业务系统通过一个数据库连接发给MySQL，经过SQL接口、解析器、优化器、执行器，解析SQL语句，生成执行计划，接着由执行器负责执行该计划，调用InnoDB的接口去实际执行。
上次写了一个用JDBC向数据库存取小说等大文本的案例用到了PreparedStatement和io流的相关知识。Java使用JDBC向数据库存取大文本(比如小说等)
之前学MySQL时，有学到过MySQL等数据库可以存储大文本，比如小说等。今天我刚好学完了JDBC，想拿这个应用来练练手。也算是给我的JDBC学习画上一个小句号，然后就去学连接池等，最后就学框架了。
之前我们有介绍过如何搭建主从，主主，一主多从， 多主一从数据库集群，那么我们今天就来介绍如何通过中间键Amoeba 来实现主从数据库的读写分离， 从而提升数据库的负载性能。
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1）spark：我使用的yarn-client模式下的spark，环境中集群客户端已经搞定 2）zooke
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。
上篇文章写了MySQL写入压测的几种单线程的方式，本来想抛砖引玉，只是提供一些个人的经验和思路。后来有粉丝后台留言，想看看并发怎么处理，所以有了今天这篇文章。
一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
这个问题是由于数据库的编码方式引起的，首先我们来了解一下utf8和utf8mb4的区别：
在关系型数据库中，锁和多版本并发控制（MVCC）是两个关键的机制，用于管理并发访问数据的方式。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它使用锁和MVCC来保证数据的一致性、隔离性和并发性。在本文中，我们将深入探讨MySQL中的锁和MVCC机制，了解它们的工作原理，并学习如何使用它们来确保数据的安全和可靠性。
半年没更新了，难得想写一下，本来今天上午就打算写的，结果中途被别的事吸引了注意力，公司和某保险公司合作推了一个医疗保险，让我们给父母买，然后我研究了半天条款；又想起来之前买的支付宝那个好医保，也买了两年多了，但是条款也不怎么懂，查了下，感觉坑不少，都做好了理赔时撕逼的打算了。
character-set-server/default-character-set：服务器字符集，默认情况下所采用的。 character-set-database：数据库字符集。 character-set-table：数据库表字符集。 优先级依次增加。所以一般情况下只需要设置character-set-server，而在创建数据库和表时不特别指定字符集，这样统一采用character-set-server字符集。 character-set-client：客户端的字符集。客户端默认字符集。当客户端向服务器发送请求时，请求以该字符集进行编码。 character-set-results：结果字符集。服务器向客户端返回结果或者信息时，结果以该字符集进行编码。 在客户端，如果没有定义character-set-results，则采用character-set-client字符集作为默认的字符集。所以只需要设置character-set-client字符集。
Greenplum作为数据仓库的计算引擎，其数据来源多是业务数据，其中以MySQL为主。那如何将数据从MySQL同步到Greenplum中？如果是离线同步，比如每小时，每天，可以参考前一篇文章 Greenplum数据导入系列 -- （一）DataX，那如果需要实时同步呢，最常见的就是解析MySQL的binlog然后写入到Greenplum中，本文就描述了一种实现方法。
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。
logstash-input-jdbc 插件将 Zabbix 数据库中 alerts 表告警数据推送至 ElasticSearch 搜索引擎。
Hadoop的框架里面经常有听到PIG（猪）、HIVE（小密蜂）、Hadoop（大象）......，就像是动物园的小动物，这些小动物的管理者就是ZooKeeper。玩笑讲完了，我们还是回到正题。ZooKeeper的诞生主要是解决是集群的管理节点高可用。接下来，我们来看一看案例。
你们的老哥又来啦，前几天发了很多 MySQL 优化方面的文章，优化玩腻了，我们来点 MySQL 高可用方面的知识。今天我们来讲讲主从复制咋样，同意的小赞点起来，在看刷起来。如果你觉得通过老哥的文章能学到一些知识，请把老哥推荐给你的朋友。分享是一件快乐的事，我们一起来玩Java。
在很多项目，特别是互联网项目，在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
MySQL数据库备份与还原 今天就分享代码，大家回去看看研究下！ import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; im
1、将项目软件工具包导入 2、项目思路： 2.1、读取 HDFS 数据进行 ETL 清洗操作，并将最终结果写入到 HBase 中。 2.2、从 HBase 中读取数据，进行新增用户统计分析操作，并将结果写入到 Mysql。 3、细节实现 数据清洗： 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用：将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。 3.1.2、重要细节： 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码（就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据） 错误数据的 Logger
