缓存删除后，尚未更新数据库，并发读请求，从数据库读到了旧值，并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
zabbix运行一段时间之后，会留下大量的历史 数据，会发现zabbix的数据库一直在增大。运行3个月后笔者的数据库达到了5.7G，可能造成系统性能下降，查看历史数据时查询速度缓慢。 zabbix里面最大的表就是历史记录的表了，网上很多人都是写全部清空这些表的数据，其实我们可以按时间来删除里面的历史记录。
有这么一个需求: 我们要临时修改mysql部分账号的密码. 等过一段时间就修改回来.
在数字化系统扮演重要角色的今天，数据库稳定性成为企业关注的核心问题。对于重要计算机系统而言，突发的性能下降可能对业务造成不可估量的损失。为了稳定数据库性能，用户可以从管理流程入手规范变更的测试，或者利用产品手段减少预期外的变化。然而，这仍旧无法完全规避突发的SQL性能问题，其中的原因包括但不仅限于：
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
最近发现之前部署在阿里云的一个web项目，每过一段时间就会报错，但是刷新下页面就会显示正常；在过了比较长的一段时间后，又会报同样的错误，如下：
先给大家简述一下我的坑吧，（我用的是mysql，至于oracle有没有这样的问题，有心的小伙伴们可以测试一下哈），
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进，最受关注的可能是基于文档的存储，开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能，增强了安全性，并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。
Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进，最受关注的可能是基于文档的存储，开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能，增强了安全性，并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。 MySQL在MySQL 5.7中引入了对JSON的支持，现在在8.0里带来了MySQL文档存储，开发人员可以将无模式JSON文档集合与关系表放在一起使用。MySQL文档存储由一系列技术组成，一个新的客户端协议、X协议以及让MySQL服务器能够
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库，以下是其官方地址：https://oceanbase.alipay.com/
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
测试中发现，服务A在得到了服务B的注册用户成功response以后，开始调用查询用户信息接口，却发现无法查询出任何结果。检查binlog发现，在查询请求之前，数据库确实已经完成了commit操作，并且可以在sqlyog等客户端工具中查询出正确的结果。
对于第二种方式，之前同事们有内部讨论过OceanBase的设计初衷；有可能是以防租户被误删、或者是给费用到期并且不续租的租户一段缓冲的时间，让他能在数据保留时间到期前备份需要的数据出来。
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域，这样的话就有很多好处。
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架，快速开发了一个NB的系统，上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
眼下用的最多的关系型数据库数MySql莫属了，之前也用过其它各种数据库。最近使用MySql一段时间了，突然好奇心下，想看看MySql到底性能如何？刚好最近手上有一份2000W的数据集，刚好拿过来练练手。
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。
自己在18,19年的时候分别写过一个示例程序关于数据库事务传播行为的演练操作，但是示例程序主要还是针对mongodb数据库是否支持数据库事务的操作和Mysql这样的关系型数据库事务传播行为的操作，然而过了这么长时间自己再重新看下这个示例程序记不清很多了，所以还是以文字的形式记录下这次操作吧。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
同大多数关系型数据库一样，日志文件是 MySQL 数据库的重要组成部分。MySQL 有几种不同的日志文件，通常包括错误日志文件，二进制日志，通用日志，慢查询日志，等等。这些日志可以帮助我们定位 mysqld 内部发生的事件，数据库性能故障，记录数据的变更历史，用户恢复数据库等等。本文主要描述错误日志文件。
（1）表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白、被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大；
旧环境配置差一点(新环境的1/4的内存和CPU), 还是机械盘, 故想迁移到新环境
