该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践，总结了在数据库优化方面的经验，包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
好久没上OSC，上面安排测下Mycat，于是申请服务器，花了两个周做出这个东西，供以借鉴。
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行
本文介绍了MySQL 5.6中InnoDB存储引擎的压缩特性，通过对比非压缩和压缩状态下的性能表现，展示了压缩特性对数据库性能的提升。同时，文章还介绍了MySQL 5.7中InnoDB存储引擎的新特性，包括JSON支持、Full Text Search、InnoDB Cluster等，并探讨了这些新特性对MySQL 5.7性能的影响。
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：
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
本文介绍了云数据库在云原生应用中的重要性，并探讨了Aurora在云数据库中的特殊地位。作者通过回顾Aurora的设计、架构、性能和成本优势，以及它在云原生应用和微服务架构中的使用，展示了Aurora在云数据库领域中的领导地位。此外，文章还介绍了Aurora在Google Cloud Platform和Amazon Web Services中的使用情况，以及Aurora未来的发展方向。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
备份恢复是 DBA 必备的技能，开源数据库 MySQL 在社区中有不少常用的备份恢复方案，xtrabackup，mypump，mydumper，mysqldump，mysql enterprise backup 等等。但是这些方法多数都是从外部利用各类数据库的机制来完成备份与回复，因此多多少少会存在操作步骤多，备份恢复比较慢等问题。于是 Oracle 在 19 年 7 月下旬发布的 MySQL 的 8.0.17 版本中，加入了一个全新的功能性插件：Clone。这个插件只需要几行 client 命令就可以完成数据库的备份恢复，且花费的时间远也低于常规的备份恢复手段。
历史相对久一点的公司都存在MYSQL版本相对较旧的困扰，但基于系统业务的稳定迟迟不敢升级。不升级基本不会有问题，一旦升级可能面临代码不兼容、重写等问题。但随着业务量不断增大，更好的支撑业务还是有必要升级。本文主要介绍MYSQL官方与主流开源版本基准压测对比，仅供参考。 服务器配置： DELL R730xd CPU E5-2640 V3 32核 MEM 128G SSD 800*8 RAID10 MYSQL各版本安装，这里就不详细说了，大体都一样 忽略…… 压测工具:sysbench sysbench安
对业务模型进行分析，选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易，建立测试业务模型，确定各接口请求量的对比。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了，从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进，目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制，这个功能也被合并到了 5.7.21 版本，解决了 5.7 并行复制的一些问题。
简介：本文部分 TPC 观点，使用 ChatGPT 生成。拉到最后，可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
Apache自1990年发布以来,一直是web服务器市场的王者。Nginx出现较晚,因其在高并发下卓越的表现,最初是作为Apache在高并发情况下的补充,当时Nginx+Apache是流行的架构. 现
在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
在开发和测试时，我们往往不会很在意数据库相关的一些并发数的配置，因为开发和测试时，系统的并发量并不会很大，
从Percona Server 5.6发布以来，我们引入了几个重要的更新，有助于高并发I/O负载场景下的性能瓶颈定位。我们（在性能方面的）某些研究和提升在目前最好的MySQL版本5.7下被重新实现了。但即使MySQL 5.7在扩展性和性能等方面都有所提升，我们还是发现了可以增进I/O工作负载性能的一些地方。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品，分布式数据库的设计，以及实际应用案例等相关内容，部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
这一期的数据库测评报告让咱们一起来讨论下数据压缩这一话题。
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑，更加简单、直接、易于测试，数据可以由工具生成，不要求真实；而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务)，要求真实的数据。
出现这个问题的原因在于max_connections（mysql最大连接数）设置的较小（仅有151），连接数超过max_connections就会导致客户端获取不到数据库连接，所以调整下max_connections的值即可：
对于尚未上线的SQL，我们可通过在测试环境去基于全量日志或者审计日志的方式，进行explain分析其是否存在ALL或affect_rows过大的情况，提前优化sql或者添加索引。
下载地址：https://github.com/akopytov/sysbench
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
最近有台服务器比较频繁的CPU报警，表现的特征有CPU sys占比偏高，大量慢查询，大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后，服务器性能恢复正常。
In this blog post, we’ll be discussing Percona Server 5.7 performance improvements.
基准测试是 指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。例如，对计算机CPU进行浮点运算、数据访问的带宽和延迟等指标的基准测试，可以使用户清楚地了解每一款CPU的运算性能及作业吞吐能力是否满足应用程序的要求；
思考题你能思考一下，为什么 258 响应时间不合理吗？像“业务模型用 28 原则”这些看似常识性的知识点，错在哪里呢？
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"
DataFactory是一种强大的数据产生器，它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle
这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
随着丰巢业务系统快速增长，其核心系统的数据量，早就跨越了亿级别，而且每年增量仍然在飞速发展。整个核心系统随着数据量的压力增长，不但系统架构复杂度急剧增长，数据架构更加复杂，传统的单节点数据库，已经日渐不能满足丰巢的需求，当单表数量上亿的时候，Oracle 还能勉强抗住，而 MySQL 到单表千万级别的时候就难以支撑，需要进行分表分库。为此，一款高性能的分布式数据库，日渐成为刚需。
随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
作者：徐文梁，爱可生 DBA 成员，一个执着于技术的数据库工程师，主要负责数据库日常运维工作。擅长 MySQL，Redis 及其他常见数据库也有涉猎；喜欢垂钓，看书，看风景，结交新朋友。
当我们对数据库进行优化后，只有进行测量系统性能才能知道优化是否有效，这种测量的方式就是基准测试。基准测试的定义如下：
ProxySQL 本身是一款非常棒的MYSQL 中间件的开源产品, 在公司运行了一段时间后,突然一天报警,所在机器的CPU 出奇的高,之前在测试系统, 预生产, 以及生产系统均没有出现问题. 开始未来紧急解决问题,重新启动了proxysql服务,并查看错误日志.
突然有一天，领导说：“小王，今天把996福报系统压一下，下班前把压测报告发我邮箱。”
记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后，作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查，作为公司的核心资产，数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
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