如今大型的IT系统中，都会使用分布式的方式，同时会有非常多的中间件，如redis、消息队列、大数据存储等，但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库，作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储，真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id，roll_pointer回滚指针，其中row_id不是必须的，当用户设置了primery key主键默认用用户设置的，没设置，找一个unique列，若都没有，则会用row_id。
一、测试背景： TokuDB一直被传说有着较高压缩比、较高insert性能、以及在线添加索引和字段速度较快等等优点，对此进行了相关的调研，针对压缩比、写入性能以及DDL速率进行了相关测试；根据相关资料以及测试报告得出相关结论，了解实用场景以及对应优势。 二、测试环境： CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz * 32 内存：128G 操作系统：CentOS release 6.6 Mysql版本：5.6 Mysql版本：5.5 Tokudb版本：7.5.1
在粉丝群里面，我多次强调爬虫不要把网页源代码存入数据库，但还是有很多同学这样做。源代码动辄几十 KB 甚至几 MB，存放到数据库里面会严重拖慢性能。
MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中的最大长度限制为255，其数据范围可以是0~255或1~255（根据不同版本数据库来定）。在 MySQL5.0以上的版本中，varchar数据类型的长度支持到了65535，也就是说可以存放65532个字节的数据，起始位和结束位占去了3个字 节，也就是说，在4.1或以下版本中需要使用固定的TEXT或BLOB格式存放的数据可以使用可变长的varchar来存放，这样就能有效的减少数据库文 件的大小。
先说结论，mysql 中的 varchar 是有最大长度限制的，这个值是 65535 个字节。
char是定长的，varchar是变长的。varchar2应该是varchar的升级，只有ORACLE才有，这里不作讨论。
1.5.0好像是MLSQL历时最长的一个版本。从九月初份到一月初，四个多月时间。这四个月搞出了很多大事情。这个版本，经过很多的用户实际的使用反馈(包括一些金融公司也有在使用)，已经很稳定了，可以进入生产环境中使用。
1、char是固定长度的字符类型，分配多少空间，就占用多长空间。Varchar是可变长度的字符类型，内容有多大就占用多大的空间，能有效节省空间。
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。
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
作者：沉默王二 Java 程序员进阶之路：https://tobebetterjavaer.com
现在不管是大公司还是小公司，去面试都会问到 MySQL 数据库的知识，大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
压缩前提 表压缩能提升性能，减少存储空间，主要是用在字符类型比较大的表上（VARCHAR，VARBINARY和BLOB和TEXT类型），且读多写少的情况下，如果你的应用是io密集型的，不是cpu密集型的，那么压缩会带来很多性能的提升，例如：数据仓库。 innodb_file_format = Barracuda --模式支持压缩 innodb_file_per_table = on --必须是独立表空间 压缩原理 InnoDB支持两种文件格式 Antelope（羚羊）和Barracuda（梭鱼）： Ante
线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下： SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
<1>.先将content字段设为varchar(255),则此字段只能最多存储255个字符数
今天有个同事问我一个数据库的问题，如果开始他就把环境细节全都告诉我，可能我就知难而退了。等我大体明白了问题之后，发现好像背景比我想的要复杂多了。这是一个远程云主机环境，windows系统，运行着MySQL,在查询表时出现了问题，而且开发同事经过了repair也没有修复，说会卡住没有响应。 当然费了一点功夫，好容易连接到了这台云主机，发现问题似乎比我想的还要复杂一些。当然这是一个内部某一个团队使用的一个环境，可能是确实需要用到环境，大家才不得不想办法修复。 环境是MySQL 5.5版本，查看后台日志发
面试官：“小陈，说一下你常用的 SQL 优化方式吧。” 陈小哈：“那很多啊，比如不要用 SELECT *，查询效率低。巴拉巴拉...”
