锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制. 在mysql中更是用处多多, 今天就一起看下mysql中的行级锁. 它主要包括行锁, 间隙锁, 临键锁三种. 首先我们先了解几个基础概念.
NACOS版本 1.4.0 解决 官方文档的环境变量是错的 官方 Nacos Docker 快速开始 其中 MYSQL_MASTER_SERVICE_HOST mysql 主节点host MYSQL_MASTER_SERVICE_PORT mysql 主节点端口 default : 3306 MYSQL_MASTER_SERVICE_DB_NAME mysql 主节点数据库 MYSQL_MASTER_SERVICE_USER 数据库用户名 MYSQL_MASTER_SERVICE_PAS
传统主从复制的方式是在master节点上执行数据更新事务，而后记录这些事务到binlog中，再将binlog发送到slave节点转储成relay log，在slave节点上再有单独的线程读取这些relay log然后重新执行或应用这些事务，它是shared-nothing的，每个节点都有一份完整的数据副本，其技术流程图如下所示：
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时，用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
数据库往往是系统中的性能瓶颈，所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制，以避免频繁访问数据库。另外，数据库由于其重要性，高可用要求也是避免不了的，因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
顾名思义，cluster（集群）由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务，为方便理解可以将其看作为mysql集群； elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义，集群名称默认为elasticsearch，可通过cluster.name: my-application属性定义； 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义，默认为自动生成的一个uuid值；
在生产环境中，数据库的主从配置是很有必要的，主从配置能提供数据源的备份，提供安全性方面的保障，从数据库也能减轻主数据库的访问压力，在出现故障时，也能减少损失。文档中会介绍MySQL5.7.22的主从配置步骤。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。
准备两台Windows NT 主机，分别安装好iKEY Server windows 版本，确定版本无误，确保mysql服务正常启动，确保两台主机处于同一个局域网中，确定好哪台做为主、备机器，假设A为主机，B为备机，假设A主机IP地址为：192.168.1.101，B主机IP地址为192.168.1.102
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
谈到索引，大家并不陌生。索引本身是一种数据结构，存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间，最大程度减少磁盘 IO。
有读者在 mysql索引为啥要选择B+树 (上) 上篇文章中留言总结了选择 B+ 树的原因，大体上说对了，今天我们再一起来看看具体的原因。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
MGR是以Plugin（插件）的方式集成到MySQL中，可以简单灵活部署，它在MySQL进行事务处理、Binlog传输和持久化等逻辑处理时，预埋了一些（Hook）钩子，在钩子上注册函数处理MGR相关逻辑。
pxc是基于Galera，可以实现多节点间的数据同步以及不需要读写分离可以随时访问任一节点，保证数据库的强一致性（无延迟）以及高可用，但牺牲了部分性能
mysqld --initialize-insecure --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/data1/mysql/master/data
MySQL主从复制、分库分表以及读写分离是在数据库领域中常用的一些技术手段，它们可以帮助我们提高数据库的性能、可用性和扩展性。
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
前面说了lru链表，为了防止mysql的预读和全表查询刷新pool的频率太高，所以把lru链表分为young区域和old区域，但是频繁的移动lru链表也影响性能，所以当在young后半部1/4区域的时候，才会移动到最前面。初始数据从磁盘刷新到内存中，先是进入old区域，当超过1S之后继续访问，则会移动到young区域。预读分为两种，第一种是当mysql检测到执行语句按顺序查询超过一定值，则会吧下一个区的所有页全部都预先刷新到缓存页里，第二种就是13个页在同一个区，这时候会吧这个区的数据全部刷新到缓存页。
zookeeper分布式管理软件。常用它做注册中心（依赖zookeeper的发布/订阅功能）、配置文件中心、分布式锁配置、集群管理等。 zookeeper一共就有两个版本。主要使用的是java语言写的。
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
