有两种方式，一是直接在系统shell下执行psql命令；而是先进入psql环境，然后再连接数据库。下面分别给出实例：
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
原文：http://www.monitis.com/blog/101-tips-to-mysql-tuning-and-optimization/ MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多，MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境，但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 Mysql 监控 MySQL服务器硬件和OS（操作系统）调优： 1、有足够的物理内存，能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问
MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多，MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境，但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 MySQL监控MySQL服务器硬件和OS（操作系统）调优： 1、有足够的物理内存，能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问的文件在内存里，而不是在磁盘上，InnoDB会快很多。 2、全力避免 Swap 操作 — 交换（swapping）是从磁盘读取数据，所以会很慢。 3、使用电
Oracle 数据库、Microsoft SQL Server、MySQL 数据库是我们在项目开发过程中最为常见的三种关系型数据库。下面我们分别从不同的角度对这三种数据库做一个深度剖析和区分，便于我们在开发中更为熟练地选择合适的数据库工具。
当你的业务到达一定的当量，肯定需要一定数量的数据库来负载均衡你的数据库请求，我在之前的博客中已经说明了，如何实现负载均衡，但是还有一个问题就是数据同步，因为负载均衡的前提就是，各个服务器的数据库是数据同步的。在业务量不大的时候，我们会使用主从复制的方法实现服务器数据同步，一主多从或者是双主等，但是虽然进行了读写分离，但是对于读的方法限制还是比较大，所以解决数据同步的问题就是数据库集群的意义。我这里使用mysql官网提供的mysql-cluster实现集群。（到文章发布前的最新版本的安装教程，把网上踩的坑都
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
网上有很多类似的文章，也是各种百度出来的，但是对于多数刚开始接触MYSQL主从的小白来说，网上文章的代码里面很多技术点都没有理解，有跌打误撞碰上的，但多数都是这篇文章卡主了，换篇文章接着卡。- -。
当你的业务到达一定的当量，肯定需要一定数量的数据库来负载均衡你的数据库请求，我在之前的博客中已经说明了，如何实现负载均衡，但是还有一个问题就是数据同步，因为负载均衡的前提就是，各个服务器的数据库是数据同步的。在业务量不大的时候，我们会使用主从复制的方法实现服务器数据同步，一主多从或者是双主等，但是虽然进行了读写分离，但是对于读的方法限制还是比较大，所以解决数据同步的问题就是数据库集群的意义。我这里使用mysql官网提供的mysql-cluster实现集群。（到文章发布前的最新版本的安装教程，把网上踩的坑都踩过了一遍；）
做为Mysql数据库管理员管理用户账户，是一件很重要的事，指出哪个用户可以连接服务器，从哪里连接，连接后能做什么。Mysql从3.22.11开始引入两个语句来做这件事，GRANT语句创建Mysql用户并指定其权限，而REVOKE语句删除权限。CREATE和REVOKE语句影响4个表
上篇文章说了，索引的b+树，聚簇索引 和 二级索引，以及如何使用索引，索引对空间和时间的影响，所以索引并不是越多越好。
我们首先在GitHub上面找到一个开源项目，此刻我找到的是这个开源项目 https://github.com/WinterChenS/my-site
一台服务器上都快开启200个redis实例了，看着就崩溃了。这么做无非就是想让不同类型的数据属于不同的应用程序而彼此分开。
[教程] v3版本，如何创建可远程连接的mysql用户？ 在v2的版本里，mysql的数据库名和用户名是分开的，虽然可以更灵活地创建用户，但大部分用户是用不到的 所以，在v3版本里，就把这两个合并了 那在v3版本里，如何创建可以远程连接的数据库用户呢？ 也简单，在创建数据库时 在主机名里填“%”就可以了 默认是 localhost，代表的是本机，只可以本机连接 替换为 % 代表是任意，所以就是本地或远程都可以连接了 不过，不要忘记了，还要在iptables或防火墙里，增加3306端口了访问，否则，也是连接不
有幸参与了一场“撕”的大会，里面虽然没有硝烟战火，但冲天的各种攻击的声音，那是不绝于耳。以下的记录可能有不全的地方，也可能有省略的地方，但尽量保证信息传递的准确性。最后有一点自己的小看法，当然非常的不重要，可以直接略过。
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
数据安全是现在互联网安全非常重要一个环节。而且一旦数据出现问题是不可逆的，甚至是灾难性的。