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我这里按公司实际场景，规定了，每次操作/获取数据量应该少于5000条，结果集应该小于2M
无论在工作还是面试中，关于 SQL 中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。
在 InnoDB 中，你的 delete 操作，并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
如果我们对上述实战问题进行归类，就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
在使用MySQL数据库的时候，经常会遇到这么一个问题，就是“Can not connect to MySQL server. Too many connections”-mysql 1040错误，这是因为访问MySQL且还未释放的连接数目已经达到MySQL的上限。通常，mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。
引用https://www.cnblogs.com/cs_net/articles/1930810.html，
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息， 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
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【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“迪B课堂”，即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息： 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次，“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”，远不止存储空间占用多，其中也包括了单个（表
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况，正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素：
问题导读 1.Atlas是什么？ 2.Atlas能干什么？ 3.Atlas血统关系是什么？ Atlas现在被企业使用的越来越多，我们可能听说过，但是具体它是什么，能干什么的，我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题，Atlas是什么？ Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈，都是啥，元数据治理是啥？为啥要元数据治理？元数据不就是用来描述数据的数据，我们这么理解没有错的，不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据，那是需要第三方数据库的，大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas，它能管理Hive的元数据吗？别说，还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题，Atlas能干什么？。 Atlas能干什么？ 其实很多大数据组件都有元数据管理，比如： Hive保存在外部数据库中，比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode，元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下 name：元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上，我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方，为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生，都是单独的系统，散落在各个组件中，而我们能不能把这些元数据统一管理，而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到，那就更好了。看到这些有什么好处？比如我们想找到Hive有哪些表，想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas，用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么，能干什么，可能是比较通透了。可是还不够详细，那么接下来我们看看Atlas有哪些功能，有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
我们知道char(10),varchar(10)这种都是指占用多少个字节，比如用char(10)存储‘1234567890ab’,会被截断成’1234567890’,因为超过了指定长度10。
还有一个点是，看书的时候可以尝试记一下笔记，这样效率会高一些，不至于看完就忘记了。
“ 在软件系统中,IO速度比内存速度慢,IO读写在很多情况下会是系统的瓶颈，我们也知道Redis的查询速度比直接查数据库要快，因为Redis将数据存在内存中，而Mysql的查询是执行IO操作。那么他们之间到底有多大的差距呢？”
最近小编的项目上线了官方网站，同大部分Web服务网站相同，小编项目的Web站采用了LNMP（Linux、Nginx、Mysql、PHP）架构。其中Nginx的作用是将静态资源进行解析返回给用户；动态资源通过FastCGI接口发送给PHP引擎服务，PHP进行读库解析，并最终把Nginx服务把获取的数据返给用户。
最近，又遇到了慢 SQL，简单的看了下，又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下：
android开发真的是让人觉得很有乐趣的事情呢。比起windows mobile好玩多了。虽然哪个所见即所得的视图设计环境糟糕的可以。不过这样用类似描述语言(xml,html）等设计视图似乎成为了各个技术阵营的首选，WPF也是采用了这样的方式，描述性文本语言读起来还是比较舒服的。不过WPF的描述语言过于强大了，让人有种迷茫的感觉。 先看看今天的成果
导读：最大连接数1000，高并发指多大的活跃连接数？最大连接数是 1000 的话，根据 rds 的规格来说的话，还是比较低的。在高并发的情况下，指多大的活跃连接数？
换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列 。
今天测试SingleChildScrollView的时候，发现在Column里面嵌套两个SingleChildScrollView时，第二个SingleChildScrollView无法滚动。
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的，而一个页中又包含多个行数据，那么对应地就会有不同的行格式来存储数据，innodb 中的行格式有四种：compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式，这里就不记录了。
mysql是一个开源的数据库，安装的话，可以直接到官方网站， 正大光明的下载，自豪的安装； 如果你的电脑是window，你就下载window的版本； 如果是的系统是mac OSx,你就现在mac OS
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
JSON相信大家对他也不陌生了，前后端交互中常常就以JSON来进行数据交换。而有的时候，我们也会将JSON直接保存在数据库中。
Elasticsearch性能优化的最终目的：用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦，人不被满足就会难受，就会开始寻求。如果这个人在寻求中，能立刻得到即时满足，这种感觉就是爽！”。
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