Oracle默认不自动提交，需要用户手动提交，需要在写commit;指令或者点击commit按钮 (2) 分页查询 MySQL是直接在SQL语句中写”select… from …where…limit x, y”,有limit就可以实现分页
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库；Mysql是开源的，Oracle是收费的，且价格昂贵。
并发性是oltp数据库最重要的特性，但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
又是新的一年奋斗路的开启，相信有不少人农历新年之后，肯定会有所变动（跳槽加薪少不了）。所以，我把往期推送过的MySQL技术文章做了一个相关的整理，基础不好的可以从最基础的学习一遍，提高的也可以从中再提取深入一下。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
MySQL近两年一直稳居第二，随时有可能超过Oracle计晋升为第一名，因为MySQL的性能一直在被优化，同时安全机制也是逐渐成熟，更重要的是开源免费的。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术，但从逻辑上看，它们仍然被当作一个表来对待。这种技术可以极大地提高大型数据库的性能、管理和可维护性。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
maxwell读取MySQL二进制日志并以JSON格式将行更新写入到Kafka，Kinesis或其他流媒体平台。Maxwell的操作开销很低，只需要mysql和一个可写的地方即可。它的常见用例包括ETL，缓存建立/过期，指标收集，搜索索引和服务间通信，Maxwell为您提供了时间来源的一些优势，而无需重新架构整个平台。
之前一直使用mysql作为存储数据库，虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储，hive作为简单查询工具，maxcompute作为大数据查询服务等等，但没有感觉多少差别。事实上，我们往往听说SQL-92标准之类的云云！
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。
随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
MySQL 作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，拥有丰富的功能集。然而，在日常使用中，有许多功能可能被忽视或误解。本篇文章将对一些 MySQL 中较为冷门的功能进行扫盲，探讨它们为何不常被使用以及在什么情况下可以考虑使用这些功能。
在分布式系统中，我们往往会考虑系统的高可用，对于无状态程序来讲，高可用实施相对简单一些，纵向、横向扩展起来相对容易，然而对于数据密集型应用，像数据库的高可用，就不太好扩展。我们在考虑数据库高可用时，主要考虑发生系统宕机意外中断的时候，尽可能的保持数据库的可用性，保证业务不会被影响；其次是备份库，只读副本节点需要与主节点保持数据实时一致，当数据库切换后，应当保持数据的一致性，不会存在数据缺失或者数据不一致影响业务。很多分布式数据库都把这个问题解决了，也能够通过很灵活的方式去满足业务需求，如同步、半同步方式、数据副本数量、主从切换、failover 等等(下面会提到)，然而我们平时使用的社区官方版 mysql5.7及以前的版本 (不包括 Mysql 其他分支像 PhxSQL，Percona XtraDB Cluster，MariaDB Galera Cluster) 都在支持分布式和系统可用性这块处理得不是很完善。针对这个系列问题，下面分析下如何解决这个问题。
在Linux中，文件系统是指管理文件和目录的一种方式，用于组织和存储文件和目录。文件系统通常包括以下几个方面：
对于MySQL的历史，相信很多人早已耳熟能详，这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
内容来源：2017 年 08 月 24 日，微软中国首席产品经理宋青见在“ODF 2017开源数据库论坛（北京）”进行《云原生的MySQL托管服务架构及读写分离的优化》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言，包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中，MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
在我们深入了解如何进行升级之前，让我们先从 10,000 英尺的高度看一下我们的 MySQL 基础设施：
MySQL在业界流行多年，很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展，MySQL也遇到了新的挑战，主要体现在：业务数据模型呈现多元化，OLTP和OLAP出现融合的趋势；在MySQL数据库上慢查询治理成本高；使用传统的分库分表方案对开发不友好，核心数据库改造成分库分表方案，时间一般以年为单位。
所以整体使用逻辑备份(mysqldump), 个别大表使用物理备份(导出表空间)
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导，写了一点文档，这个大家共勉一下！
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
当我们需要比较复杂的表的时候，且我们有明确的列信息，就可以使用AI工具直接生成我们的DDL语句，如果需要插入一些DML语句也可以直接让其生成，自行执行插入即可。
15年前，GitHub作为一个Ruby on Rails应用程序开始，只有一个MySQL数据库。从那时起，GitHub已经发展了其MySQL架构，以满足平台的扩展和弹性需求，包括构建高可用性，实现测试自动化和分区数据。今天，MySQL仍然是GitHub基础设施的核心部分，也是我们选择的关系数据库。
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题，还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
GitHub分享了他们将自己1200+节点、300+TB数据存储的MySQL集群从5.7升级至8.0的故事
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
据介绍，GitHub 使用 MySQL 来存储大量关系数据，因此在不影响网站服务级别目标 (SLO) 的情况下升级主机集群（1200 多台 MySQL 主机）绝非易事。其团队表示，为了升级到 MySQL 8.0，他们规划、测试和升级本身总共花费了一年多的时间，并且需要 GitHub 内部多个团队的协作。
该系统由《Kafka并不难学！入门、进阶、商业实战》的作者 smartloli 开发维护，很牛掰的一位大佬。参考官网：Kafka Eagle
MySQL为多线程架构后台有多个线程处理内部操作例如:刷脏、Undo purge、checkpoint等，整体上MySQL分为两层Server/存储引擎。存储引擎层可支持多种，Server层负责接收请求对于每个请求创建新的线程，同时SQL解析、查询优化、复制都是在Server处理。
1 docker快速搭建环境的思路 Docker是个好东西，希望你有一个。 Docker的出现不止在开发领域，在安全领域也有很多用处，最基础的就是漏洞环境了。 之前我也写过一系列低级的文章来描述docker的使用，以及docker怎么快速搭建漏洞环境。 今天就来一篇实战的和说一些高级用法~ 之前我说过能快速搭建起漏洞环境才是王道，至于你搞出来的容器像不像一些大牛github上开源漏洞环境的dockerfile那么优雅。倒不是重点了~ 用最挫的办法docker cp+docker commit完成得比别人
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用，包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型，介绍了不同的应用场景和优缺点。同时，还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目，我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式，实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化，而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行，目标是要满足高负载、低延迟，难点正在于此，所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后，就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理，不论是Greenplum、Hive或是其他软件，这些处理往往只需要使用其中一种，相对来说简单一些。
ini 是 Windows 上常用的配置文件格式。MySQL 的 Windows 版就是使用 ini 格式存储配置的。
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
MySQL分区就是将一个表分解为多个更小的表。从逻辑上讲，只有一个表或一个索引，但在物理上这个表或者索引可能由多个物理分区组成。每个分区在物理上都是独立的。MySQL数据库分区类型：Range分区：行数据基于属于一个给定连续区间的列值放入分区。
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展，扩展指的是分库分表减轻数据库的压力，同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段，而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的，最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
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