其他的DDL操作相对比较少，所以本文就不讨论了。 此外，本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引（如全文索引、空间索引）的场景。
前几天，有位童鞋咨询我一个问题，如果表新增一个not null字段、不指定default，那么这个操作能成功吗？当时我不假思索地回答会直接报错，结果当然就是被啪啪打脸。后续回顾这个问题，做出此错误回答的原因有那么几个：一是not null和不指定default两者本身是冲突的；二是Oracle相关经验告诉我会报错；三是MySQL开发规范一般要求指定default；接下来我们详细记录一下这个案例。
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
说明：删除内容、释放空间但不删除定义，也就是数据表的结构还在。与drop不同的是,它只是清空表数据而已,它比较温柔。
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1.启动mysql 2.登录mysql 3.创建数据库 4.创建数据库表（记得打开数据库） 5.插入自己所需的字段 6.插入各个字段的数据 Tips：每次创建完成都可以进行相应的查询
序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。
关于MySQL周期表管理，近期做了初步的设计，总体上是希望把周期表的管理和业务同学对接起来，实现流程化的管理。
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表，这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
昨天内容中说了MySQL5.6引入了online DDL，但是没有详细的展开说，这块儿内容比较多，只能一点一点的写了，今天再来看这里的内容。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力，来缩短数据的交付时间.
对于千万级的表数据存储，删除大量记录后，表文件大小并没有随之变小。好奇怪，是什么原因导致的？不要着急，接下来，我们来深入剖析其中原因
它是一种特殊的一种存储过程，当表数据发生了新增、更新、删除时，便触发这个存储过程。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL（Data Definition Language）是用来修改数据库和表结构的一类操作，是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作，常见的DDL操作包括：加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构，尤其是在云数据库场景下，表的数据量急速上涨，DDL操作的效率受到了极大的挑战，一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成，在这期间DDL操作持续持有锁，意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况，几天的等待对于业务来说是
1. 开放全国各省份地图及地级市地图 2. 新增MySql数据库直连方式，优化-Mysql数据库表接入默认为直连模式 3. 新增API连接方式：抽取API、SQL API、直连API 4. 新增图表-数字翻牌 5. 矩形树形图新增占比显示 6. 高级表格—新增悬浮提示设置项 7. 更新iconfont图标库预警图标文案，替换单数字矩形预警图标 8. 优化-默认值为日期字段 ，日期类型显示 9. 优化报告目录子页面子标题显示 10. 优化图表数据更新设置默认项改为“简报
注：使用docker部署mysql实例，方便快速搭建演示环境。但本文重点是讲解主从配置，因此简略描述docker环境构建mysql容器实例。
数据库使用的mysql，起初是单库单表，时间久了单表的数据量越来越大，一个表中的数据量达到3个多亿，mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了，不得不分表了,使用mycat中间件
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中； 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析， 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
爱可生南区交付服务部 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 故障处理以及平台技术支持。
验证：一张具备自更新字段的表，如果新增一个字段，原表数据的update_time字段是否会更新？
mysql有好几种删除和清空数据表的命令，但每个命令的用法具体来说不一样，下面具体说说truncate、drop和del三个命令：
如果有人说，没有用过，那么你可能是个假的DBA，不过没关系，从现在开始，我来帮助你一起学习Percona-toolkit工具包中相关的工具的使用方法以及使用场景；
对于外部数据库的依赖，是每种高级编程语言绕不开的话题。像Java的JDBC、Python的pymysql，都为连接数据提供了良好的解决方案。初学go，当然也要去了解一下go是如何对MySQL的连接进行封装的。
有时候往数据库里批量造数据，是为了某些测试前的必要条件。例如：导出 Excel 报表功能、性能压测时的压测数据等。
最近在做公司项目的时候，对于表的逻辑删除，和其他同事出现了不同意见，故查阅了一些blog,结合自己的实际情况，再次做了笔记，以备后查。 在实际的项目开发中，对于某些业务数据，一般都不会采用物理删除的方式，毕竟在数据是很宝贵了，所以也就有了逻辑删除的方式出现了。常见的逻辑删除方式有以下几种：1.为相关的表结构新增一个逻辑删除字段deleted 0表示未删除，1表示已删除（目前最常见的方式；2. 使用备份表的方式，将要删除的数据写入到备份表中，然后删除主表的数据。以下就对两种不同方式使用案例一一分析其中的优略之处。
Django支持mysqlclient 模块，通过它来连接mysql数据库大大节省了，我们使用pymysql模块库的一些繁琐的操作。
继大改版之后，经过一个月的努力，Squids DBMotion再添一项利器——增加了对MySQL to ClickHouse的支持。除此之外，还新增了一些特性以及其它功能的变更。
Nacos是这两天才开始学的，自己的阿里云数据库是8.0的版本，Nacos是GitHub上拉的最新版本1.2.0，所以集成的时候花了挺多时间在坑里面，有很多bug，不是报错就是列表数据不全。看了很多文章，希望后来者不会踩坑！
如果使用Navicat的话，避免不了需要到处寻找破解版，或者license（笔者很肯定的说，没有几个人会购买正版Navicat的license）。个人使用暂且不提，如果是公司内使用，还是有法律风险的。
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 连接 Redis，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 连接 Zookeeper，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 连接 Kafka，增删改查主题，推送主题消息，自定义消费主题消息等 配置 Linux 服务器 SSH 连
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析，例如销售订单信息，库存信息，会员信息，设备状态信息等等，这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计，Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析，我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
给表新增字段时，发现锁表了，查看进程，提示Waiting for table metadata lock，等待锁释放；然而蛋疼的是几分钟过去了，依然没有任何的进展，特此记录下这个问题的定位过程以及MDL的相关背景知识
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入，发展到现在的 8.0 版本，经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程，以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式，但是因为实现的问题，依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作，这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
这是一个让我相见恨晚的设计图，折腾了一圈，目前来看，能够满足我预设的绝大多数场景。
正常情况下，在一个部门管理页面，不仅仅需要展示列表数据，还需要基本的增删改操作，所以，我们先把之前写好的新增功能集成进来。 在toolbar中，添加一个新增按钮。 新增部门 请输入06
REGEXP_REPLACE() 函数用于模式匹配。它通过匹配字符来替换给定的字符串字符。
在开发好用户标签以后，如何将标签应用到实际其实是一个很重要的问题。只有做好产品的设计才能让标签发挥真正的价值，本文将介绍用户画像的产品化过程。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
今年4月份，MySQL突然直接从8.0.5跳过多个版本号到8.0.11，直接宣布8.0.11 GA，告诉大家说，这个版本已经可以到线上用了。
原文链接：http://enmotech.com/web/detail/1/577/1.html
如果公共关键字在一个关系中是主关键字，那么这个公共关键字被称为另一个关系的外键。 以另一个关系的外键作为主关键字的表称为主表，具有此外键的表称为主表的从表，外键又称为外关键字。
内容： MYSQL基本操作-表的相关操作04 MYSQL 基本操作-管理数据表数据【之增，删，改】05
一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库： mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构： mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt） mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql） mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。
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