一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
日常工作有时候需要比对不同MySQL或者其他数据源的差异情况，如果是主从环境可是用percona-toolkit工具包，如果是非主从环境的数据比对，就需要我们自行写脚本实现。
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
3、mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT，而sql server是identity(1,1)
最近在规划CentOS7版本中的MySQL测试情况，于是找了公司内部的虚拟机来做下模拟测试。
当我们在进行数据库的运维工作时，很多时候会出现主从数据不一致的故障，尤其是当我们的binlog格式没有选择row模式，当主库执行一些类似于replace select或者时间函数等不确定的随机函数时，会出现从库数据和主库数据不一样。复制线程同步的时候就会报错，运营人员抽取数据就不会准确，尤其是对数据的一致性和安全性较高的金融公司。这个时候我们就要借助percona公司的pt工具来进行处理，pt-table-checksum和pt-table-sync分别检验master-slave的数据不一致并修复，避免了人工分析并筛选binlog日志进行修复的繁琐。但是对于pt工具，版本之间的差异还是比较大，尤其是pt工具的3.0.4版本并不能很好的检测出来，故而分享这个坑给诸位一线人员。
2）基于源码安装MySQL,从cmake开始,基本要被bison,curces,boost折腾一波
在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是，PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性，这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
Greenplum（以下简称GP）是基于PostgreSQL的MPP数据库。在使用方式和语法上和PostgreSQL基本一致，而PostgreSQL与MySQL在使用上还是有一些差异。本文在操作层面列举了一些最基本的差异，让MySQL用户能够快速上手GP。
「 等长大就明白了。小时候总是被人这么说。但那是不折不扣的谎言。我对任何事都只能越来越不明白。——中岛敦《山月记》」
SQL和SQL之间大差不差，但是恰好就是差得这么些小玩意，看起来简单，真的搞起来就让人头秃了~简单聊一下MySQL、PostgreSQL和SQL Server之间差得那么一点点东西。
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
摘要：MySQL 8.2引入了透明读/写分离功能，MySQL 路由器可以自动将只读SQL路由到集群的只读节点。然而，MySQL路由器在此过程中需要对接收到的SQL进行一定程度的解析，以确定其是否为只读SQL。这个解析过程对系统性能会有怎样的影响呢？知名MySQL布道师Frédéric Descamps对此进行了测试，让我们一起看看他的分析。
percona-toolkit 中提供一个叫 pt-table-sync 的工具，可以获取一致性检查结果
作者 | 张甦， 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者，51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验，专注于 MySQL 数据库，对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究，具备非常丰富的理论与实战经验。
今天讲讲再MySQL中使用percona-xtrabackup这个开源工具来实现在线备份。
MHA，这是Master High Availability Manager and Tools for MySQL，一个日本MySQL专家们使用Perl语言编写的一个脚本管理工具。该工具仅适用于MySQL Replication（二层）环境，目的在于维持Master主库的高可用性。
上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享，提到MySQL 8.0新特性，不得不提到的就是HashJoin，MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin，从8.0.18已经带上了这个功能，令人欣喜。有时候在想，MySQL为什么一直不支持HashJoin呢？可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景，并且在互联网应用居多，需求没那么紧急。另一方面在8.0.18之前，MySQL只支持Nest Loop Join算法，MySQL针对这个算法做了若干优化，实现了Block NestLoop Join，Index NestLoop Join等，有了这些优化，在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下，性能的差异。
https://www.percona.com/blog/how-binary-logs-and-filesystems-affect-mysql-performance/
具体见：Unexpected behaviour for date comparison with constant strings
碰巧看到徐老师的这篇文章《MySQL的参数工具》，其中介绍了一个讲解MySQL不同版本参数的小工具，网站的作者是MySQL日本用户组的负责人Tomita。
世界级的开源分布式数据库 TiDB 自 2016 年 12 月正式发布第一个版本以来，业内诸多公司逐步引入使用，并取得广泛认可。
在建立一个新项目时，尤其是在 Web 上的项目，选择数据库管理系统通常是事后才想到的。 大多数框架都包含一个对象关系映射 (ORM) 工具，该工具隐藏了跨平台的差异并使它们都以相同的速度运行。
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，这是系列文章之一，与大家分享其个人学习与经验总结，编辑时略有修订与节略。也欢迎读者朋友向我们投稿。 首先我们看一下数据库以及常看到的 HA 以及分布式架构方案: 数据库类型架构方案架构类型MySQLKeepalived+MySQL ReplicationHA MHA+MySQL
在MySQL复制环境中，我们通常只根据 Seconds_Behind_Master 的值来判断SLAVE的延迟。这么做大部分情况下尚可接受，但并不够准确，而应该考虑更多因素。
迁移到MySQL有很多原因，在基础准备工作中，源库的建表语句到MySQL建表语句的转换，不仅涉及到数据库间的语法，数据类型等差异，同时在SQL开发规范方向也有一些相应的规范，如何提高开发效率，同时使得开发规范更容易落地，向MySQL迁移的语法转换工具的作用就尤为重要。
