在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来，使用为了方便起见，我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表，具体字段如下：
MySQL WAL（Write-Ahead Logging）技术：是 MySQL 数据库的一种重要机制，主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员，可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
php写入mysql出现中文乱码的解决办法是：在建立数据库连接之后，将该连接的编码方式改为中文。
实际上MYSQL 5.x的日志系统存在两个问题,导致一些性能问题,尤其在高并发写入和对数据修改的情况下,其中的瓶颈的问题在于两个瓶颈, 当多线程访问数据在落入到 log_buffer 的情况下,还是需要获取锁让写入有顺序性, 同时在获取redo已经将数据页面写入后,也会在log_buffer中将写入到日志中的顺序进行一个重排,这也是需要有顺序性.
TAOCMS是一个完善支持多数据库(Sqlite/Mysql)的CMS网站内容管理系统，是国内最小的功能完善 的基于php+SQLite/Mysql的CMS。体积小（仅180Kb）速度快，包含文件管理、数据采集、 Memcache整 合、用户管理等强大功能，跨平台运行，支持SAE、BAE云服务。兼容PHP5和PHP7.代码 手写采用严格的数据过滤，保证服务器的安全稳定！
其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
与InnoDb存储引擎密切相关的文件包括重做日志文件和表空间文件，首先来说说我对表空间文件的理解。表空间文件是用来存储表信息和表数据的，它默认的大小是10MB,名称为ibdata1，如下面代码的第10行所示（代码可以左滑）：
一些事件是没有类型代码的，因为他是其他事件的基类，如Log_event ，这些并不会写在日志文件中
你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？
与单向增量同步类似， 模拟Slave来获取增量数据。 同时UDTS对写下去的数据做标记，当有新的Binlog Event的时候， 会先检查是否有标记。 如果有标记则说明是循环数据，直接丢弃，如果没有标记则加上标记写到对端。
要使用Excel VBA处理MySQL数据库中的文本和图片二进制数据，可以使用ADODB.Stream对象来读取和写入二进制数据。以下是一个示例代码，演示如何执行这些操作：
Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作数据库，读写更新等，数据库可能是 mongodb、 es，他们的处理思路都是相似的，只需要将操作数据库的语法更换即可。本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，三种方式。
默认情况下slow_query_log的值为OFF，表示慢查询日志是禁用的，可以通过设置slow_query_log的值来开启：（此处为临时开启，重启服务后失效，如想永久失效切记在myqsl配置文件中添加语句，看文末）
MIPCMS - 基于百度MIP移动加速器SEO优化后的网站系统。在审计代码中，发现一个可以远程写入配置文件Getshell的漏洞，感觉挺有意思的，分享一下思路。
本文首发于《.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程》
至此可以确认消费能力不足导致，那就使用增加资源大法，调大任务并行度，看似一起都非常完美，
导读：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
“数据库的数据变成乱码了！”---想必不少 DBA 们对类似的“呼救”不算太陌生。一般来说这类问题都是字符集的设置有关，同时在 MySQL 中也存在“错入错出”的这种“神话”：登录到数据库看的时候是乱码，代码/WEB 上显示的是正常的。
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应用场景：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？
redo log 事务的支持是数据库区分文件系统的重要特征之一，事务的四大特性： 原子性：所有的操作要么都做，要么都不做，不可分割。 一致性：数据库从一种状态变成另一种状态的的结果最终是一致的，比如A给B转账500，A最终少了500，B最终多了500，但是A+B的值始终没变。 隔离性：事务和事务之前相互隔离，互不干扰。 持久性：事务一旦提交，它对数据的变更是永久性的。 本篇文章主要说说持久性相关的知识。 当我们在事务中更新一条记录的时候，比如： update user set age=11 where u
线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。
之前学MySQL时，有学到过MySQL等数据库可以存储大文本，比如小说等。今天我刚好学完了JDBC，想拿这个应用来练练手。也算是给我的JDBC学习画上一个小句号，然后就去学连接池等，最后就学框架了。
上次写了一个用JDBC向数据库存取小说等大文本的案例用到了PreparedStatement和io流的相关知识。Java使用JDBC向数据库存取大文本(比如小说等)
触发器（Trigger）是 MySQL 中非常实用的一个功能，它可以在操作者对表进行「增删改」 之前（或之后）被触发，自动执行一段事先写好的 SQL 代码。
1）基于语句的复制。在服务器上执行sql语句，在从服务器上执行同样的语句，MySQL默认采用基于语句的复制，执行效率高。
二、phpMyAdmin利用： phpMyAdmin的漏洞多为经过验证后的才能利用，所以需要进入后台，可以采用爆破的方式进入后台，常用的有：
需要利用的技术点，有2个。一个是pymysql(连接mysql)，一个是xlwt(写入excel)
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温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。
数据库编程就是针对数据库的操作，通过编写程序的方式，让程序做为数据库的客户端进行数据库操作。
Faker是一个Python软件包，可为您生成伪造数据。无论您是需要引导数据库，创建美观的XML文档，填充持久性以进行压力测试还是匿名化来自生产服务的数据，Faker都是您的理想之选。不论您这边需要创建多少条数据，无非是一个for循环就解决问题了。
我们用的在这篇文章《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》使用的只有一个MySQL数据库。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
1、what 读写分离 读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
MySQL 为我们提供了分布式事务解决方案，在前面的内容中 聊一聊分布式事务的解决方案 提到过 binlog 的同步，其实是 MySQL XA 规范的一个应用，那么 XA 规范是如何定义的，具体又是如何应用的呢？
Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件，并且在每个组件显式地做到fault-tolerant（容错），由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。
随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
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