数据库是现代应用程序的核心组成部分之一，而MySQL作为一个开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。在高并发的环境下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的行锁和表锁，以及如何使用它们来提高数据库的并发性能。
Alluxio（见文末链接1）是源自UC Berkeley AMPLab的研究项目Tachyon。作为一个开源的数据编排系统，Alluxio以内存速度统一数据访问。在大数据生态系统中，Alluxio 位于数据驱动框架或应用（如 Apache Spark、Presto等）和各种持久化存储系统（如 Amazon S3、HDFS等）之间。Alluxio 统一了存储在这些不同存储系统中的数据，为其上层数据驱动应用提供统一的客户端 API 和全局文件系统命名空间。
作者：龚唐杰，爱可生 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 技术支持，擅长 MySQL、PG、国产数据库。
1、system 表示这一步只返回一行数据，如果这一步的执行对象是一个驱动表或者主表，那么被驱动表或者子查询只是被访问一次。
上一期我们讲了关于 OceanBase 安全审计中有关身份鉴别的部分。本期主要以 MySQL 和 OceanBase 对比的方式，来介绍 OceanBase（MySQL 模式）安全体系中关于用户管理和访问控制的相关内容，包括用户管理、用户操作权限控制、网络安全访问控制、行级权限控制、角色管理。
在现代应用程序中，数据库是不可或缺的组成部分之一。而MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。然而，在高并发的情况下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的各种锁，包括行锁、表锁、页锁等，以及如何使用它们来提高数据库的性能。
引擎 简介 Innodb引擎 Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会
数据库和操作系统一样，是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据 时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。
在这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表，MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中，索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引，我们可以显著提升数据库的查询速度，从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
在C6集群中使用hive管理员创建一个测试库acltest，将该库的CREATE权限赋予ldapff组。ldapff用户在该库下创建的表，在命令行使用hadoop命令没有权限访问该表的hdfs目录，提示没有权限访问。
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一 介绍 MySQL 5.6版本提供了很多性能优化的特性，其中之一就是 Multi-Range Read 多范围读(MRR) , 它的作用针对基于辅助/第二索引的查询，减少随机IO，并且将随机IO转化为顺序IO，提高查询效率。 二 原理 在没有MRR之前,或者没有开启MRR特性时，MySQL 针对基于辅助索引的查询策略是这样的：
使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
给表新增字段时，发现锁表了，查看进程，提示Waiting for table metadata lock，等待锁释放；然而蛋疼的是几分钟过去了，依然没有任何的进展，特此记录下这个问题的定位过程以及MDL的相关背景知识
所谓幂等性设计，就是说，一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。用数学的语言来表达就是：f(x) = f(f(x))。
性能优化是一个开发或者dba不可少的工作内容，工欲善其事必先利其器，本文介绍一个辅助我们查看sql执行计划是否优化的工具，通过explain的结果，我们可以确定sql是否利用正确的索引。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
表锁是指锁定时锁定整个表，下一个事务访问该表时，必须等到上一个事务解除锁定后再访问表
EXPLAIN 命令用于SQL语句的查询执行计划。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议，但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
转载自 http://blog.csdn.net/tiantang_1986/article/details/76890178
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
一 简介 上一篇文章 《MetaData Lock 之一》 简单的介绍了MySQL 引入MDL 的前因后果，本文深入了解MDL的实现原理和运行机制。
查询语句的执行计划和SQL调优，是MySQL实践中对开发人员最为常见的一个技能了。
1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份，都会导致会话被关闭，这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令。 2. 对于使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK的备份策略来讲，一个共同的缺陷是它们需要两个独立的线程来完成备份过程。运行FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令， 然后从当前连接退出将自动执行一条UNLOCK TABLES命令。从FLUSH TABLES WITH READ LOCK成功返回后，任何备份选项都必须在一个不同的并发线程中执行，只 有当适用的备份选项完成时，才可以执行UNLOCK TABLES. 3. 在高并发系统中使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令的风险是有可能会需要较长的时间，因为有其他耗时较长的语句需要执行，最好被监控和终结，对于在 线型应用的影响又是是不可忽略的。 4. 对MySQL备份的常用方案： * 文件系统冷备份
