MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它提供了许多强大的功能，如事务、存储过程、触发器、视图、全文索引等。但是，MySQL也有一些不足之处，比如数据的安全性和可靠性。如果数据库发生故障或损坏，如何恢复数据？如果数据库需要进行主从复制或读写分离，如何保证数据的一致性？这些问题都需要借助一个特殊的机制来解决，那就是binlog。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
Mysql逻辑结构可以看成是二层架构，第一层通常叫做SQL Layer，在mysql数据库系统处理底层数据之前的所有工作都在这一层完成的，包括权限判断，sql解析，执行计划优化，query cache的处理等等。第二层是存储引擎层，通常叫做StorageEngine Layer，是底层数据存取操作实现部分，由多种存储引擎共同组成。
某群聊天内容 什么是数据库？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库， 每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 王小五 rdbms有什么特点呢李小男 RDBMS即关系数据库管
可能大部分人都只知道MySQL的隔离级别有4个，分别是RU读未提交、RC读已提交、RR可重复读和Serializable可串行化，很少有人知道MySQL默认的隔离级别是RR，Oracle默认的隔离级别是RC。那就更少有人知道为什么MySQL默认的隔离级别是RR了。我也是刚刚工作之余看到了一篇文章，里面简单提了一下这个问题，我就四处找寻了一下答案，将自己所理解的记录下来，希望对大家有帮助。
所有企业都面临的一个需求就是需要运维开发人员连接线上生产库进行数据查询或解决线上问题，但又担心开发人员查询线上敏感数据甚至拖库。一般做法都是：
MySQL命令 创建数据库 如果存在就先删了吧 drop database if exists db_ name; 创建数据库 create database db_name; 查看所有用户 所有的用
概念 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，具体指运行时间超过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10S以上的语句。 Mysql数据库默认情况下并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少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
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，如果没有索引，执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录，表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高，如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
MySQL安装好了后，打开数据库是这样的： MySQL GUI Tools是一套图形化桌面应用工具套装，可以用来管理MySQL服务器。该套装工具包含三个工具：MySQL Query Browser、M
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
MySQL系列会通过引擎、索引、事务、锁来说明，这篇文章讲讲基本的概念和引擎的区别。
问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步，一台主库的数据可以同步到多台备库上，悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式：基于行的复制和基于语句的复制（逻辑复制）。这两种都是在主库上记录二进制日志，在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制， 这说明同一时间主备库存在不一致，并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布：MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力，但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大， 可以随意停止或开始复制，并在不同的地理位置来分
在 0.7 版本之前，在单机模式时 nacos 使用嵌入式数据库实现数据的存储，不方便观察数据存储的基本情况。0.7 版本后增加了支持 mysql 数据源能力，具体的操作步骤：
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
第一章：数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称，表名称，字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
随着数据爆发式的增长，安全性已经是用户头等重要的工作，数据已经成为其最重要的资产。
在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
在如今的关系型数据库中，有两个开源产品是你必须知道的。其中一个是MySQL，相信关注我的小伙伴们一定都不陌生，因为之前的Spring Boot关于关系型数据库的所有例子都是对MySQL来介绍的。而今天我们将介绍另外一个开源关系型数据库：PostgreSQL，以及在Spring Boot中如何使用。
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
连接命令：mysql -h[主机地址] -u[用户名] -p[用户密码] 创建数据库：create database [库名] 显示所有数据库: show databases; 打开数据库:use [库名] 当前选择的库状态:SELECT DATABASE(); 创建数据表:CREATE TABLE [表名]([字段名] [字段类型]([字段要求]) [字段参数], ......); 显示数据表字段:describe 表名; 当前库数据表结构:show tables; 更改表格 AL
一 库操作（文件夹） 1 数据库命名规则 可以由字母、数字、下划线、＠、＃、＄ 区分大小写 唯一性 不能使用关键字如 create select 不能单独使用数字 最长128位 2 数据库相关操作 创建库 create database 数据库名 ; （注意要引号结尾） （默认latin1） 在创建数据库的时候也可指定编码格式，如： create database 数据库名 charset utf8; 选择数据库 use 数据库名 切换到指定数据库下 查看库 show database
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
2018 年 1 月初军哥发布了lnmp1.5 测试版。LNMP 的大名在国内站长圈内可谓无人不知无人不晓，太多人都在使用军哥 lnmp 做生产环境了，包括魏艾斯博客在内，希望军哥能够一直把这个有益于大家的项目做下去。 LNMP 一键安装包是一个用 Linux Shell 编写的可以为 CentOS/RHEL/Fedora/Debian/Ubuntu/Raspbian/Deepin/Aliyun/Amazon/Mint Linux VPS 或独立主机安装 LNMP(Nginx/MySQL/PHP)、LNMP
目前，暗网上有超过85000个MySQL数据库正在出售，每个数据库的价格仅为550美元。 黑客一直在窃取MySQL数据库，下载表格，删除原始文档，并留下赎金记录，告诉服务器所有者与其联系以取回他们的数据。 最开始，赎金记录是要求受害者通过电子邮件与攻击者联系，但随着操作量的增加，攻击者还借助一个门户网站把数据库赎金流程自动化，该门户网站托管在 sqldb.to和 dbrestore.to上，并然后使用暗网洋葱网络。 受害者访问站点，输入在攻击者在赎金记录里留下的ID号码，就会看到显示出售其数据的页面。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
MySQL已经成为世界上最受欢迎的数据库管理系统之一，无论是用在小型开发项目上，还是用在构建那较大型的网站，MySQL都用实力证明了自己是一个稳定、可靠、快速、可信的系统，足以胜任任何数据存储业务的需要。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
MySQL作为最流行的关系型数据库之一，基本上每个开发人员都使用过，在平时工作中难免会遇到性能的问题，本篇从多个角度详细的介绍了，关于MySQL最常用的优化方法，包括字段类型，索引使用，SQL语句，参数调优，分库，分表，分片，缓存，以及通过中间件，NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
由于种种原因，最近准备换PHP的系统，研究一下DEDE和DISCUZ，结果发现环境很难搭建，最后找了个EXP，才终于搭建成功。装了个MYSQL，结果发现没有图形化界面，只好BAIDU了一些资料，也为正在准备换PHP的朋友参考一下。
假设现在你已经是某大型互联网公司的高级程序员，让你写一个火车票购票系统，来hold住十一期间全国的购票需求，你怎么写？
最近听了公司里的同事做的技术分享，然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方，我们目前在开发过程中，其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来，供大家一起分享。
实验环境：MySQL Community Server (GPL) 5.7.17、Ubuntu 16.04
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
对于数据库的默认隔离级别，Oracle默认的隔离级别是 RC，而MySQL默认的隔离级别是 RR。
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
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