我们在 MySQL 入门篇主要介绍了基本的 SQL 命令、数据类型和函数，在具备以上知识后，你就可以进行 MySQL 的开发工作了，但是如果要成为一个合格的开发人员，你还要具备一些更高级的技能，下面我们就来探讨一下 MySQL 都需要哪些高级的技能
社会数字化、智能化的发展进程中，海量的数据带来巨大挑战，各行各业都在加速数字化转型，越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而，作为数据基础设施的核心，传统数据库例如 MySQL 面临性能和容量瓶颈，通过中间件实现的分库分表方案复杂度高，同时带来高昂的运维成本。
前几天分享了下搭建MySQL Group Replication的脚本， 分分钟搭建MySQL Group Replication测试环境(r11笔记第82天) 其实感觉还是不太踏实，虽然我成功搭建了3个节点的环境，但是有不少问题还没有解决，甚至是特意避开了。 1.节点数都是在脚本里固定的，想搭建4个，6个节点的，完全适应不了 2.模板臃肿，每个节点一个参数模板，其实就几个参数不一样 3.单主模式下的节点，其实就一个写节点的配置略有不同，其它节点配置都是一样的，但是脚本里也是写固定了。
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
背景 项目中使用的mariadb+gelera集群模式部署，之前一直用的是mysql的master/slave方式部署数据库的，这种集群模式以前没怎么搞过，这里研究并记录一下。 MariaDB Galera Cluster 介绍 MariaDB 集群是 MariaDB 同步多主机集群。它仅支持 XtraDB/ InnoDB 存储引擎（虽然有对 MyISAM 实验支持 - 看 wsrep_replicate_myisam 系统变量）。 主要功能: 同步复制 真正的 multi-master，即所有节点可以同时
虽然说 MySQL 的数据是存储在磁盘里的，但是也不能每次都从磁盘里面读取数据，这样性能是极差的。
image.png 1、什么是Percona XtraDB Cluster Percona XtraDB Cluster是一个开源,免费的MySQL高可用工具. 2、Percona XtradbClu
Redis 是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。它以键值对的形式存储数据,所以它也被称为数据结构服务器。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存？」，大部分人都是回答：「减少数据库的磁盘IO压力」。
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
在Redis中放入 1.假数据 2.set集合，里面放入所有mysql中的id，再通过布隆过滤器过滤，没有这个id的请求就不在mysql中找了
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快，响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1）行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构，值得注意的是，在叶子节点中，存储的并非只是一行表数据，而是以页为单位存储，一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
例如，在2016年春节，微信红包的业务量巨大：共有142亿个红包，比平时的业务量增加了75%，且每秒76万个红包。同时，产生了2900万张红包张片，5.16亿人参与，每秒的支付峰值达到20.8万。 如果这是一个单节点的MySQL数据库，则将带来性能上巨大的瓶颈。
一、MySQL集群简介 1、什么是MySQL集群 MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。 数据更新使用读已提交隔离级别（r
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB（Network DataBase）存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
扩容其实相对来说会容易一些，也是一种可控的实现方式，在这种方案中的主要思路就是基于GTID的双向复制，这里的双向复制是一种比较纯粹的单向复制，即节点1只负责db1,db2的写入，而双方复制的另外一个节点5只负责db3,db4的数据写入，两者不会存在交集。
程序员平时和mysql打交道一定不少，可以说每天都有接触到，但是mysql一张表到底能存多少数据呢？计算根据是什么呢？接下来咱们逐一探讨
RadonDB在DTCC大会主会场宣布开源了， 一个期待已久的产品终于走进了开源社区。 感谢青云领导层的对技术贡献的情怀。
这个当然不是乱说的，是通过计算得来的，我接下来会在文章里面告诉大家这个数据是如何计算的。
在平常的工作中，更新数据是再正常不过的一个需求了，我们只需要执行一个update语句即可，如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
是基于阿里巴巴的Cobar方案优化而来，支持半自动化分片，join。为什么叫”半自动化”呢？因为需要DBA对每个表的分片策略进行配置和干涉。
一边有一个经常引诱我让我“娱乐至死”的视频，还有一个不停“鞭策“我让我快点学习的大BOSS。正是有这两种极端的爱才让我常常在自信中明白自己努力的方向。嗯,"人间不值得"！
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