在 第4篇 文章中，我们提到过自增主键，由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入，避免了页分裂，因此索引更紧凑。
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~
这样的操作乍一看没有什么问题，但是仔细分析分析，还是有些瓶颈的，目前来看，我能分析到的瓶颈有两个，
AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时，若需要自动生成自增值，会生成id=2。
1、为什么要分表？ 数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
以下是MariaDB中create trigger的语法：MySQL不支持or replace和if not exists子句。
然后插入数据，最后看到，表会自动生成一个AUTO_INCREMENT的值，ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=latin1 ,表示下一次插入数据时，如果需要自动生成自增值，会生成 id=11。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql的几种锁_初中常见七种沉淀,希望能够帮助大家进步!!!
此前的文章中，我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制（上） — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制（下） — 细说 InnoDB 行锁（记录锁、间隙锁与临键锁）
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务（场景一）：
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题讲得清晰透彻，也整合了很多我认为不错的技术博客内容，引用其中了一些比较好的博客文章，如有侵权，请联系作者。
在实际应用中，经常碰到导入数据的功能，当导入的数据不存在时则进行添加，有修改时则进行更新，
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Clojure的contrib包中实现了对现有JDBC的封装，在wiki上有连接，该页面上包含了对不同的数据库的连接方法和基本的操作，但是这个页面上没有提供足够的信息，足够一个初学者能够使用Clojure来完成一个SQL操作。本文中我们将利用Clojure和Lein工具，简介一下做开发的基础。当然网上也有非常多对Clojure的SQL操作进行封装的库，我们这里没有使用。
查看表的详细信息如下（在创建表的时候没有指定其长度，但是每一列都有自己默认的长度）：
你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据，或者通过PHP脚本来插入数据。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
最近在极客时间上学习丁奇大佬的《MySQL 45讲》，这里结合自己的理解分享出来，喜欢的同学可以购买原版课程进行学习，里面的内容很丰富。
死锁是并发系统中常见的问题，同样也会出现在数据库MySQL的并发读写请求场景中。当两个及以上的事务，双方都在等待对方释放已经持有的锁或因为加锁顺序不一致造成循环等待锁资源，就会出现“死锁”。常见的报错信息为 Deadlock found when trying to get lock...。
INSERT INTO table_name ( field1,field2,...fieldN )
插入缓冲，也称之为insert buffer，它是innodb存储引擎的关键特性之一，我们经常会理解插入缓冲时缓冲池的一个部分，这样的理解是片面的，insert buffer的信息一部分在内存中，另外一部分像数据页一样，存在于物理页中。
很多小伙伴应该知道，在 MySQL 中主键不应该使用随机字符串。但是主键不用随机字符串用什么？主键自增？主键自增就是最佳方案吗？有没有其他坑？今天我们就来讨论下这个话题。
其中Next key锁是Gap锁和Record锁的结合，他锁定的是一个范围，并且锁定记录本身。
无论是大企业还是小公司，都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务，但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀，集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈，需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在，正是 mysql 的可扩展性，让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
MyISAM表的读和写是串行的，但这是就总体而言的。在一定条件下，MyISAM表也支持查询和插入操作的并发进行。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别，读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
接下来，就跟聊聊上面两个事务执行 SQL 语句的过程中，加了什么锁，从而导致死锁的。
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
这种情况下会等待product流到来并关联再往下游输出，此时再往product表写数据
作者：操盛春，爱可生技术专家，公众号『一树一溪』作者，专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。
No matter who or what, you will not destroy me. If you knock me down, I'll get back up. If you beat me, I will rise and try again.
在之前的一篇文章 《TiDB 源码阅读系列文章（四）INSERT 语句概览》 中，我们已经介绍了 INSERT 语句的大体流程。为什么需要为 INSERT 单独再写一篇？因为在 TiDB 中，单纯插入一条数据是最简单的情况，也是最常用的情况；更为复杂的是在 INSERT 语句中设定各种行为，比如，对于 Unique Key 冲突的情况应如何处理：是报错？是忽略当前插入的数据？还是覆盖已有数据？所以，这篇会为大家继续深入介绍 INSERT 语句。
官方文档： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-table-foreign-keys.html 1.外键作用： MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 2.外键的使用条件 1.两个表必须是InnoDB表，MyISAM表暂时不支持外键（据说以后的版本有可能支持，但至少目前不支持） 2.外键列必须建立了索引，MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引，但如果在较早的版本则需要显示建立； 3.外键关系的两个表的列必须
今天是《MySQL核心知识》专栏的第12章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的触发器，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中的触发器知识。好了，开始今天的正题吧。
最近遇到一个由于唯一性索引，导致并发插入产生死锁的场景，在分析死锁产生的原因时，发现这一块还挺有意思的，涉及到MySql中不少的知识点，特此总结记录一下。
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突，通常有两种解决方案，一种是多版本；另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库，其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC，同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
表的约束，实质上就是用数据类型去约束字段，但是数据类型的约束手法很单一，比如，我们在设置身份证号这个字段，数据类型唯一起的约束是它属于char类型或者varchar类型，不能是浮点型也不能是日期时间类型，但是这样还不够，身份证号需要有唯一性，是每个合法公民的唯一标识。因此需要额外增加一些手段去进行约束，以便更好的保证数据的合法性。
有一些特殊的insert语句，在执行过程中需要加锁，本文针对这些特殊都insert语句进行展开。
先考虑这样一种注入情况，很多网站都会把访问者的IP记录到数据库中，而且是从HTTP头的X-FORWARDED-FOR或CLIENT-IP等用户可控的字段获取，这样的话，如果没有对获取的IP进行合法性验证就插入数据库就会产生SQL注入。插入数据库的IP值一般用户不可见，一般也不会产生二次注入，所以我们只能在insert语句中构造时间盲注语句才能利用此漏洞。
MyISAM 存储引擎只支持表锁，这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
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