【解决Jmeter无法连接jdbc】Jmeter Cannot load JDBC driver class ‘com.mysql.jdbc.Driver’
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的，索引其实并不是一个多么高深莫测的东西，只要我们掌握一定的方
同事在客户现场利用DTS工具，从A实例将数据迁移到B实例过程中，发现几乎稍大点的表在迁移完成后，目标端表空间大小差不多都是源端的3倍，也就是说表空间膨胀了2倍。
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
你可能听说过内存数据库。如果没有，您可以从这里(https://en.wikipedia.org/wiki/In-memory_database)快速查看他们的概述！ 长话短说，内存数据库就是将整个数据集保存在RAM中的数据库。这意味着什么？这意味着每次查询数据库或更新数据库中的数据时，只能访问主存。这些操作没有涉及磁盘 - 这是很好的，因为主存的速度比任何磁盘都快。这种数据库的一个好例子就是Memcached。 但是，如果内存数据库重启或崩溃后，如何恢复数据？如果只要一个内存中的数据库，那就没有办法了。一
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节，磁盘大小，可用内存，cpu资源网络以及连接他们的组件，都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候，可能会刷出缓存来腾出空间，这时候会导致io过高，所以再发现问题的时候，要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu，高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作，那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu，因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
最近在面试，有被问到，MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的，又或者说是如何实现ACID这几个特性的，当时没有答好，所以自己总结出来，记录一下。
MySQL执行增删改操作时，先从表空间的磁盘文件里读数据页出来， 这就是磁盘随机读。
在对系统进行压测时有时要进行局部压测，比如对数据库的读写性能压测，使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生，如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数，否则压测意义就不大了，因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事，这两种情况在性能上相差太大，当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景，本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql数据库时的一种随机参数生成方式，当然这也不符合实际应用场景，尤其是一些涉及多个关联查询的情况，如果一个查询查不到可能直接返回了，这样也不够真实，更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测，本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法：
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
计算机中，数据往往会被抽象成流，然后传输。比如读取一个文件，数据会被抽象成文件流；播放一个视频，视频被抽象成视频流。处理节点为了防止过载，又会使用缓冲区削峰（减少瞬间压力）。在传输层协议当中，应用往往先把数据放入缓冲区，然后再将缓冲区提供给发送数据的程序。发送数据的程序，从缓冲区读取出数据，然后进行发送。
文章目录 缓冲池 Buffer Pool 刷脏页的时机 MySQL定时刷 MySQL内存(buffer pool)不足的时候 MySQL正常关闭的时候 redo log满了的时候 刷脏导致的性能问题
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
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InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等
前段时间一直在更新sql-lab通关题解。无奈被黑客攻击删除了数据库，由于没有备份导致相关的那部分的数据丢失。也不计划重新更新了，但是特别写一篇博客记录下学习到的重要技术----MySQL报错注入。MySQL报错注入的方式有很多种，随着MySQL版本更新，官方也修复了部分bug。
MySQL实现并发控制和数据一致性的原理主要依赖于锁机制和多版本并发控制（MVCC）。
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
这是图解MySQL的第2篇文章，这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白：
读写分离，是把数据库的读和写分开操作，以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样能有效的减轻单台数据库的压力。
查询流程，我们是不是再研究下更新流程、插入流程和删除流程？ 一条查询sql的完整执行流程（从连接到引擎，穿插涉及到的知识，超详细） 在数据库里面，我们说的update操作其实包括了更新、插入和删除。如果大家有看过MyBatis的源码，应该知道Executor里面也只有doQuery()和doUpdate。的方法， 没有 doDelete()和 dolnsert()。 更新流程和查询流程有什么不同呢？ 取到数据前和查询的基本流程也是一致的，也就是说，它也要经过解析器、优化器的处理，最后交给执行器。 区别就在于拿到符合条件的数据之后的操作。 但是，要学习更新的执行流程，我们需要先知道以下几个名词的含义： 贴图镇此博客（
此篇文章算是对mysql事务的一个总结，基本把mysql事务相关的知识点都涵盖到了，面试问来问去无非也就是这些，接下来咱们逐一总结
通过本专题可以看到，索引是一个非常复杂的话题！MySQL和存储引擎访问数据的方式，加上索引的特性，使得索引成为一个影响数据访问的有力而灵活的工作(无论数据是在磁盘中还是在内存中)。 在MySQL中，大多数情况下都会使用B-Tree索引。其他类型的索引大多只适用于特殊的目的。如果在合适的场景中使用索引，将大大提高查询的响应时间。最后回顾一下这些特性以及如何使用B-Tree索引。 在选择索引和编写利用这些索引的查询时，有如下三个原则始终需要记住:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j3OUucRa-1627099407310)(20210316_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）.assets/image-20210316180046440.png)]
•监听某个目录下的日志文件，读取文件内容，处理数据，写入 influxdb 。•从 kafka 中消费消息，处理数据，写入 elasticsearch 。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
块设备：系统中可以随机访问（不按顺序访问）数据，这种设备称为块设备。比如我们常用的磁盘就是一种典型的块设备。
磁盘这玩意儿，即使不作为一个开发人员我们也会经常跟它打交道。比如你家里的台式机，或者拿来办公的电脑，再比如你装个操作系统，会涉及到对磁盘进行分区。
线程死锁是指由于两个或者多个线程互相持有对方所需要的资源，导致这些线程处于等待状态，无法前往执行。当线程进入对象的synchronized代码块时，便占有了资源，直到它退出该代码块或者调用wait方法，才释放资源，在此期间，其他线程将不能进入该代码块。当线程互相持有对方所需要的资源时，会互相等待对方释放资源，如果线程都不主动释放所占有的资源，将产生死锁。
此篇文章算是对mysql事务的一个总结，在了解这些之前我们先对mysql在执行的过程中 有一个整体的认识，如下图
事务是 MySQL 等关系型数据库区别于 NoSQL 的重要方面，是保证数据一致性的重要手段。
事务是MySQL等关系型数据库区别于NoSQL的重要方面，是保证数据一致性的重要手段。本文将首先介绍MySQL事务相关的基础概念，然后介绍事务的ACID特性，并分析其实现原理。
来源:https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html
写这篇文章是因为之前有一次删库操作，需要进行批量删除数据，当时没有控制好删除速度，导致产生了主从延迟，出现了一点小事故。
| 作者 梁东阳，数据库研发中心数据库内核工程师，负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中，相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧，但是仔细想想，你真的了解这些优化背后的原理吗？ 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块，通过计算分析收集的各种系统统计信息，为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树，通过MySQL的数据字典和统计信息的内容，经过一系列运算，从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
以下是 SQL SELECT 语句使用 WHERE 子句从数据表中读取数据的通用语法：
每种数据库都有自己的管理内存的方法，MYSQL 管理内存（仅仅讨论 INNODB 数据库引擎）的方法大部分都关注在 innodb_buffer_pool_size 这个设置。MYSQL 本身内存管理有这么简单吗？
双写一致性：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题，那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢？Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢？我们好好来分析一下。
事务（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元。事务通常由高级数据库操作语言或编程语言（如 SQL，C++ 或 Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begin transaction和end transaction语句（或函数调用）来界定。事务由事务开始（begin transaction）和事务结束（end transaction）之间执行的全部操作组成。
原文链接：https://www.jianshu.com/p/8d735db9c2c0
幻读是 MySQL 中一个非常普遍，且面试中经常被问到的问题，如果你还搞不懂什么是幻读？什么是 MVCC？以及 MySQL 中的锁？那么请好好收藏和阅读本篇文章，因为它非常重要。
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