一、基本概念 mysql5.1版本开始引进event概念。event既“时间触发器”，与triggers的事件触发不同，event类似与linux crontab计划任务，用于时间触发。通过单独或调用存储过程使用，在某一特定的时间点，触发相关的SQL语句或存储过程。 二、适用范围 对于每隔一段时间就有固定需求的操作，如创建表，删除数据等操作，可以使用event来处理。 例如：使用event在每月的1日凌晨1点自动创建下个月需要使用的三张表。 三、使用权限 单独使用event调用SQL语句时，查看和创建需要
众所周知Xtrabackup 是mysql 中重要的备份工具，而数据库的备份中，尤其大内存的 MYSQL 备份中，都有一个问题的存在就是 innodb_buffer_pool 的存在。备份后的MYSQL 在恢复后，一般innodb_buffer_pool 的数据都不会再恢复的数据库上出现，越大的内存和繁忙的MYSQL 在数据恢复后，就会有一个缓冲期，需要预热一段时间。一般来说我们都是希望备份的数据恢复后能带有内存中的数据。其实MYSQL 本身是有这个设置的，就是在关机和开机的时候，将 innodb buffer pool 写入文件，在开始的时候读取这些文件，装载到内存中。
一天，老板说「最近公司的用户越来越多了，但是服务器的访问速度越来越差的，阿旺帮我优化下，做好了给你画个饼！」。
在分布式系统中，单机节点在发生故障时无法提供服务，这可能导致长期的服务不可用，从而影响其他节点的运作，导致的后果非常严重
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据，大家平时在进行MySQL数据导出的时候，如何数据量不大（万级记录）可能不会遇到这样那样的问题，下面就我前段事件导出MySQL千万级（目前量级8千万，已快到一亿）数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求，可能第一时间想到，直接全量查询不就好了，如果数据记录在几万条还好，当MySQL一个表的数据大于200W的时候，这个时候去查询已经非常吃力了，即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是，
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
利用maven/eclipse搭建ssm(spring+spring mvc+mybatis)
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章，会先简单的谈
其实呢，这个索引下推优化起源于MySQL5.6版本，全名叫：“索引条件下推”，英文名字 Index Condition Pushdown，我们叫他 ICP吧，ICP的诞生主要是为了进一步提高B+Tree索引查询的可用性。
小伙伴在平常有没有遇到以下这种情况：遇到技术难题时，网上教程一堆堆，优秀的很多，但也有很多是过时的，或者是copy来copy去，甚至错别字都没改。
最近深深体会到，目前的发展速度，数据库方面各种东西，原理层出不穷，一个礼拜不去看那些公众号去“滋养”，一下脑子，就发现新的概念不知道了。
跨域，指的是浏览器不能执行其他网站的脚本。它是由浏览器的同源策略造成的，是浏览器对JavaScript施加的安全限制。
当发现某些用户使用大量的连接占用服务器的资源时，可以通过设置全局变量“max_user_connections”来限制用户的连接，并可以通过下面的变量限制单独的用户使用资源：
上一周我写一了篇，数据库和缓存双写一致性的文章「老板真爱画大饼！」，故事的主人公是程序员阿旺。
数据库恢复的先决条件是,定时备份数据库,缩小binlog恢复范围.首先我们备份测试数据库数据:
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据，包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动：无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像：根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签，标签采用Long型的数字进行标记，譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据：和时间相关的数据，会随着时间的推移自动消失，譬如新闻、娱乐。 非时效数据：和时间不相关的数据，会长期存在，譬如养生。 定投
在MySQL 8.0.1中，我们引入了对递归通用表表达式（CTE）的支持。今天，我想提出一个解决方案，当使用递归CTE编写查询时，几乎每个人都会遇到：发生无限递归时，如何调试？
Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
大数据文摘作品 编译：赵逸云、Shan LIU 、蒋宝尚 如何成为一位合格的CTO，在成为CTO之前又需要哪些职业素养，即将离职的 SketchDeck CTO讲述他在过去四年担任此职位的经验。 这是一段刺激又美妙的体验，在创业公司工作与传统的任职大不相同：一开始，你完全不知道公司是否会成功，也不知道它会不会变成一份全职工作，之后，随着公司的发展，你体验着新的各不相同的职位。总的来说，你会经常做着你曾经从未做过的工作。在你还未充分利用手中的权力之前，新的责任已经来到了你的面前。 创业公司像大海中小船，能够灵
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