引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息，一个简单的实现是整个表的数据到内存，但是这可能会导致整个表被锁定，并且使其它操作被阻止（例如：在MyISAM格款式上INSERT操作）。同时，会浪费大量的内存来存储查询结果。喜欢它的问题。 为了避免出现这样的情况。CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先，CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值。将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份，一次获取数据。建立索引。现举比例如以下：
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
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目前百度上面关于solr对MYSQL的集成一般都是4.0左右。但是前solr的版本已经到了6.0，很多配置都和一起不一样了。所以我今天就和大家聊聊solr6.0如何进行MYSQL数据库的配置。（配置的前提是已经搭建好solr服务器了，如果有什么不清楚的可以参考这篇博客：点击打开链接）。
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
众所周知，mysql等数据库的LIKE模糊搜索不支持索引，因此查询效率极低，需要结合第三方索引引擎程序(索引程序)来提高查询性能。
前些天处理了一个需求，当时的数据库环境是Oracle，我算是想尽了Oracle相关的方案，而且在问题的处理过程中，还在不断的琢磨，如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库，做起来还是有些难度，需要一些额外的技巧，比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度，2亿多数据的表，其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况，该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变，如下： 业务同学反馈，数据库中有一个表数据量很大，因
Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎，携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台，也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
物理备份是指直接复制包含数据的文件夹和文件。这种类型的备份适用于大数据量且非常重要，遇到问题需要快速回复的数据库。
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中，我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL，其实不止文中用的方案，还会有其他的，很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
在 MySQL 5.6 之前，InnoDB 在索引构建期间会对表进行排它锁定，这意味着其他会话无法读取或修改表中的数据，从而导致长时间阻塞和性能问题。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
上一节中，我们为实现增量索引的加载做了充足的准备，使用到mysql-binlog-connector-java 开源组件来实现MySQL 的binlog监听，关于binlog的相关知识，大家可以自行网络查阅。或者可以mailto:magicianisaac@gmail.com
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到DM DB 达梦数据库，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB PostgreSQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
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Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台，项目目前支持文档内容和数据库检索，已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含：pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等 数据库已支持MySQL增量自动建立索引
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka ，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
SQL审核工具 SQLE 1.2207.0 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
需要按照自增ID字段进行增量查询，有些表的自增ID是主键，而有些表的自增只是普通索引，有些采用MyISAM，有些采用InnoDB。
上一节咱们了解了元数据锁，但在 Online DDL 操作中具体是怎样加锁的呢？加几次锁呢？带着这些疑问，我们一起来学习 DDL 三阶段。
用过的备份方式有:mysqldump、mysqlhotcopy、BACKUP TABLE 、SELECT INTO
前两天因为没注意的误操作, 直接把某个数据表清掉了, 心慌慌. 怪自己学艺不精, 当时整了一下午也没把数据找回来. 当晚回来闭关研究, 终于在凌晨1点多整出来了, 特此记录, 以备不时之需.
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？
最近工作上需要实现搜索功能，尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案，但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题，文章描述等。主要实现方式有一些几种，各个方式各有利弊，需要权衡。
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台，在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的，这个过程中有哪些心得，本文与大家一起分享探讨下。
在笔记1中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据；
逻辑备份最大优点是对于各种存储引擎,都可以使用同样的方法来备份。而物理备份则不同,不同的存储引擎有着不同的备份方法。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
在数据库的运维工作中经常会遇到业务的改表需求，这可能是DBA比较头疼的需求，其中添加唯一索引可能又是最头疼的需求之一了。
上一小节提到了数据备份是指将数据库中数据存储的相关文件进行拷贝，而这些文件有很多，所以让我们来简单认识下MySQL中与数据相关的文件。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
Oracle中字段、索引的使用，相对来讲，还是比较透明的，人为干涉的较少，过程相对标准，可参考历史文章，
搜索中⼼化管理的⼀个⽐对就是业务侧⾃建搜索体系, 在谈谈搜索中台前先聊聊业务侧⾃建搜索带来的挑战,烟囱式的搜索体系⾯临:
MySQL[是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。]
mysqldump的方法耗时：备份+网络传输+恢复 缺点：时间 直接复制文件的方法耗时：网络传输 缺点：可能造成意外的情况
DDL 一向是业务的痛点，尤其是对大型表的 DDL 操作，具有操作时间久，对性能影响大，可能影响业务正常使用等问题。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
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