无反应！我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。目前主流的数据库有关系性数据库MySQL，以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。
上一篇已经准备好AD，DNS，参照创建AD虚拟机的方法再创建Skype后端数据库服务器、前端服务器。
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。不同的存储引擎性能是不一样的
数据库审计平台（简称DB Audit），实时记录用户操作数据库的行为，对数据库操作进行细粒度审计的合规性管理，对数据库遭受到的风险行为进行实时告警。通过对用户访问数据库行为记录、分析和汇报，来帮助DBA事后生成合规报告、事故追根溯源，同时通过搜索技术提供高效查询审计报告，定位事件原因，以便日后查询、分析、过滤，实现加强内外部数据库网络行为的监控与审计，提高数据资产安全。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的，带来了大量额外日志和内存消耗，这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响，本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。
数据库(DataBase)：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统（Database Management SystemDBMS）：是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
从最初的JDBC手动连接数据库，到后来的ORM框架如iBATIS，再到数据库连接池如C3P0，技术的进步和互联网的发展速度是非常惊人的。现在层出不穷的各种中间件和脚手架，都是为了提高开发效率，降低开发难度，让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
连接者：不同语言的代码程序和mysql的交互（SQL交互） 1、连接池 管理、缓冲用户的连接，线程处理等需要缓存的需求 2、管理服务和工具组件 系统管理和控制工具，例如备份恢复、Mysql复制、集群等 3、sql接口 接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果 4、查询解析器 SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析(权限、语法结构) 5、查询优化器 SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化 select id,name from user where age = 40; a、这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行age过滤 b、这个select查询先根据id和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤 c、将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果 6、缓存 如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据 7、插入式存储引擎 存储引擎说白了就是如何管理操作数据（存储数据、如何更新、查询数据等）的一种方法。因为在关系数据库 中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）
注：为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库，它能更有效的管理数据
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
数据的迁移就像搬家，基本每个用过手机的人都做过数据迁移，将旧智能手机中的电话号码、照片、微信聊天记录导入到另一台新的智能手机。因此数据迁移并不神秘。在上云的过程中，因数据的量更大、数据重要性更大、专业性更强，因此在公有云上诞生了“云迁移”这项目服务，在公有云市场也有上百个云服务商专业做“云迁移”服务。今天我们来讲三种常用的云数据库迁移方法。
为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库，它能更有效的管理数据。数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标。数据库存储介质：磁盘和内存。
为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的软件——数据库，它能更有效的管理数据。数据库可以提供远程服务，即通过远程连接来使用数据库，因此也称数据库服务器。
SQLite是一个轻量级的嵌入式关系型数据库，它以一个小型的C语言库的形式存在。它的设计目标是嵌入式的，而且已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。SQLite还具有跨平台的特性，可以在多个操作系统上运行包括Windows、MacOS、Linux等。
在渗透测试过程，如果我们获取了一个普通域用户权限，或者针对域环境执行假定入侵渗透测试，我们通常需要枚举域环境是否集成了MS SQL数据库，并测试是否存在漏洞或者误配置可以利用进行权限提升。
A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
a、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
MySQLdb模块是python连接mysql数据库的一个模块，在操作mysql数据库是经常使用，在连接数据库时connect是最常用的一种方法，这个方法有好多参数，总结了一下，主要有一下几种：
SMS2003(System Management Server2003)是微软公司推出的基于ITIL(IT Infrastructure Library,IT基础架构)的变更和配置管理解决方案。 SMS的版本发布时间： SMS1.0 1994.7 SMS1.1 1995.6 SMS1.2 1996.6 SMS2.0 1999.1 SMS2003 2003.10 SCCM2007(SMSV4) 2007.11 SMS为企业提供了软硬件资产管理、软件分发、补丁管理、远程诊断和排错、操纵系统部署等主要功能。所以很多IT管理人员一直用SMS对企业内基于Windows操纵系统的桌面计算机和服务器进行有效的管理。 今天就为大家介绍一下SMS2003+SP3的部署。部署环境如下：
如果以上尝试都没有生效，建议尝试其他后台系统是否可以使用，或者直接更换服务器php版本进行配置。
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 orderby 涉及的列上建立索引；
本文将以SQLite、MySQL，PostgreSQL为例讲解python怎样连接远程数据库并执行相关数据库操作。
在MS SQL数据库，可以使用EXECUTE AS语句，以其他用户的上下文执行SQL查询。需要注意的是只有明确授予模拟（Impersonate）权限的用户才能执行这个语句。这个权限对于多数用户不是默认配置，但是数据库管理员可能因为误配置导致权限提升。
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
环境内核信息： [root@zabbix-01 ~]# uname -a Linux lodboyedu-01 2.6.32-696.el6.x86_64 #1 SMP Tue Mar 21 19:29:05 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 备份数据库中的数据 [root@mku tools]# /application/mysql/bin/mysqldump -u root -p123456 --all-databases >/tmp/bak.sql
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
尤其是大对象，80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的： 【1】数据库（包括 Mysql和 Mongodb等 NOSql数据库），结果集太大； 【2】第三方接口传输的大对象； 【3】消息队列，消息太大；
PHP与MySQL的连接有三种API接口，分别是：PHP的MySQL扩展 、PHP的mysqli扩展 、PHP数据对象(PDO) ，下面针对以上三种连接方式做下总结，以备在不同场景下选出最优方案。
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
MySQL调优对于很多程序员而言，都是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的，我开口就是：MYSQL性能调优如何入手？他的回答的：基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节，好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的，不然没有什么人可以记得这么清楚有条理，果不其然，在他入职之后说出了实情；
Cloudera Manager提供了一个嵌入式PostgreSQL数据库服务，用于在创建集群时进行演示和概念验证部署。为了提醒用户此嵌入式数据库不适合生产，Cloudera Manager将显示横幅文本：“您正在非生产模式下运行Cloudera Manager，该模式使用嵌入式PostgreSQL数据库。切换到使用支持的外部数据库，然后再投入生产“。
基于C#的Access MsSQL MySQL 三种数据库访问演示（含源文件Demo）
a. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0
在Linux云服务器上安装MySQL数据库是一项常见的任务，这里是一个详细的教程，帮助您完成这个过程。
Cloudera Manager提供了一个嵌入式PostgreSQL数据库服务，用于在创建集群时进行演示和概念验证部署。为了提醒用户此嵌入式数据库不适合生产，Cloudera Manager将显示横幅文本：“您正在非生产模式下运行Cloudera Manager，该模式使用嵌入式PostgreSQL数据库。切换到使用支持的外部数据库，然后再投入生产”。
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