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。
MySQL相信大家都耳熟能详了, 毕竟其还不错的性能和免费的特点深受国人的喜爱, 本篇文章将作为我《MySQL》系列的一篇文章, 主要用作整理和简单的概述MySQL相关的一些知识点 ok, 接下来我们开始进入正题, 从最简单的开始
数据库就是存储和管理数据的仓库，数据按照一定的格式进行存储，用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除、查询等操作。
MyCat++ 分库分表：以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库表([1])，和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息，构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表，mycat server 保存着分库分表的元数据信息，这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建； dataBase-hostNode 分配策略；数据库应该分配在哪台mysql服务器上； table-dataBase 分配策略；表应该分到哪个database里。 分配算法：
2. 字段编辑。注意事项： 1）此处不要手动加入外键字段。稍后在介绍ER图时，通过工具自动添加外键字段。 2）非外键字段要有类型前缀 3）PK=主键;NN=非空;UQ=唯一;BIN=二进制流;UN=正整数;AI=自增 4）当字段为字符串时，在3.处可以选择编码格式 5）字段应在4.处添加中文注释，描述其意义。如果是类型、权制等通过数字表述意义的，应说明数值与意义的对应关系。
mysql: dbs 数据库系统 bdms 数据库管理系统 bda 数据库管理员 db 数据库 dba通过dbms来操作db！ 软件项目开发周期中数据库设计 01.需求分析阶段：分析客户的业务和数据处理需求 02.概要设计阶段：设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整 03.详细设计阶段：应用三大范式审核数据库结构 04.代码编写阶段：物理实现数据库，编码实现应用 05.软件测试阶段：…… 06.安装部署：…… 数据库设计步骤： 0
标题的这个问题是我去年面天猫，在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的：你会怎样去设计一个数据库。
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
DBMSDatabase Management System 数据库管理系统，简称DBMS ，是用来管理数据的专用软件。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
这里简单介绍一下mysql数据库，mysql数据库是一款关系型数据库，所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据，使用行和列方便我们对数据的增删改查。
本文大纲： Design 全时态数据模型 研究动机 数据模型 数据模型示例 历史态数据存储 数据转储时机 存储格式 存储模式 转储效率 历史态数据可见性判断 Design 本节讨论T-TDSQL的关键之处，即影响T-TDSQL架构的设计之处。一是新的数据模型—全时态数据模型，表达了T-TDSQL的双时态语义，其中对于数据的事务时态，首次提出全态数据的概念，以刻画数据的生命周期。二是对于新的数据模型，如何在基于关系模型的数据库中实现存储，全时态数据的存储，使得具有全时态语义的数据有了计算的依据；本文提出
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的数据表，它们与业务表之间可能有关系，这种关系，可以理解为“标签”，而不应理解为通常的 “主从关系”，这些表基本上很少变动，可以根据主键 ID进行缓存，下面这张图说明了一个典型的“标签关系”图： image.png 1、全局表描述 在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性： • 变动不频繁 • 数据量总体变化不大 • 数据规模不大，很少有超过
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：
参考：http://database.guide/what-is-a-database-schema/
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询语言。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
我在第 2 篇文章《MySQL实战第二讲 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，和你讲到 binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
我在第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，和你讲到 binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
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本文讨论关系数据库设计相关的一些内容，涉及关系模型，表结构设计等内容，以学生选修课程讲述设计过程，在尽量讲清楚设计要领的前提下，简化设计内容。
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
