CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的：
由于比较离谱, 这里没能复现出来(我是在5744上测试的, 后面有机会再测试下5741), 所以没法给出相关截图. 只能简单描述一下.
Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统，效果特别的好。因为在这些系统中，每个人看到的内容都是一样的，也就是说，对后端服务来说，每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下，Redis缓存的命中率非常高，近乎于全部的请求都可以命中缓存，相对的，几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
我们的项目采用了读写分离的方案：查询和更新的业务走主库，统计相关的功能走从库，从而减少主库的压力。原理如下图所示：
PS：Alatas: 1.程序不需要管主从配置的具体细节 2.实现原理是 proxy，所以性能上会下降 3.而且需要维护其高可用 4.减少了程序员技能要求 5.只支持 mysql Sharding-jdbc： 1.主从配置在程序中，所以增加了程序员的技术要求 2.实现原理是 jdbc 增强，所以支持任何数据库类型 性能比上面那个强 3.而且不需要维护。 4.Mysql、 Oracle、 sql server
在上一篇文章中，我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景：读写分离，以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。
通常我们说的 MySQL 读写分离是指：对于修改操作在主库上执行，而对于查询操作，在从库上执行。主要目的是分担主库的压力。
我们都知道互联网数据有个特性，大部分场景都是 读多写少，比如：微博、微信、淘宝电商，按照 二八原则，读流量占比甚至能达到 90%
读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。
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。
线上有个定时任务，这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理，每隔十分钟执行一次，直至成功。
大多数系统都是读多写少，为了降低数据库的压力，可以对主库创建多个从库，从库自动从主库同步数据，程序中将写的操作发送到主库，将读的操作发送到从库去执行。
MySQL为多线程架构后台有多个线程处理内部操作例如:刷脏、Undo purge、checkpoint等，整体上MySQL分为两层Server/存储引擎。存储引擎层可支持多种，Server层负责接收请求对于每个请求创建新的线程，同时SQL解析、查询优化、复制都是在Server处理。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
因为使用我们使用Sharding-JDBC Spring Boot Starter，所以还是只需要在properties配置文件配置主从库的数据源即可
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能。
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。
在建立数据中台的时候，数据还是来源于各个异构的业务应用系统，实现了数据的统一，但是数据实际上是多存了一份，数据存在冗余，同时数据实时性如何来保证了？针对每个业务系统都开发数据提取接口？
前面一篇，我们学习到了MySQL多版本并发控制（MVCC）实现原理，这一篇我们接着学习MySQL主从复制模式下的延迟解决方案。
读写分离，作为一种常用的数据库访问优化手段，得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度，阐述这一技术的整体现状。
随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
《50 ways to say goodbye》中文名《前任的50种死法》是我之前报的英语班里外教老师放给我们听的歌。老外说很困惑为什么我们还在听《Take me home,Country Road》这种老掉牙的歌。
每个女孩都是天使，每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里，温馨的女人节骄傲的向我们走来，祝女神节日快乐！
1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低
不要小看一条 update 语句，在生产机上使用不当可能会导致业务停滞，甚至崩溃。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
根据云厂商Benchmark结果，4核8G机器运行 MySQL 5.7 时，可支撑TPS 500，QPS 10000。 但随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是：垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题，但同时也面临了一些挑战。
导读：本文详细介绍了中间件，主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
主要介绍：复制功能介绍，mysql二进制日志，mysql复制拓扑，高可用框架，单点故障，读写分离和负载均衡
gh-ost是针对MySQL对主库影响很小，无trigger的online schema change解决方案。采用消费binlog的方式来代替trigger方式，并将同步信息存储到临时表中。
首先我们要知道分库、分表都是干啥的，本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看：
今天我们来详细了解一下主从同步延迟时读写分离发生写后读不到的问题，依次讲解问题出现的原因，解决策略以及 Sharding-jdbc、MyCat 和 MaxScale 等开源数据库中间件具体的实现方案。
在实际的生产环境中，由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面
MySQL 主从复制的方式有多种，本文主要演示基于基于日志（binlog）的主从复制方式。
MySQL5.7 默认参数下我们开启了半同步，在一个事务提交（commit） 的过程时，在 MySQL 层的 write binlog 步骤后，Master 节点需要收到至少一个 Slave 节点回复的 ACK （表示收到了binlog ）后，才能继续下一个事务；
本期配套视频： https://www.bilibili.com/video/BV1BJ411B7mn?p=6 继上周增加【任务调度】以后，继续对项目进行2.0版本升级，其实改动的地方并不多，主要的功
在MySql的生产环境中，由于单台MySql不能满足高可用性需求，一般通过主从复制（Master-Slave）方式同步数据，再通过读写分离（MySql-Proxy）来提升数据库并发负载能力。
MySQL数据库是轻量级、开源数据库的佼佼者，其功能和管理，健壮性与Oracle相比还是有相当的差距。因此有很多功能强大第三方的衍生产品，如percona-toolkit，XtraBackup等等。percona-toolkit是一组高级命令行工具的集合，可以查看当前服务的摘要信息，磁盘检测，分析慢查询日志，查找重复索引，实现表同步等等。这个工具套件对DBA及运维人员着实不可多得。本文简要描述这个工具的安装及其工具的大致介绍。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
读写分离的主要目的就是分摊主库的压力。上图中的结构是客户端主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。由客户端来选择后端数据库进行查询
从数据库角度看：每个SQL执行都需要消耗一定I/O资源，SQL执行的快慢，决定资源被占用时间的长短。假设总资源是100，有一条慢SQL占用了30的资源共计1分钟。那么在这1分钟时间内，其他SQL能够分配的资源总量就是70，如此循环，当资源分配完的时候，所有新的SQL执行将会排队等待。 从应用的角度看：SQL执行时间长意味着等待，在OLTP应用当中，用户的体验较差
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