昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
最近加了几个群，里面的牛人是一个接一个，自己能不说话就不说话，主要是人家说的，看不懂呀。所以人外有人，天外有天 , 多看少说。
MyCat++ 分库分表：以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库表([1])，和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息，构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表，mycat server 保存着分库分表的元数据信息，这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建； dataBase-hostNode 分配策略；数据库应该分配在哪台mysql服务器上； table-dataBase 分配策略；表应该分到哪个database里。 分配算法：
Mysql中数据备份使用的命令是:mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件。表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中。mysqldump命令的
MYSQL 8.0后，XTRABACKUP 的参数有哪些变化，如果是通过XTRABACKUP 来备份那些参数的意义在哪里，是不是需要进行调整
作为DBA在日常维护数据库中关键的就是数据库性能问题，对于服务百万级活跃用户，保障性能才是核心，功能全面，产品好，性能扛不住都是扯淡。 这里简单分析导致MySQL慢的可能因素，以及一些处理技巧：
分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上，比如将一个大表bt按照字段id（分区key）拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
墨墨导读：经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下，资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务，通过这些分析，理解服务器如何运行，资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
实现分区的代码实际上是通过封装一组底层表的对象，但对于SQL层来说，它是一个完全封装底层的黑盒。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表来定义的，没有全局索引。
首先，MySQL必须要运行一个服务，监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候，必须要弄清楚的有两件事。
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
阅读量: 163 📷 一 算法 基本排序算法要会写,时间复杂度要会推算, 主要是冒泡排序, 快速排序, 选择排序. 查找算法,要会写二分查找法, 实际场景要会应用. 实例算法思路要明白,基本算法看多了, 我觉得是几种思路的变换, 需要自己领悟. 面试中考过: 猴子选大王 斗地主项目设计 实现随机函数 字符串中元素各种变形查找 123456 六个数放到三角形三个顶点及中点上,使每条边上的数字和相等 一个超大文件里面存放关键,统计每个关键的个数, 问如何实现 一个10G的文件,里面存放关键字, 但内存只有1
结合实例分析了自增值保存在哪里，自增值的修改策略，以及自增值不连续的四个场景，希望对各位小伙伴们有所帮助~
以上就是mysql触发器的使用，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
*.* [当前MySQL实例中所有库下的所有表] wordpress.* [当前MySQL实例中wordpress库中所有表（单库级别）] wordpress.user [当前MySQL实例中wordpress库中的user表（单表级别）]
前两篇我们了解到MySQL的整体架构，其分为了四层，包括网络连接层，核心层，存储引擎层，物理层，以及各层的作用。另外还知道了InnoDB存储引擎层的架构，包括缓存池和线程。
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
PostgreSQL 是从PostgreSQL 是从 Database，到 Schema 再到 Table
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
《详述查看MySQL数据文件存储位置的方法》一文主要介绍了如何查看MySQL数据文件的存储位置。当我们在本地安装MySQL后，数据会被存储在Data目录中。通过在MySQL客户端中使用`show global variables like "%datadir%";`命令，可以查看MySQL数据文件的存储位置。在默认情况下，ProgramData文件夹是隐藏的，如果需要显示隐藏的文件夹，可以通过在电脑设置中取消勾选“隐藏受保护的系统文件”来实现。
55道互联网大公司的经典面试题，全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？ 2、mysql的技术特点是什么？ 3、Heap表是什么？ 4、mysql服务器默认端口是什么？ 5、与Oracle相比，mysql有什么优势？ 6、如何区分FLOAT和DOUBLE？ 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？ 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