MySQL 5.7.21二进制包下载地址：(https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-5.7.21-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz) MySQL 5.7.21源码仓库github地址：(https://github.com/mysql/mysql-server/tree/mysql-5.7.21) MySQL 5.7的手册中"根据源码安装MySQL：(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/source-installation.html)"章节中有如下内容，可参考"docs/INFO_BIN"文件中的内容获取官方编译时的环境信息： If you are interested in building MySQL from a source distribution using build options the same as or similar to those use by Oracle to produce binary distributions on your platform, obtain a binary distribution, unpack it, and look in the docs/INFO_BIN file, which contains information about how that MySQL distribution was configured and compiled. 解压安装包查看"docs/INFO_BIN"文件，可看到一系列的编译相关信息，其中kernel和cmake版本信息如下： Build was done on Linux-3.8.13-16.2.1.el6uek.x86_64 using x86_64 Build was done using cmake 2.8.12 根据kernel命名，可确定MySQL官方用的是Oracle Linux操作系统，对应的版本是6.5。镜像及下载地址如下： (https://mirrors.kernel.org/oracle/OL6/U5/x86_64/OracleLinux-R6-U5-Server-x86_64-dvd.iso) 在virt-manager（基于kvm的虚拟化）创建的虚拟机上安装操作系统，安装期间提示hardwarre不受支持。忽略错误强制安装操作系统后，启动失败。
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本文介绍了如何利用 MySQL 5.7 的行锁信息表特性，通过解析 binlog，实时监控行锁状态，从而实现对 MySQL 5.7 的行锁的全局统计和优化。
函数在计算机语言的使用中贯穿始终，函数的作用是什么呢？它可以把我们经常使用的代码封装起来，需要的时候直接调用即可。这样既提高了代码效率，又提高了可维护性。在 SQL 中我们也可以使用函数对检索出来的数据进行函数操作。使用这些函数，可以极大地提高用户对数据库的管理效率。
使用Python写了个最基本的表结构比对告警脚本， 目前这个版本只能做到发现表结构存在差异的表。后续考虑再迭代下，看如何把差异的表和列的明细也报出来。
关系型数据库锁原理基本一致，但在具体实现上的差异造成不同数据库在某些场景下的差异表现。深入学习MySQL的锁机制会提高对生产环境的锁情况进一步分析的能力。 在本次《MySQL锁机制与实践》直播分享中，你将了解到： MySQL元数据锁 InnoDB间隙锁 线上案例 讲师 姜宇祥 携程网站运营中心数据库工程师，具有十多年数据库领域开发经验，曾参与国产自主品牌达梦数据库版本4到版本7开发的全过程，具有丰富的数据库知识和开发经验。 加入携程后，主攻MySQL的源码研究和改造，在MySQL的存储引擎/主从复制/审计
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
本文和封面来源：https://www.percona.com/blog，爱可生开源社区翻译。
下午的时候接到业务部门的一个需求，他们有一个业务对性能要求比较高，在测试环境已经做了一些测试和优化，想看看在MySQL新版本中是否有一定的提升，现在使用的数据库版本是MySQL 5.5.19，想问问我能不能做下升级。
上图是DB-Engines数据库流行度最新排行榜，Oracle、MySQL、SQLServer虽几经下滑，然而还是遥遥领先的前三名。后起之秀PostgreSQL和MongoDB持续增长，然而在体量上还相差甚远，可以预见这些年，三大关系型数据库的主流地位是不会动摇的。其中MySQL下滑速度要慢于Oracle，可能会逆袭。当下.NET开发领域，三大数据库的地位也是差异很大，Oracle应该算凤毛麟角了，SQLServer原本占据主流地位，这几年因为.NET Core跨平台开发的盛行，各种组件都优先使用Linux环境的，虽然SQLServer也推出了Linux版，然而.NET Core+MySQL才是最新标配。
统计每个库每个表的大小是数据治理工作的最基本内容，本文将从抽样统计结果及精确统计结果两方面来统计MySQL的每个库每个表的数据量情况。
微服务架构已经很流行了，并且有大量文章描述相对单体架构，微服务架构带来的众多优点。
小文今天被老板询问，新搭建的MYSQL 复制同步的情况怎么样，有没有报警或者复制时，主从不一致的情况发生，怎么报警的。小文答到老板放心，我们监控了seconds_behind_master 了，没有差异的情况发生。
随着办公自动化和电子商务的飞速发展，企业对信息系统的依赖性越来越高，数据库作为信息系统的核心，担当者重要的角色 数据库备份，是在数据丢失的情况下，能及时恢复重要数据，防止数据丢失的一种重要手段 一个合理的数据库备份方案，能够在数据丢失时，有有效地恢复数据，而且也需要考虑技术实现难度和有效地利用资源
有些时候，可能因为网络分区等异常情况导致节点意外退出MGR集群，在退出之前可能有些事务还没来得及发送到其他节点。或者可能因为误操作，在这个节点上意外写入数据。那么这个节点重加入MGR集群时，就可能会报告类似下面的错误：
由于MySQL数据库独有的插件式体系结构，使得MySQL可以更换不同的存储引擎，不同的存储引擎负责对MySQL数据库中的数据进行管理。
在上一篇MySQL备份中我们提到MySQL的备份工具包括用于逻辑备份的SQL语句、将SQL语句与操作系统的命令结合的物理备份工具（例如，“LOCK TABLE”）、MySQL企业版备份（物理备份）、“mysqldump”，及第三方工具。本文将详细介绍MySQL企业版备份工具。
今天下午调试了一个Shell脚本，简直是刷新了自己的认知，总体来说，这是一种难得的学习状态：当你精疲力竭找不到出口时，会去尝试各种可能，甚至是不可能的方法，而一旦找准了方向，找到了问题的症结，竟然发现是那些简单的可以笑掉大牙的小问题，不过问题解决之后那种收获还是很有意思的，无论如何，这个过程都值得自己总结，避免后续犯更lower的小错误。
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