Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
了不起学弟：最近看到一个老生常谈的面试题啊，redis和mysql如何保持数据一致性。
在日常数据库操作中，经常会遇到需要批量更新数据的场景。MySQL提供了多种方法来实现这一需求，包括REPLACE INTO、INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE以及UPDATE ... CASE WHEN等。本文将详细介绍这些方法的使用方法、适用场景及其注意事项。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
如果我们需要修改或更新MySQL中的数据，我们可以使用 SQL UPDATE 命令来操作。.
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
当MySQL去更新一行，但是要修改的值跟原来的值是相同的，这时候MySQL会真的去执行一次修改吗？还是看到值相同就直接返回呢？
1 是犯了常识性的错误，主要知识未更新完全，对于 MySQL 的老观念还存在，新的一些特性并未梳理 2 未做详实的实验并验证某些论断
数据库事务（Database Transaction），是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功、要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
最近撰写 MySQL 的文章出现错误，实在抱歉 1 是犯了常识性的错误，主要知识未更新完全，对于 MySQL 的老观念还存在，新的一些特性并未梳理 2 未做详实的实验并验证某些论断 以此作为一个教训，后续对于任何数据库的新的概念要及时更新，并尽力在有精力的情况下，做相关的严谨的测试。最近会分几期梳理 MySQL 8.01-8.038在数据库版本更新中的一些核心更新的信息汇总，方便大家进行查询。信息从官方文档 中获得 https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-0.html
这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月看了极客的课程，有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。
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。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
视图是从一个表或者多个表导出来的表，它是一种虚拟存在的表，并且表的结构和数据都依赖于基本表。通过视图不仅可以看到存放在基本表中的数据，并且还可以像操作基本表一样，对视图中的数据进行查询、修改和删除。
原文链接：https://juejin.im/post/5d5c99b66fb9a06ae072060d
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL，经过SQL接口、解析器、优化器、执行器，解析SQL语句，生成执行计划，接着由执行器负责执行该计划，调用InnoDB的接口去实际执行。
Mysql错误: ERROR 1205: Lock wait timeout exceeded解决办法【四星】❤❤❤❤【临时解决方案】
mysql的配置文件名为my.cnf 但是当我们安装mysql时，可能会出现多个my.cnf文件（我们可以根据不同的情况，去引入不同的配置启动mysql）
特别注意：在SQL语句中，除了数字，其他类型的值，都需要使用引号引起来，否则插入时会报错。
问题描述 在做项目的过程中，由于写SQL太过随意，一不小心就抛了一个死锁异常，如下：
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
缓存是软件开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
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。
原先那个模板不好用，我来更新一下。 新增了 mysql_error，不然报错怎么死的都不知道。。。 db.h #ifndef DB_H_ #define DB_H_ #include<string> #include<mysql/mysql.h> #include<muduo/base/Logging.h> #include<iostream> using namespace std; // 数据库配置信息 static string server = "127.0.0.1"; static s
在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第一篇，总结了MySQL的基础架构、一个查询语句的执行过程 以及 一条更新语句的执行过程。
在 MySQL架构（二）SQL 更新语句是如何执行的？中说到了 redo log 和 binlog 日志文件，在事务执行过程中，会分两个阶段写入这两份日志文件中，这也是为了保证两份日志之间的一致性，即维护 mysql 的数据一致性。
update语句是如何执行 , 如何将执行后的新数据持久化在磁盘中 可以假设两种情境：
一致性读（consistent read）查询模式：基于【某一时刻】的【数据快照】提供读查询结果。无论查询的数据是否被其它事务所改变。这个【某一时刻】在 repeatable-read 隔离级别下为事务中第一次执行查询操作的时间点，read-committed 隔离级别下，数据快照会在每一次执行一致性读操作时进行重置。
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。
为数据库用户修改密码是DBA比较常见的工作之一。对于MySQL用户账户的密码修改，有几种不同的方式，推荐的方式使用加密函数来修改密码。本文主要描述了通过几种不同的方式来修改用户密码以及mysql root账户密码丢失(重置root密码)的处理方法。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
数据库锁就是一种保证数据一致性而使各种共享资源在被并发访问，并发访问人有序所设计的一种规则。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
每次安装mysql的时候都非常痛苦。因为至少要编译半个小时，在想有没有什么简单的办法，我一查官方文档，真让我看到一个简单的yum的安装办法。现在步骤如下：
在现代的 Web 开发中，数据存储和管理是不可或缺的一部分。MySQL 是一个流行的开源关系型数据库管理系统，而 Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境。通过将 Node.js 和 MySQL 结合使用，我们可以轻松地连接到数据库，并进行数据操作和查询。
外键的设计初衷是为了在数据库端保证对逻辑上相关联的表数据在操作上的一致性与完整性。
为数据库用户改动password是DBA比較常见的工作之中的一个。对于MySQL用户账户的password改动，有几种不同的方式。推荐的方式使用加密函数来改动password。
Mysql复制概念说明 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的数据分布到多个系统上去，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
综合来看，其实 MySQL 更适合 OLTP 的场景。现在云服务商提供的数据库基本都实现了主从延迟很低，读取性能可以加从库解决。例如 Aurora，一个写入实例最多可以加 12 个读取实例，延迟在我们业务最高峰的时候，也只有 300 ms，平常在 10ms 左右。
在之前的文章「简单了解InnoDB底层原理」聊了一下MySQL的Buffer Pool。这里再简单提一嘴，Buffer Pool是MySQL内存结构中十分核心的一个组成，你可以先把它想象成一个黑盒子。
用户在将 JDK 版本从 8 升级到 11 后，发现应用无法连接到 MySQL 数据库，出现连接超时或连接被拒绝的错误。
我们在数据库库设计的时候，可能会使用到外键约束这个属性，它是从数据库的层面对表之间的关系进行了约束，但是如果使用不正确，就可能带来一些隐患，例如Oracle中，我们熟知的某些场景下，如果外键无索引，就可能导致锁表，进而影响性能，任何一个特性，都需要了解它相关的知识，不能以一概全，才可以充分发挥特性的作用。
在MySQL中，从库经常会被设置成为read_only属性，来防止数据的写入，在开启gtid的情况下，如果我们看到从库上面有多个GTID值，然后其中一个GTID的uuid和从库的uuid一致，那就可以判断，这个从库曾经出现过写入，可能需要校验从库和主库的数据一致性。
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