MySQL是一个简单的SQL外壳(有GNU readline功能)。它支持交互式和非交互式使用。当交互使用时，查询结果采用ASCII表格式。当采用非交互式(例如，用作过滤器)模式时，结果为tab分割符格式。可以使用命令行选项更改输出格式。如果由于结果较大而内存不足遇到问题，使用--quick选项。这样可以强制MySQL从服务器每次一行搜索结果，而不是检索整个结果集并在显示之前不得不将它保存到内存中。
一、什么是 GTID GTID （Global Transaction Identifiers）是对于一个已提交事务的编号，事务的唯一编号，并且是一个全局唯一的编号。GTID 和事务会记录到 binlog 中，用来标识事务。 GTID 是用来替代以前 classic 复制方法，MySQL-5.6.2 开始支持 GTID，在 MySQL-5.6.10 后完善。 有了 GTID，一个事务在集群中就不再孤单，在每一个节点中，都存在具有相同标识符的兄弟们和它作伴，可以避免同一个事务，在同一个节点中出现多次的情况。 GTID 的出现，最直接的效果就是，每一个事务在集群中具有了唯一性的意义，这在运维方面具有更大的意义，因为使用 GTID 后再也不需要为了不断地找点而烦恼了，给 DBA 带来了很大的便利性。
表达式的值可以是表中任何属性的值，但是前提这些属性值不能有重复的，否则会多行受到影响
这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。 第一、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二、可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三、可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
今天给大家介绍一款 Mysql 中附属的数据库，就是 information_schema 数据库，为什么说是附属呢？是因为这个数据库是在安装 Mysql 的同时就会安装到你电脑上。这个数据库里面主要存储了关于数据库里面的各种库、表、列、注释等信息。这个库对我们有什么用呢？有很大用处，尤其是当一个公司没有数据字典的时候，你就可以通过查看这个数据库，然后自己去梳理字典。
最近有个故障整改，需要限制IP访问MySQL数据库，查了一下资料。 做做笔记，多多指教
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
InnoDB 一棵 B + 树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约 2 千万
表数据单独存放成一个文件更容易管理，在我们执行drop table命令的时候，系统会直接删除这个文件，但如果是放在共享表空间中，即使表删掉空间也不会回收。
前几篇文章我们讲了什么是 MySQL 索引，explain分析SQL语句是否用到索引，以及索引的优化等一系列的文章，今天我们来讲讲Show profiles。看看SQL耗时到底出现在哪个环节。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
PG 最近的使用中，发现这个数据库确确实实是一个无底洞，东西太多了，但学习一样东西都是通过主干和分支的方式来学习，后续的学习其实有的时候是靠自觉和运气。
原文链接：https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html
索引可以说是每个工程师的必备技能点，明白索引的原理对于写出高质量的 SQL 至关重要，今天我们就从 0 到 1 来理解下索引的原理，相信大家看完不光对索引还会对 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的最小存储单位「页」会有更深刻的认识
MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的，索引可以大大提高 MySQL 的检索速度。
MYSQL 在备份中会使用 FTWRL, 来获得备份的数据一致点和对应的BINLOG 的位置.众所周知 FLUSH TABLE WITH READ LOCK 会关闭所有打开的表,强制所有的表.
MySQL的Performance Schema是一套内存表，用于跟踪MySQL的性能指标。它实际上使用PERFORMANCE_SCHEMA存储引擎，用户操作performance_schema数据库中的表。用户通过Performance Schema能够观察哪些查询正在运行、I/O等待的状态，及历史性能数据等等信息。Performance Schema仅对本地服务器有效，所有的更改不会复制到其他的服务器。
特别注意：在SQL语句中，除了数字，其他类型的值，都需要使用引号引起来，否则插入时会报错。
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！ 那个时候，更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力！ 思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？ 1、数据量如果太大、一个机器放不下了！ 2、数据的索引 （B+ Tree），一个机器内存也放不下 3、访问量（读写混合），一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一，那么你就必须要晋级！
dw_user 表数据量比较大,直接查询速度慢,容易"卡死",导致数据库自动连接超时....
“By default we only accept connections from localhost”，这几句话的意思是说“在默认情况下我们只允许本地服务访问MySQL”，所以我们需要注释掉下方那条配置，直接在它前面加上一个井号即可：
MySQL 兼容说明 虽然这里写着适配 macOS.10.15 版本，但上面有说明，可运用于 Big Sur（11）
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