今天上班的时候，要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计，统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条，这个需求乍一听比较简单，数据库中的满日志大概有5万多条吧，走个全表扫描也就不到半秒的时间。我第一反应是：
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
IDOC的官方名称叫Intermediate Document，用于两个模块，或者两个系统间交换信息。
MySQL如果检测到两个事务发生了死锁，会回滚其中一个事务，让另一个事务执行成功。很明显，我们这条insert语句被回滚了。
开始今天的文章之前，先说明下昨天文章中的一个错误，昨天文章最后说replace into带来的死锁问题可以使用insert into duplicate key update的方法来解决，今天实际测试的时候，还是遇到了一些问题，改方法并没有完全解决死锁的问题，来看测试的结果。
为什么要开通MySQL这个学习板块呢？因为这是一名数据分析师必要的一项技能。分析数据什么最重要？当然是数据，既然如此！在数据呈现爆发式增长的年代，怎么能够不学学数据库呢？其实这也是很多读者朋友希望看到的，也是他们建议我写的。
如果你用cmd窗口向一张表插入数据的时候，插入的数据是中文，会出现错误提示，用软件操作的请忽略。。。 出现错误的原因是cmd窗口采用的是gbk编码，所以你在cmd窗口输入的数据都是gbk编码的，而数据库中的编码默认都为utf8，所以出现的是编码问题。 我们可以输入该条指令查看数据库相关编码集。
消息队列（一）MySQL实现消息队列 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 消息队列（MessageQueue，通常简称MQ）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，是分布式应用间交换信息的一种技术。通过消息队列，应用程序可独立地执行，它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。 消息队列有多种实现方式，可以用关系型数据库（如Mysql）、Nosql（如redis）、现有框架（如rabbitMQ）等。 Mysql处理消息队列的场景：主要是在数据处理量大、耗时久
关于防火墙，Hadoop本身配置都确定没任何问题，集群启动不报错，但打开50070页面，始终live nodes数目不对，于是我尝试/etc/hosts文件配置是否存在逻辑的错误：
昨天运维的亲，来找我，要统计一个事情，具体的情况是这样，要判断某台机器中的的 priority 为 1 的数据在 900秒内，并且计数，如果这样的情况超过1 条，则报警， 并且还有一个情况，就算900秒内 priority的等于1 的只有1条，但priority 可能为 2 3 4 5 6 的只要有任意一条，就报警。
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突，通常有两种解决方案，一种是多版本；另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库，其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC，同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于I
hello，小伙伴们下午好。俗话说的好，一时拖更一时爽，一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警，为了还债，特地写了篇长文。
【注】因为id主键的类型为INT，存储长度为4个字节。所以主键列表值为<4, 1> 和 <4, 2>。
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。
最近在开发过程中遇到问题，需要将数据库中一张表信息进行行转列操作，再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。
索引条件下推，也叫索引下推，英文全称Index Condition Pushdown，简称ICP。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
数据可以重复导入，每次都是导入的那个数据，如果数据不一致，会以导入的数据覆盖现在有的。
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
但是像上面连接的拓扑图,当交换机之间使用两条线连接的时候,数据化在传送的时候会造成回路的问题,思科模拟器的生成树算法导致我们无法在不做任何配置的情况下两条链路同时工作.
