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。
首先我的项目运用的时Mysql，在做一个数据更新操作的时候，提示异常：System.Exception:“ExecuteNonQuery：Packets larger than max_allowed_packet are not allowed.”，通过查找了网上的一些方案主要是因为本地数据库运行最大查询的数据包太小的原因，也正是因为这个运行数据更新一直无法成功，导致后面的操作无法进行。
一般情况下，我们是通过"show slave status \G;"提供的Seconds_Behind_Master值来衡量mysql主从同步的延迟情况。具体说明见：mysql主从同步(4)-Slave延迟状态监控，这种方法在大多数情况下确实是可行的。但是经验告诉我，仅仅依靠Seconds_Behind_Master的值来监测主从同步数据是否延迟是绝对不可靠的！！！ 曾经遇到过的一个坑： Mysql主从环境部署后，刚开始主从数据同步是没问题的，也是通过监控Seconds_Behind_Master的值来判断
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。
在对表中的数据进行操作之前复习DDL（数据定义语言）中关于如何在数据库中创建一个表user：
这是一篇介绍悲观锁和乐观锁的入门文章。旨在让那些不了解悲观锁和乐观锁的小白们弄清楚什么是悲观锁，什么是乐观锁。不同于其他文章，本文会配上相应的图解让大家更容易理解。通过该文，你会学习到如下的知识。
多个并发的事务对同一行数据进行更新，且更新的数据是基于这一行数据更新前的数据计算的结果，造成了此行数据更新的问题。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
派大星：MySQL是通过MVCC机制来实现的，就是多版本并发控制，multi-version concurrency control。innodb存储引擎，会在每行数据的最后加两个隐藏列，一个保存行的创建事件，一个保存行的删除事件，但是这儿存放的不是时间，而是事务id，事务id是mysql自己维护的自增的，全局唯一。事务id，在mysql内部是全局唯一递增的，事务id=1，事务id=2，事务id=3 在一个事务内查询的时候，mysql只会查询创建时间的事务id小于等于当前事务id的行，这样可以确保这个行是在当前事务中创建，或者是之前创建的；同时一个行的删除时间的事务id要么没有定义（就是没删除），要么是比当前事务id大（在事务开启之后才被删除）；满足这两个条件的数据都会被查出来。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
说来惭愧，被友人问了一些关于MYSQL 的问题，虽然算不上对答如流，但也算是沉稳应对。唯独折在 MVCC 中MYSQL INNODB 是如何实现的问题上，回答错误扣10分。本着知错能改，有漏洞要补的，精神。还是的把MVCC 以及MYSQL 怎么实现MVCC 的事情重新的学习一遍。
在实际应用中，经常碰到导入数据的功能，当导入的数据不存在时则进行添加，有修改时则进行更新，
先前介绍了ElasticSearch，以及ES配合MySQL的问题，这种方案是让ES上的数据根据MySQL的数据做对照从而形成对应的索引，再将数据通过处理和封装存放在ES当中。（可回顾：技术分析 | 浅析MySQL与ElasticSearch的组合使用）回到生产环境，我们如何保证MySQL中与ES对照的数据发生更新的时候ES也进行更新呢？就以ES为例。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
MySQL的主从同步机制非常方便的解决了高并发读的应用需求，给Web方面开发带来了极大的便利。但这种方式有个比较大的缺陷在于MySQL的同步机制是依赖Slave主动向Master发请求来获取数据的，而且由于服务器负载、网络拥堵等方面的原因，Master与Slave 之间的数据同步延迟是完全没有保证的。短在1秒内，长则几秒、几十秒甚至更长都有可能。
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。在使用 Hive 进行数据分析和处理时，经常需要更新元数据以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
InnoDB是MySQL的默认存储引擎,它使用多版本并发控制(MVCC)和锁机制来实现事务。
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据，包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动：无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像：根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签，标签采用Long型的数字进行标记，譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据：和时间相关的数据，会随着时间的推移自动消失，譬如新闻、娱乐。 非时效数据：和时间不相关的数据，会长期存在，譬如养生。 定投
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题，那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢？Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢？我们好好来分析一下。
在高并发的业务场景下（如秒杀或者双十一），数据库最容易挂掉环节。所以，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，如果Redis命中就不在访问数据库，从而减轻数据库的压力。
在实际的生产中，为了解决Mysql的单点故障已经提高MySQL的整体服务性能，一般都会采用**「主从复制」**。
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
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。
