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。
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默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
MyCat 是一个数据库分库分表中间件，使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询，并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景，以及 MyCat 在其中扮演的角色，从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，所有的业务数据都存放在同一个
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；对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，其中包含两个步骤，其一是数据源的主从同步，其二是sql的读写分发；而Mycat不负责任何数据的同步，具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大，在1年左右的时间从零增长到每天近
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
13、创建一个innodb GBK表test,字段id int(4)和name varchar(16)
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
在数据库中，除传统的计算资源的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
1.当服务写完主库 2.有一个请求读取从库数据 3.主从同步完成 这时出现主从不一致（写后立即读）
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它可以在各种应用场景中使用，从简单的单用户桌面应用到高流量的Web应用程序。然而，MySQL的性能问题是一个常见的挑战，尤其是在高负载的生产环境中。为了解决这些问题，我们需要进行MySQL性能优化。下面是一些有用的MySQL性能优化技巧。
Mycat可不是我的猫，他是基于Java语言编写的一款开源数据库中间件，是一个实现了MySQL协议的服务器。能够实现对主从数据库的读写分离、主从复制、水平或垂直切分表等功能。
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。
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化，大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间；而一个查询是由很多个环节组成，那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化（连接） 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题： 对于服务端来说，可以增加服务端的可用连接数（**MySQL 8.0.
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据，一个月下来发现已经接近8000w条的数据，达到90G之大的数据，之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录，估计开发的程序或者逻辑出现问题了，不管怎么样，作为运维发生问题，第一时间先以解决问题为第一位，所以这里总结一下删除大表数据的经验。
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一。本文将深入探讨MySQL数据库的进阶实战，重点关注性能优化、高可用性和安全性方面的最佳实践。通过详细的代码示例和技术解析，读者将获得有关如何更好地配置、管理和保护MySQL数据库的知识。
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。
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ，并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本，读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求，实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于mysql数据库，面试官一般喜欢问哪些问题
修改mysql配置文件，不同的系统my.cnf路径不同（CentOS中位于/etc/my.cnf）
MySQL中通过show ENGINES指令可以看到所有支持的数据库存储引擎。最为常用的就是MyISAM和InnoDB两种。
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
MySQL数据库面试题（2022最新版） 🐶 程序猿周周 ⌨️ 短视频小厂BUG攻城狮 🤺 如果文章对你有帮助，记得关注、点赞、收藏，一键三连哦，你的支持将成为我最大的动力 ---- 本文是 Java 面试总结系列的第1️⃣篇文章，该专栏将整理和梳理笔者作为 Java 后端程序猿在日常工作以及面试中遇到的实际问题，通过这些问题的系统学习，也帮助笔者顺利拿到阿里、字节、华为、快手等Offer，也祝愿大家能够早日斩获自己心仪的Offer。由于笔者能力有限，其中大多答案来自巨人的肩膀并引以出处，若有
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL数据库面试题（2022最新版） 🐶 程序猿周周 ⌨️ 短视频小厂BUG攻城狮 🤺 如果文章对你有帮助，记得关注、点赞、收藏，一键三连哦，你的支持将成为我最大的动力 ---- 本文是 Java 面试总结系列的第1️⃣篇文章，该专栏将整理和梳理笔者作为 Java 后端程序猿在日常工作以及面试中遇到的实际问题，通过这些问题的系统学习，也帮助笔者顺利拿到阿里、字节、华为、快手等Offer，也祝愿大家能够早日斩获自己心仪的Offer。由于笔者能
如果主从复制之间出现延时，就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换，且在新的主库写入了数据，那么从业务角度上，会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题，在只读从库的场景下，若从库产生复制延时，也可能会对业务造成一定影响，比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见，主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说，DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS，并且观察 Seconds_Behind_Master的值，就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，绝大部分业务，例如：百度搜索，淘宝订单，QQ消息，58帖子都允许短时间不一致。
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。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化，确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化，SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询，表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
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。
更新文章的速度跟不上大家的热情了......,青岛的一场大雪，取暖基本靠抖了。 好勒，现在写正经的。对于优化，这片文章我只说大致思路，不说细节。基础、进阶知识的WiKi我在制作ing...
水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来，这里不再重复介绍。
可以看出是从内部的一个ip上用dev_read 用户连接到备库上执行的 查询导致数据库备份拷贝完数据文件后FLUSH NO_WRITE_TO_BINLOG TABLES加锁处等待状态（waiting for table flush）
MySQL是现在互联网最常用的开源数据库产品。但是我们平常开发使用，大都是用的单机服务。而在实际生产中，往往数据量会极为庞大，并且数据的安全性要求也更高，这样单机的MySQL，不管是性能还是安全都是达不到要求的。所以在生产环境中，MySQL必须是要搭建一套主从复制的架构，同时可以基于一些工具实现高可用架构。然后，在此基础上，就可以基于一些中间件实现读写分离架构。最后如果数据量非常大，还必须可以实现分库分表的架构。
用户提交数据更新到主库，主库会生成二进制日志，写入到 bin log 中；主库开启 dump 线程，用来给从库的 io 线程传送 bin log；从库的 io 线程去请求主库的 bin log，并将得到的 bin log 写入到中继日志（relay log）中，sql 线程会读取 relay log 文件中的日志，并解析成具体的操作，来执行数据库更新，保证主库和从库数据一致，完成主从复制。
出现勾选的即成功! 再次强调,千万不要配成主库的ip,截图中的128就是错误示范 , 三个字代表我的心情,mmp~~~
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