第一种方法： #!/bin/sh # 备份数据库 # Mysql 用户名密码 MYSQL_USER=root MYSQL_PASS=root BACKUP_DIR=/data/backup/mysql DATA_DIR=/data/backup/dbdata # 查询mysql中所有数据库名字 SQL_STRING="SELECT SCHEMA_NAME AS db FROM information_schema.SCHEMATA WHERE SCHEMA_NAME NOT IN ('mysql
如果有人说我精通ORACLE ，MYSQL ，那我信，但如果有人说特别精通MONGODB 的原理以及源代码，那就真的佩服了。这方面的书比较少，所以说精通MONGODB 的原理，那真是比较不容易。
在现代应用程序开发中，数据库的变化是一个不可避免的过程。为了管理数据库版本、维护迁移历史记录和确保开发团队之间的一致性，Flyway 是一个强大的数据库迁移工具，而与 Spring Boot 集成可以让我们更轻松地进行数据库版本管理。
我们可能会采取各种方式去优化，比如之前文章提到的缓存方案，SQL优化等等，除了这些方式以外，这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识，觉得数据库就是一堆数据的集合，但是实际却比这复杂的多，数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例：
MYSQL 的连接被打满,然后就无法提供服务了, 那大部分会有几种解决的方案和方法.
MySQL系列会通过引擎、索引、事务、锁来说明，这篇文章讲讲基本的概念和引擎的区别。
在上一章我们了解到，物理文件层在MySQL架构位于最底层，将数据库的数据存储在文件系统上，并完成与存储引擎的交互。存储数据包括日志文件，数据文件，配置文件等。本章将介绍linux环境下MySQL的各类文件。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程，颇有收获，总结一下。
在数据库中数据极速增长的情况下，数据库的瓶颈不在于存储，而是计算，即查询。数据量越大，查询的效率越低，对于越复杂的查询语句，其消耗服务器的资源越强，有时甚至不输于死循环。
在我的虚拟机里面, 与前端同学进行接口联调, 完成后发版到测试环境时, 前端同学突然说这个不对劲, 以为啥不对呢, 原来说的是返回值类型不对.
这些日志可以帮助我们定位 mysqld 内部发生的事件，数据库性能故障，记录数据的变更历史，用户恢复数据库等。本文主要讲解错误日志文件（Error Log）相关内容。
多版本并发控制是mysql的innodb采用的并发控制方案，在可重复读下默认使用该并发控制方案 原理：
CREATE USER name IDENTIFIED BY ‘cjhl_xzf’;
长字符串查询的时候，对时间和空间耗费都大，这时候可以创建hash索引或者选择字符串前几位做索引排序，若使用字符串前缀做索引，则会排序失效，用文件排序。
PostgreSQL 是一个很有意思的数据库，在使用中有一些习惯可以在同等的硬件下，更加有效的使用硬件提供的资源，让管理和使用POSTGRESQL 获得更多的性能。下面就说说一些使用POSTGRESQL 的习惯。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
创建 username (用户) 使用password (密码) 从任何主机连接到mysql服务器：
🧑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😉😉
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
逻辑备份最大优点是对于各种存储引擎,都可以使用同样的方法来备份。而物理备份则不同,不同的存储引擎有着不同的备份方法。
使用node+express创建项目，可以参考这篇文章 node+express项目
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
无论多么复杂的业务场景，一条数据的一生都体现在CRUD操作上——创建、查询、修改、删除。 正如人的生死轮回，数据亦是如此，一条数据随着时间的流逝，其价值也是在逐渐变小。 数据存在的价值则是在于它被使用的程度，在不同的系统中，人们对于不同时期的数据有着不同的需求。 比如12306、携程上的火车、机票订单，人们往往只关注30天之内的订单，而携程正是默认只保留30天的订单信息，超过30天的订单需要通过手机号查找。 携程订单 携程为什么要这么做？ 其实仔细想想不难明白，作为全国购票平台，每年数以亿计的订单，如果全
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
主从复制的根本原理是从 master 服务器上面的数据，通过一定的方式同步到 slave 服务器上面。基本过程如下图：
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降，而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑（5.5版本之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。 三、PG 多年来在
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