MySQL 本身通过 show slave status 提供了 Seconds_Behind_Master ，用于衡量主备之间的复制延迟，但是今天碰到了一个场景，发现 Seconds_Behind_Master 为 0 ， 备库的 show slave status 显示 IO/SQL 线程都是正常的 ， MySQL 的主库上的变更却长时间无法同步到备库上。如果没有人为干预，直到一个小时以后， MySQL 才会自动重连主库，继续复制主库的变更。 影响范围： MySQL ， Percona ， MariaD
小编寄语 主库master与从库slave的切换不管是主动的还是被动的都需要外部干预才能进行，这与数据库内核本身是按照单机来设计的理念悉悉相关，并且数据库系统本身也没有提供管理多个实例的能力，当slave数目不断增多时，这对数据库管理员来说就是一个巨大的负担。那么，深入了解Group Replication内核的引擎特性就显得异常重要了。接下来我们就深入剖析一下其引擎特性。 背景 为了创建高可用数据库系统，传统的实现方式是创建一个或多个备用的数据库实例，原有的数据库实例通常称为主库master，其它备用的数
随着网站业务的不断发展，用户量不断增加，数据量成倍增长，数据库的负载压力也越来越大，同时，为了防止数据库异常造成的数据丢失，我们常常需要两台或多态数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台。 网站可以利用 mysql 提供的特性，实现数据库读写分离，从而改善数据库的负载能力，并提供稳定的服务依托。
获得雨果奖的科幻小说《三体》中出现了一个流行词汇：降维打击。更高维度文明对较低维度文明的打击不费吹灰之力。这里的“维度”一词，提醒了我看待事物时更换一个维度，也许会有更好的理解。在研究 MySQL 数据库的数据文件时，把数据页平铺，是不是可以有不同的发现。这里的降维，就是把维度放到数据页的维度，而不是内存或者程序角度。数据页平铺，肯定不是把页内所有内容平铺，可以选择一些内容着重分析，例如：LSN 。
不做铺垫，因为公司在进行数据库转型，ORACLE to MYSQL 基于云上的MYSQL 在使用中主要分为两派 1 传统型的RDS ，也就是与我们自己安装的数据库有差别，但差别不大， 2 根据云上的硬件环境，最大最充分的修改数据库的内部结构，让数据库更能使用到我们的硬件环境，去适配他。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
为了创建高可用数据库系统，传统的实现方式是创建一个或多个备用的数据库实例，原有的数据库实例通常称为主库master，其它备用的数据库实例称为备库或从库slave。
总是假设最坏的情况，每次拿数据的时候，都认为别人也会修改，所以每次都会加锁。当要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制【Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”，又名“悲观锁”】。
ssh root@172.26.117.243 ps aux|grep kol.|awk '{print $2}'|xargs kill
锁（Lock）: 在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。因此，锁其实是在并发下控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全的变动。 并且，锁是一种保证数据安全的机制和手段，而并不是特定于某项技术的。悲观锁和乐观锁亦是如此。
一条数据在更新过程当中，如果中途 mysql crash 了，mysql 是如何保证数据的一致性和持久性的？在这个过程中 mysql 的日志系统起到了至关重要的作用。本文将会介绍 mysql 中的 undo log、redo log 和 bin log 在这其中的作用。
一般来说， MySQL 事务都是指在 InnoDB 引擎下，MyISAM 引擎是不支持事务的。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
目前，大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能，通过配置两台（或多台）数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能，实现数据库的读写分离，从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作，因此写操作发向 master，读操作发向 slaves 进行操作（简单的轮循算法来决定使用哪个slave）。
网上也经常看到一些段子，某公司程序员对工作不满，删库跑路，老板损失惨重，欲哭无泪。这不最近又爆出一例，京东到家程序员离职当天删库跑路！
环境准备 编译环境：Python3.7.0 编辑器：Pycharm 解释环境：Virtualenv python=3.7.0 1.新建Django项目 各个代码编辑器都支持 安装Django和Mysql pip3 install Django==1.11.7 #其他版本也可,Django后不加版本即可安装最新版 pip3 install pymysql 构建web应用 python3 manage.py startapp web 2.修改Django配置 DATABASES = { 'def
update 语句：是一种用于修改数据库表中的数据记录的 SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）操作语句。它可以对表中的单条或多条数据记录进行内容更新，支持输入的新数据值来自常量、计算结果或其他表中的数据。在执行 update 语句时，MySQL 会根据条件筛选出需要更新的记录，然后逐行修改记录中的数据。
缓存系统一般设计简单，功能单一，所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍，对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
创作背景： 在某论坛中下载到一套php开发易语言网络验证的教程，照着看下来，花了两天的时间，结果发现教程里开发的网络验证，以及随着教程一起给学员的源码，都存在着根本用不了的bug！我想要看看能不能在原本的基础上修改，却出现了一大堆坑，不是这儿少个$ ，就是那少个 ; 要不就是哪{}包的不对了，擦，不是说php是世界上最好的语言吗？怎么感觉是世界上最坑的语言呢？ 也许因为一般的程序员都是从C启蒙，进而C++，后又转Java，忽然见到php，顿时感觉简单明快，好像见到亲人了似的；而我易语言启蒙，进而学
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