您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive，并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作，例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming，通过 HMS 直接进入 Hive，其中通常适用基于存储的权限。
stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop api提供的一种二进制API方式，其具有使用方便、可分割、可压缩等特点。 3:rcfile行列存储结合的方式，它会首先将数据进行分块，保证同一个record在一个分块上，避免读一次记录需要读多个块。其次块数据列式存储，便于数据存储和快速的列存取。 RCFILE由于采用是的列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比。 如果建立的表需要加上分区，则语句如下: 这里partitioned by 表示按什么字段进行分割，通常来说是按时间
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化，仅仅想到添加适合的索引，是不完全的，索引的优化本身就具有很多的不确定性。
配置路径：计算机—属性—高级系统设置—环境变量—系统变量—path—编辑—新建—粘贴mysql的bin目录
MySQL的InnoDb Buffer Pool 缓冲池是主内存中的一个区域，用来缓存InnoDB在访问表和索引时的数据。对于频繁使用的数据可以直接从内存中访问，从而加快处理速度。如果一台服务器专用作MySQL数据库使用时，通常将70%~80%（具体看总内存大小而定）的物理内存空间分配给缓冲池。
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它解锁。 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。就像for update，再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持，而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中，EXPLAIN是一项强大的工具，可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划，从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字，以揭开查询执行计划的面纱。
数据库发展早期，访问控制通常可以分为自主访问控制（Discretionary Access Control，DAC）以及强制访问控制（Mandatory Access Control，MAC）。在自主访问控制模式下，用户是数据对象的控制者，用户依据自身的意愿决定是否将自己的对象访问权或部分访问权授予其他用户。而在强制访问控制模式下，对特定用户指定授权，用户不能将权限转交给他人。在实际应用中，DAC模式太弱，MAC又太强，且两者工作量较大，不便于管理。基于角色的访问控制机制（Role-Based Access Control，RBAC）是一种更加灵活的机制，可以作为传统访问控制机制（DAC、MAC）的代替，也是较为有效的管理方法。
更新文章的速度跟不上大家的热情了......,青岛的一场大雪，取暖基本靠抖了。 好勒，现在写正经的。对于优化，这片文章我只说大致思路，不说细节。基础、进阶知识的WiKi我在制作ing...
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句，提升查询语句的性能瓶颈。
路由和网工可谓是有着千丝万缕的联系，海翎光电的在小编在往期的文章中也写过不少关于路由的那些事儿：路由器内部到底是啥结构？什么时候使用多路由协议? 什么是距离向量路由协议?如何创建 IP 标准访
本文主要描述如何使用Sentry实现数据的脱敏（masking of sensitive data elements），高大上的叫法也就是Data Masking。数据脱敏主要是指将原始数据的全部或者部分敏感值进行替换。这样避免了用户未经授权而直接访问原始的值，并保留了底层数据的schema。
数据架构是架构设计中很重要的一环，可能对于很多DBA而言，数据管理，数据优化，数据迁移类的工作居多，而对于数据架构方面的工作也会思考少一些，这方面就会薄弱一些。 如果在这个行业里有一定的经验，就会发现如果细细来看数据架构，原来很多东西我们是在这么用，但是没有一个系统的整理和分类来归纳出来，有些时候我们做技术很容易陷入一个漩涡，那就是很容易去考虑一些非常具体的事情，而很难从整体上来把握。今天下午看了下温昱老师的书《一线架构师实践指南》，这方面的很多盲点都得到了一个系统的解答。 数据架构中的
几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点，也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能，什么时候索引会更新，但是你有没有注意到，即使你设置了索引，有些时候索引他是不会生效的！这不仅考察了大家对索引的了解程度，还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况，希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到！
本系列出自《深入浅出MySQL》，全文以问答形式展开，是我的个人学习笔记。 问答录 Q：如果我只有一张白表，我为什么还要创建数据库？ A：SQL语言要求所有的表都放在数据库中，这当然有它的理由。SQL能控制多位用户同时访问表的行为，能够授予或撤销对整个数据库的访问权，这有时比控制每张表的权限要简单的多。 ---- Q：我发现CREATE DATABASE 命令的字母全是大写，一定要这样吗？ A：有些系统确实要求某些关键字采用大写形式，但SQL本身不区分大小写。也就是说，命令不大小写也可
DCL（ Data Control Language，数据控制语言）用于对数据访问权限进行控制，定义数据库、表、字段、用户的访问权限和安全级别。主要关键字包括 GRANT、 REVOKE 等。
这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。
本篇文章主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Ranger在Hive中进行行过滤及列脱敏，行级别的过滤相当于一个强制性的where子句，例如在订单表中，员工仅被允许查看自己所在地区的订单，其他区域的无法查看。列脱敏可以对某些敏感信息的列进行数据屏蔽，例如身份证号可以屏蔽中间的八位。
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