关于上面问题，我们看一下mysql是如何优化的，mysql内部引入了一个redo log，这是一个文件，对于上面2条更新操作，mysql实现如下：
这是为数据开发人员使用的辅助工具，用于数据库之间的表同步，说同步并不严谨，因为不是实时更新的，更确切的说法是复制，可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库，以下遇到同步的词请理解为复制。
综合来看，其实 MySQL 更适合 OLTP 的场景。现在云服务商提供的数据库基本都实现了主从延迟很低，读取性能可以加从库解决。例如 Aurora，一个写入实例最多可以加 12 个读取实例，延迟在我们业务最高峰的时候，也只有 300 ms，平常在 10ms 左右。
在本文中，我总结了开发过程中最为常见的几种 MySQL 抛出的异常以及如何解决，包括高版本驱动的问题、时区配置问题、SSL 连接问题等，是一篇经验总结贴，于我个人而言，这一篇足以解决目前项目中所有遇到的 MySQL 问题。同时也希望本文能对 MySQL 数据库初学者有一定的引导入门作用。
1、数据采集过程繁琐，重复的脚本编写太多。从不同的数据库抽取数据，需要为不同的数据库写卸数脚本，再传输到数据集市文件服务器，再入库，每一环节都需要调度。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
由于现在 ORM 框架的成熟运用，很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱，ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
1、在业务复杂的系统中，有这么一个情景，有一句sql语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务，使用主从复制，让主库负责写，从库负责读，这样，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运作。
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
在本文中，我总结了开发过程中最为常见的几种 MySQL 抛出的异常以及如何解决，包括高版本驱动的问题、时区配置问题、SSL 连接问题等，是一篇经验总结贴，于我个人而言，这一篇足以解决目前项目中所有遇到的 MySQL 问题。同时，也希望本文能对 MySQL 数据库初学者有一定的引导入门作用。
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处
MVCC 和间隙锁是两种完全不同的机制，但它们的目的都是相同的，都是用来保证数据库并发访问的，我们先来看二者的定义。
简单的说就是 master 将数据库的改变写入二进制日志，slave 同步这些二进制日志，并根据这些二进制日志进行数据操作以实现主从同步。
众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
简介 去哪儿网近日宣布开源其内部广泛使用的消息中间件 QMQ 。QMQ 自 2012 年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用，包括跟交易息息相关的订单场景； 也包括报价搜索等高吞吐量场景。目前在公司内部日常消息 qps 在 60W 左右，生产上承载将近 4W+ 消息 topic ，消息的端到端延迟可以控制在 10ms 以内。 主要提供以下特性： 异步实时消息 延迟/定时消息 基于Tag的服务端过滤 Consumer端幂等处理支持 Consumer端filter 死信消息 结合Spring annot
官网: http://mycat.io/ 电子书: http://mycat.io/document/Mycat_V1.6.0.pdf 书: http://blog.csdn.net/wind520/article/details/53213691
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
基于一台服务器的数据复制,故得名单机热备,主-备 Active-Standby 主-备方式,即指的是一台服务器处于某种业务的激活状态(即Active状态),另一台服务器处于该业务的备用状态(即Standby状态),主数据库数据更新后,备份服务器同步数据只本机
在实际的生产环境中，如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作，无论在安全性、高可用性，还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的，一般来说都是通过主从复制（Master-Slave)的方式来同步数据，再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
1）基于语句的复制。在服务器上执行sql语句，在从服务器上执行同样的语句，MySQL默认采用基于语句的复制，执行效率高。
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？
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