最近公司的系统一点点的开始了拆分，从ORACLE 转移到 MYSQL 中，部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来，直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点，1 逻辑上移，数据库不在是承担你逻辑的第一选择，程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化，数据库将变得不再那么重要，而是仅仅是承载数据的地方，或者甚至高级的设计，数据库将变得可有可无，这当然也的和业务挂钩，不是放之四海都OK。
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
摘要：MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺，无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求，而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
MySQL HeatWave 是 MySQL 数据库的一项新技术，它是由 Oracle 公司开发的，专为云环境下的高性能分析应用而设计。该技术能够显著提升 MySQL 数据库在大规模数据分析场景下的性能和吞吐量，为企业提供更高效、更快速的数据处理能力。本文将介绍 MySQL HeatWave 的原理、特点和应用场景，以及它在数据库领域带来的重要意义。
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？
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。
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？
在实际的生产环境中，由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化，大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间；而一个查询是由很多个环节组成，那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 配置优化（连接） 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题： 对于服务端来说，可以增加服务端的可用连接数（**MySQL 8.0.
同时处于执行状态的所有事务，是否可以并行？ 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的，锁冲突之后会产生锁等待问题。
按：本文是 DTCC 2022 云原生专场《TDSQL-C 并行查询探索》文字稿整理。在演示稿中有一些资料引用，这里单独抽出来便于参考。 TDSQL-C 产品介绍 https://cloud.ten
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
MySQL在处理复杂查询时，有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时，可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题，分析常见问题，指出易错点，并提供避免和优化的策略。
某日，群友反馈问题对大表COUNT(*)很慢，但却不会记录到slow log中，这是为什么呢？ 我自己根据他提供的信息，复现了这个问题：
本文介绍GreatSQL的一些关键新特性，相关特性主要针对GreatSQL 8.0.x版本（不含GreatSQL 5.7.x版本中的相关特性）。
2、主从延迟常见的原因有哪些？ 1、大事务，从库回放时间较长，导致主从延迟 2、主库写入过于频繁，从库回放跟不上 3、参数配置不合理 4、主从硬件差异 5、网络延迟 6、表没有主键或者索引大量频繁的更新 7、一些读写分离的架构，从库的压力比较大 3、解决主从延迟有哪些方法 1、对于大事务，拆分成小事务 2、开启并行复制 3、升级从库硬件 4、尽量都有主键 4、什么是并行复制，参数有哪些？ 先回顾MySQL并行复制的路程 a. MySQL5.6 是基于数据库级别的并行复制 slave-parallel-type=DATABASE(不同库的事务，没有锁冲突)
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
MySQL 8.0.31于10月11日正式发布，让我们快速浏览一下这一版本有哪些改进内容。
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通过前面几篇文章学会如何安装 MySQL 以及基础知识后，我们还需要学习体系结构，MySQL 和 Oracle 体系结构类似，如果学过 Oracle 可以类比记忆，基础牢固才能学好数据库，才能做一个合格的 DBA，下面一起来看看。
题记： 文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
在MySql的生产环境中，由于单台MySql不能满足高可用性需求，一般通过主从复制（Master-Slave）方式同步数据，再通过读写分离（MySql-Proxy）来提升数据库并发负载能力。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰，但是在经历从互联网到企业级的转变中，却是困难重重。然而在 2019年，越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库，这是一个标志性的转变，代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场，而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
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MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave，使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave，请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
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：
我们在进行数据集成时，MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库，我们可以通过ETLCloud数据集成平台，可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库（Greenplum）的数据同步。
MySQL 8.0.31于10月11日正式发布，让我们快速浏览一下这一版本有哪些改进内容。 审计插件：审计插件的日志轮换函数audit_log_rotate()，简化了日志轮换的工作，用户无需手动更改日志名称，也无需设置audit_log_flush = ON。 组件服务：启用了新的组件服务，支持服务器组件和要在本地服务器中查询的插件。新的MySQL命令服务类似于C API函数libmysql。 OCI密钥存储组件：component_keyring_oci替代之前用于OCI的Keyring插件，用以支持在
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
多版本并发控制是数据库管理系统中的一项重要技术，它可以提高数据库的并发性能和可靠性，支持高并发的读写操作，提高数据的安全性，具有重要的应用价值和意义。笔者写此文主要是为了帮助那些不了解MySQL多版本并发控制的朋友们简单了解一下MVCC，顺便整理一下思路，查漏补缺。
12月2日，Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强，这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解，各位从中可窥其一二。（部分资料、插图来自Oracle官方网站）。
ClickHouse是列式存储数据库（DBMS）——擅长分析数据，主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具：explain
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
之前的文章谈到的事故原因，不论是偶发性的查询压力，还是备份，对备库延迟的影响一般是分钟级的，而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
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