Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7，8.0基准性能比较，Mysql8.0主主配置
至此可以确认消费能力不足导致，那就使用增加资源大法，调大任务并行度，看似一起都非常完美，
杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
据小道消息，MYSQL 将不在8个开头混了，要转变为 9 这个开头了，那么目前最新的8.030 这个版本的MYSQL 在两个部分的变化较大，并且这两个地方的变化预示这什么，MYSQL将往哪个地方继续变化，这是一个需要研究和理解的地方。
在实际的Flink 项目中，如何观察Flink的性能，如何监控Flink的运行状态，如何设置报警策略？下面简单讲下我的经验吧。
MySQL架构分析 MySQL 的体系结构 MySQL 的模块详解 **Connectors**：用于支持各种语言与 **SQL** 交互； **Management Services & Utili
备份恢复是 DBA 必备的技能，开源数据库 MySQL 在社区中有不少常用的备份恢复方案，xtrabackup，mypump，mydumper，mysqldump，mysql enterprise backup 等等。但是这些方法多数都是从外部利用各类数据库的机制来完成备份与回复，因此多多少少会存在操作步骤多，备份恢复比较慢等问题。于是 Oracle 在 19 年 7 月下旬发布的 MySQL 的 8.0.17 版本中，加入了一个全新的功能性插件：Clone。这个插件只需要几行 client 命令就可以完成数据库的备份恢复，且花费的时间远也低于常规的备份恢复手段。
相信 slave 延迟是MySQL dba 遇到的一个老生长谈的问题了。我们先来分析一下slave延迟带来的风险
顾名思义，存储引擎就是用于存储我们的数据的。在关系型数据库中我们一般将数据库存放在表中（Table）。
今天想和大家聊一聊 MySQL 中的 redo log，其实最早我是想聊两阶段提交的，后来想想可能有小伙伴还不了解 binlog，所以就先整了一篇 binlog： 手把手教你玩 MySQL 删库不跑路，直接把 MySQL 的 binlog 玩溜！ MySQL删库不跑路（视频版） binlog 大家懂了之后，接下来还差个 redo log，redo log 大家也懂了，那么再讲两阶段提交相信小伙伴们就很容易懂了，咱们一步一步来。 1. 谁的 redo log 学习 redo log，我觉得首先要搞明白一个问
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
mysql作为最流行的数据库，在开发过程中仍然有较多优化的空间，mysql的优化主要有4个方向：
最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后），每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据，统计的时间如下：
存储引擎 要了解mysql的锁，就要先从存储引擎说起。 常用存储引擎列表如下图所示： 最常使用的两种存储引擎： Myisam是Mysql的默认存储引擎。当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时
作为后端开发，日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
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 作为全世界广受欢迎的数据库，被用于很多中小型的项目中，但是你对 MySQL 数据库的存储引擎了解多少呢？
我们知道，在MySQL中，redo log是一个文件组，一般是3个文件，循环写入，写满的时候会做redo log层面的checkpoint，然后覆盖之前的redo log；而binlog是有归档功能的，每个binlog写满之后，都会重新开启下一个binlog开始写入，这也是为什么可以使用binlog来进行数据恢复的一个原因，就是因为它的归档功能。
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。
我们在cpu篇就提到，iowait高一般代表硬盘到瓶颈了。wait的意思，就是等，就像等正在化妆的女朋友，总是带着一丝焦躁。本篇是《荒岛余生》系列第四篇，I/O篇，计算机中最慢的那一环。其余参见：
连接器会校验你输入的用户名和密码是否正确，如果错误会返回提示，如果正确，连接器会查询当前用户对于的权限。连接器的作用就是校验用户权限
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们的增删改查本质上都是对页面上进行操作。我们知道在访问磁盘的时候，MySQL是会把数据加载到Buffer Pool然后进行操作的。对于DML操作，表、索引等的增删改DDL操作，还有数据本身是在Buffer Pool缓冲池中可能还没来得及刷新到磁盘中，系统或者服务器突然崩溃，那这些数据该怎么恢复呢？
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等
一 序言 在运维线上M-M 架构的MySQL数据库时,接收的比较多关于主备延时的报警:
多线程访问数据库使用多个数据库连接，不要跨线程使用同一个数据库连接，可以同netstat命令查看连接
上图展示的是 MySQL 的主从切换流程。在 State-1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。当需要切换的时候，就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B 的从库。
当应用程序访问数据时， MySQL 将数据从磁盘读取到内存，或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作，磁盘IO操作运行速度相对较慢，需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描，频繁数据读写请求时，高并发的写入更新数据，IO操作可能成为系统瓶颈。
redis将数据保存在内存中，一旦Redis服务器被关闭，或者运行Redis服务的主机本身被关闭的话，储存在内存里面的数据就会丢失
前言：MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下，数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后，很多地方都是需要优化的，不然就会出现很多问题，最显著的现象是查询和修改变慢，即响应时间变长，所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6340076.html
某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。
set global bulk_insert_buffer_size=128*1024*1024;
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。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查
前缀索引会使覆盖索引失效，额外增加回表的消耗，如果前缀索引的长度选择区分度不高，会额外导致扫描行数增加。
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序，人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的，但这些
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。
据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、
通过根据服务器目前状况，修改Mysql的系统参数，达到合理利用服务器现有资源，最大合理的提高MySQL性能。
InnoDB 是通用的存储引擎，在高可用和高性能之间做了折中。在MySQL8.0中，InnoDB是默认的存储引擎。除非你需要配置一个不一样的存储引擎，则在create table语句时添加ENGINE=存储引擎来指定其他的存储引擎。
使用日志对MySQL进行监视是一种重要的方法，通过日志可以评估服务器的操作状态，服务器崩溃后可以帮助进行数据恢复，使用复制功能时，能够帮助用户判断慢查询，此外还可以帮助用户确认安全合规等问题。本篇将介绍MySQL的各种日志。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述搭建Mysql三高架构中的复制，Mysql的复制在实战中实现比较简单，但是Mysql针对复制的内部优化却是一直在进行，这样说明这是值得重视和学习的内容，所以本节针对复制这一特征介绍相关的理论内容。
互联网时代除了业务迭代速度快，还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在，作为技术研发，如果参与的项目没有用到分库分表，都不好意说自己做过大项目。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。 不仅master，进行同步的slave上有相同的现象，业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源，上图所示监控为机器级别，机器IO写入负载是否来源于mysqld进程？如果来源于mysqld进程，是来自于mysqld进程的哪一部分
本测试主要用来做灾难恢复测试，即集群中某个分片对应的两个节点挂了一个，需要新增一个节点，存量数据同步情况和效率。
数据库存储引擎：是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
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