MySQL数据库官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类：日志文件记录了影响数据库的各种类型活动，MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解：MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息，以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
一些事件是没有类型代码的，因为他是其他事件的基类，如Log_event ，这些并不会写在日志文件中
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
Mysql内建的复制功能是构建大型，高性能应用程序的基础。将Mysql的数据分布在多个系统之上，这种分布的机制，是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。
我们在设计一个系统的时候，有时候通常为了基础业务，写出的查询sql语句并不高效，从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好，我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了，从而就可以对这些语句进行调优优化，使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
作为后端开发，日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
在MySQL中，日志非常重要的一个组成部分，它记录了数据库运行状态的各种信息，包括错误信息、查询信息、事务信息等等，是进行异常排查、性能优化、数据恢复和备份的关键基础。
大型应用服务器在写数据的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步 到从数据库，这样当应用服务器读数据的时候，就可以通过从数据库获得数据。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
1、子查询in 2、子查询exists 3、用户管理 4、权限管理 5、MySQL权限列表 6、为什么要禁止root远程登录 7、禁止远程登录 8、忘记root密码的解决方法 9、重启MySQL时关闭
当然，本篇也是关于性能优化的，那性能优化就应该一把梭子吗？还是要符合一些规范和原则呢？
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
前些日子，我们做了DB2 VS MySQL的数据类型的对比，今天我们将体系架构的对比分享给大家，让大家对这两类数据库有更深刻的认识。 DB2体系结构 DB2 for LUW进程模型在DB2v9.5之前
插件式存储引擎是MySQL最重要的特性之一 优化表碎片：OPTIMIZE TABLE table_name 存储过程和函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合，可以减少开发人员很多工作；
开启了MySQL慢查询日志之后，MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来，这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
大家好，我是程序员啊粥，这段时间一直在分享 MySQL 索引系列的文章，我们学会了索引模型 MySQL InnoDB 索引模型，以及和具体的索引使用原则等内容，今天开始我们学习 SQL 的优化。
slow_launch_time：表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
为了方便即将到来的HVV行动，为大家提供更好的掌握渗透攻击技能，特意收集了一些关于HVV常见的面试题给大家参考。
大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？
一直说要好好复习一下Mysql都木有时间，终于赶上最近新购买了阿里云，决定使用CentOS去试试.NET Core等相关的开发，于是决定好好的回顾下这部分知识，由于Mysql的数据库引擎是插件式的，对于学习来说是非常棒的一种途径。 Tip: 在VS中，利用EF管理Mysql，需要安装mysql-connector-net-xxxx. 先安装MySQL Connetor net,(我还安装了MySQL Connetor ODBC) 控制面版-管理工具-数据源ODBC(双击) 弹出对话框，第一个选项卡，“
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下： 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身，而在于数据库。我们都知道，PHP开发中，数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率，程序员不光需要写出逻辑清晰，效率很高的代码，还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要，这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写，第一易于区分关键词和操作对象，第二，SQL语句在执行时，MySQL会将其转换为大写，手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删，那么会出现数据ID过大的情况，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。更重要的是，如果你的数据库丢失了，你还可以找到这个文件，在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句（注意-u和-p后紧跟用户名密码，无空格）。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式，为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选择数据类型时，可以考虑替换，如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型，在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：
当你尝试启动 MySQL 数据库服务器时，可能会遇到 "MySQL Daemon Failed to Start" 的错误。这个错误表明 MySQL 无法成功启动，可能有多种原因导致。在本篇文章中，我将向你介绍一些常见的解决方法。
当MySQL数据库中的索引被正确地创建和配置，但查询却无法使用索引时，则导致查询性能不佳。常见的情况可能包括：
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下：
自从Loki2.0发布以来，LogQL v2凭借丰富的查询功能，让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。
1）基于语句的复制。在服务器上执行sql语句，在从服务器上执行同样的语句，MySQL默认采用基于语句的复制，执行效率高。
实验环境：MySQL Community Server (GPL) 5.7.17、Ubuntu 16.04
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
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。]
我们可以看到，创建表时，即使我们没有指定存储疫情，数据库也会自动选择默认的存储引擎。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，阈值指的是运行时间超过 long_query_time 值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为 10，意思是运行 10秒 以上的语句。默认情况下，MySQL 数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中，慢查询日志是会打开的。但是这同样会带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表 默认的阈值（long_query_time）是 10，这个显然不可用，通常，对于用户级应用而言，我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个，开启慢查询日志。第二个，慢查询日志存储位置。第三个，没有使用
大家好，我是老田，之前写过 JVM、并发编程连环炮。然后有很多小伙伴私下找我就我继续把MySQL的连环炮整理出来，但是由于本人比较懒，又加上最近有点忙，所以拖到了今天才发出来。
有了binlog日志，我们可以实现主从架构，可以用canal、maxwell等工具实现将MySQL数据同步到大数据环境；同时可以对binlog进行解析，可以实现快速的数据恢复(Flashback)，如使用binlog2sql、Myflash、Mariadb mysqlbinlog等，要实现这些功能，对binlog的详细了解是有必要的。
目前，在很多OLTP场景中，MySQL数据库都有着广泛的应用，也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移，不同的MySQL架构有不同的特点，适应一定的业务场景，或者解决一定的业务问题。
前面文章，我们学习了 MySQL 慢日志相关内容，当我们筛选得到具体的慢 SQL 后，就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章，我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。
通过日志，我们可以获得很多有用的信息，最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志，本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台，也就是有赞的 data_platform，为该平台的一个功能。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
MySQL数据库面试题（2022最新版） 🐶 程序猿周周 ⌨️ 短视频小厂BUG攻城狮 🤺 如果文章对你有帮助，记得关注、点赞、收藏，一键三连哦，你的支持将成为我最大的动力 ---- 本文是 Java 面试总结系列的第1️⃣篇文章，该专栏将整理和梳理笔者作为 Java 后端程序猿在日常工作以及面试中遇到的实际问题，通过这些问题的系统学习，也帮助笔者顺利拿到阿里、字节、华为、快手等Offer，也祝愿大家能够早日斩获自己心仪的Offer。由于笔者能力有限，其中大多答案来自巨人的肩膀并引以出处，若有
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL（意即"不仅仅是SQL"） 的缩写，其显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式。
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