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统，不需要像上面那样，再进行密码的输入
MySQL是目前世界上最流行的数据库，InnoDB是MySQL最流行的存储引擎，它在大数据量高并发量的业务场景下，有着非常良好的性能表现，之所以如此，是和InnoDB的锁机制相关。
爱可生 MySQL DBA 团队成员，负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题。
之前碰到客户咨询定位 DDL 阻塞的相关问题，整理了一下方法，如何解决 DDL 被阻塞的问题。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
不少的书或博客，在介绍InnoDB引擎索引原理的时候，都会给出如下类似的两幅图（比如参考博客2和3）：
假设我们在数据库中使用自增id连续插入两条数据，生成的id分别是1和2，这个时候我把id为2的删除掉，这个时候我再插入一条数据，生成的id为3
前几天，线上发生了一次数据库死锁问题，这一问题前前后后排查了比较久的时间，这个过程中自己也对数据库的锁机制有了更深的理解。本文总结了这次死锁排查的全过程，并分析了导致死锁的原因及解决方案。希望给大家提供一个死锁的排查及解决思路。
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
所谓分页显示，就是将数据库中的结果集，一段一段显示出来需要的条件。
上一篇讲解了原子交换技术的历史、应用场景、优缺点等，本篇主要用于描述原子交换技术的规范，以Binance链与Ethereum之间的交互进行描述。
昨天在复习 MySQL 日志相关的知识，学的东西过一段时间后就会遗忘，遗忘后再重新思考，往往会有新的收获。想到几个问题，把它记录下来。
对于数据库的默认隔离级别，Oracle默认的隔离级别是 RC，而MySQL默认的隔离级别是 RR。
从表面意思上看，MySQL分表就是将一个表分成多个表，数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
关于对binlog的大概了解： binlog 是没有大小的他是可以不断追加记录，binlog是记录完整的逻辑操作记录，当数据库重启的时候 可以备份出一份和初始数据库一样的数据库备份 binlog
问题描述 在生物学中，DNA序列的相似性常被用来研究物种间的亲缘关系。现在我们有两条 DNA序列，每条序列由 A、C、G、T 四种字符组成，长度相同。但是现在我们记录的 DNA序列存在错误，为了严格满足 DNA 序列的碱基互补配对即 A-T和C-G，我们需要依据第一条 DNA 序列对第二条 DNA 序列进行以下操作: 1.选择第二条 DNA 序列的任意两个位置，交换他们的字符, 2.选择第二条 DNA 序列任意一个位置，将其字符替换为 A、C、G、T 中的任何一个。 需要注意的是:每个位置上的碱基只能被操作一次! 你的任务是通过最小的操作次数，使第二条 DNA 序列和第一条DNA序列互补。并且已知初始两条 DNA 序列长度均为 N。 输入格式 第一行包含一个整数 N，(1 ≤ N ≤ 103)，表示 DNA 序列的长度。 接下来的两行，每行包含一个长度为 N 的字符串，表示两条 DNA序列。 输出格式 输出一个整数，表示让第二条 DNA 序列和第一条 DNA 序列互补所需的最小操作次数。
每条 SQL 前面的数字是它的编号，4 条 SQL 分别为 SQL 1、SQL 2、SQL 3、SQL 4，其中，SQL 4 是本文的主角。
在遇到线上死锁问题时，我们应该第一时间获取相关的死锁日志。我们可以通过 show engine innodb status 命令来获取死锁信息，但是它有个限制，只能拿到最近一次的死锁日志。MySQL 提供了一套 InnoDb 的监控机制，用于周期性（每隔 15 秒）输出 InnoDb 的运行状态到 mysqld 服务的标准错误输出（stderr）。默认情况下监控是关闭的，只有当需要分析问题时再开启，并且在分析问题之后，建议将监控关闭，因为它对数据库的性能有一定影响，另外每 15 秒输出一次日志，会使日志文件变得特别大。
今天早晨，有个业务方提了个需求，是需要把一个表里的字段从date格式直接变成int格式，目的是为了去掉日期格式中间的短横线，类似2019-09-01变成20190901，也就是需要使用alter table的方法修改字段，这种操作一般在线上是不支持的，一般情况下，只有从tinyint改成int，或者从int改成unsigned int这种类型的转换，才会在线上的表做，这种跨类型的，一般不建议直接修改。
这是一个真实的生产问题，经过长时间的排查和多次寻求 DBA 的帮助，最终我自己花了一个月的时间才定位到这个问题。问题非常有意思，值得大家关注。
通过上文《MySQL是如何保证数据不丢失的？》可以了解DML的操作流程以及数据的持久化机制。对于一个数据库而言，除了数据的持久性、不丢失之外，一致性也是非常重要的，不然这个数据是没有任何意义的。在使用MySQL时，数据不一致的情况也可能出现，所以，本文就来看看MySQL是如何保证数据一致的。
本篇文章主要讲述的是在数据库中使用清空命令，具有一定学习价值，有需要的朋友可以了解一下，希望能够对你有所帮助。
开个玩笑，今天文章的主题是如何使用Mysql内置的Binlog日志对误删的数据进行恢复，读完本文，你能够了解到：
小张是一名软件工程师，工作兢兢业业、一丝不苟且精益求精，天性乐观的他每天愉快地做着增删改查的工作，对于这些看似简单的CRUD，小张从来不会掉以轻心，他也笃定地坚信，自己向数据库里插入了什么数据，就能按条件把这些数据查询出来，毕竟，像MySQL这样的数据库，在全世界广为流行，大行其道，不可能不严谨。
因为是基于 Spring Boot ，所以 MyBatis-Plus 的依赖如下
本文针对上一篇《MySQL优化案例分享》文章中提到的线上业务产生的一个死锁问题进行展开讨论，主要针对两个update操作导致的死锁的场景，借此机会正好总结下MySQL锁及分析下产生死锁的原因和解决方案；
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