昨天安装了MySQL数据库，也就是说我这台电脑理论上是可以作为数据库服务器的，用户可以连接这台电脑中的数据库。
介绍 在数据库运维过程中，优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务。例行 SQL 优化，不仅可以提升程序性能，还能够降低线上故障的概率。 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于：业务层优化、SQL逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。如果能够将索引优化转化成工具化、标准化的流程，减少人工介入的工作量，无疑会大大提高DBA的工作效率。 SQLAdvisor 是由美团点评公司北京DBA团队开发维护的 SQL 优化
①本系统项目源码已经上传CSDN资源啦，有需要可以下载！传送门 （MaskOrder完整项目.zip-MySQL文档类资源-CSDN下载）
简单通俗的说就是在建模工作中画好的表与表之间关系的数据图（ER图），通过该建模工具让它在数据库中生成最终的数据表
在前面的文章中，我不止一次地和你提到了 binlog，大家知道 binlog 可以用来归档，也可以用来做主备同步，但它的内容是什么样的呢？为什么备库执行了 binlog 就可以跟主库保持一致了呢？今天我就正式地和你介绍一下它。
原文标题： 8 Reasons Why MySQL's ENUM Data Type Is Evil 原文链接：http://komlenic.com/244/8-reasons-why-mysqls-enum-data-type-is-evil/ MySQL的枚举（ENUM）类型是程序员群体中的一个讨论热点。乍一看，我们可以通过枚举类型，很好地将记录值限制在允许范围内。一个典型的例子是，一个具有字段名称为“大陆板块”的数据表：每一个国家位于一个大陆板块，而这些大陆板块不太可能经常变化。当然，或许一天北
登入：mysql –u 用户名 –p （用户名为你安装mysql时候设置的用户名），再输入与你设置的码 成功了如下图：
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
当我们想要持久化地存储数据时，使用关系型数据库往往都是最稳妥的选择，这不仅因为今天的关系型数据库种类非常丰富并且稳定，还因为不同社区对关系型数据库的支持都非常完备。我们在前面的文章中曾经分析过 为什么 MySQL 的自增主键不单调也不连续，这篇文章我们来分析关系型数据库中另一个重要的概念 — 外键（Foreign Key）。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。
作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
几十年来，关系数据库一直主导着数据管理，但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例，但它们通常更适合大数据，这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据：
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
数据库MySQL（思维导图） 目录 1、数据库基础 1.1、数据库技术的发展 1.2、数据库系统的组成 1.3、数据模型 1.4、关系数据库的规范化 2、MySQL简介 2.1、MySQL的特点 2.2、命令行连接MySQL 3、数据库操作 3.1、常见名词/概念 3.2、数据库常用对象 3.3、MySQL系统数据库 3.4、常见数据库操作 4、存储引擎及数据类型 4.1、常见的存储引擎 4.2、MySQL数据类型 5、操作数据表 6、MySQL基础 6.1、运算符 6.2、流程控制语句 7、表数据的增删改
SQL Server医疗信息管理系统数据库【英文版-源码】–（Medical Management System Database）
4. 如果一个关系中的属性或属性组并非该关系的主键，但它是另一个关系的主键，则称其为该关系的 。
MySQL是当今最通用的数据库软件之一，也是大部分人接触最多，时间最长的数据库软件之一。深入了解MySQL的架构和设计对于DBA，研发和运维都非常重要，能够帮助我们在日常工作中更好地理解和运用MySQL。
今天，我们通过模拟案例以及原理分析，去弄清楚MySQL中DDL的风险，以及如何避免事故发生。
ER模型使用可视化了实体存储的信息，以及直观的呈现了实体与实体的关系，在我们实际的应用系统开发过程中新建ER模型可以更好的理解业务模型，为以后的开发维护工作起到归纳总结的作用。
SQL是一套标准，全称结构化查询语言，是用来完成和数据库之间的通信的编程语言，SQL语言是脚本语言，直接运行在数据库上。同时，SQL语句与数据在数据库上的存储方式无关，只是不同的数据库对于同一条SQL语句的底层实现不同罢了，但结果相同。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
参考文章： Mysql 索引详解和优化 数据库原理-几种数据模型 Mysql中的key和index的区别 （讲的很合理） Mysql中的Cascade，NO ACTION，Restrict，SET NULL几种功能说明 Mysql中key 、primary key 、unique key 与index区别
在上一篇文章中，我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因。你会发现，这些场景里，不论是偶发性的查询压力，还是备份，对备库延迟的影响一般是分钟级的，而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
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