mysql支持4种级别的事务隔离：未提交读(read uncommitted)，已提交读(read committed)，可重复读(repeatable read)，串行化(serializable)。一般mysql默认的事务隔离级别是可重复读，在这种隔离级别下当遇到幻读的情况，该怎么处理呢。
MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎表中，在之前版本的MySQL中，数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎表中，还存放于元数据文件、非事务性存储引擎表中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进，以及改进带来的好处、影响以及局限性。
以下对 DBLE 3.21.06.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
1.2.1打开Navicat，点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图：
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
保证主服务器（Master）和从服务器（Slave）的数据是一致性的，向Master插入数据后，Slave会自动从Master把修改的数据同步过来（有一定的延迟），通过这种方式来保证数据的一致性，就是Mysql复制
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
MyISAM是MySQL 默认存储引擎，它不支持事务，外键。但访问速度快，对事务完整性没有要求或者以select,insert 为主的应用基本上都可以使用这个引擎。
1. 支持多种数据源：pgloader 支持从 MySQL、SQLite、CSV 文件、固定宽度文本文件等多种数据源迁移数据到 PostgreSQL，同时也支持从 Microsoft SQL Server 和 Oracle 数据库迁移数据。
SS可以兼容的，XS、SX、XX之间是互斥的，即读锁之间可以共享，读写和写写之间是不兼容的
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134740.html原文链接：https://javaforall.cn
《高性能MySQL》读书笔记（二）——MySQL存储引擎概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录，创建表时，会在此目录下，创
事务的作用是将一系列操作作为一个整体，一但其中出现问题，会回滚到事务的开始状态。即事务维护了数据的完整性和一致性。
🧑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😉😉
写在前面：最早接触的MySQL是在三年前，那时候MySQL还是4.x版本，很多功能都不支持，比如，存储过程，视图，触发器，更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始，MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了；复制、集群、分区、分布式事务，这些企业级的特性，使得现在的MySQL，完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器，尽管节约成本是一个因素，但是没有强大功能作后盾，则是不可想象的)。虽然，MySQL还有很多不足，比如，复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进，但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了，更何况它是opensource的。这段时间没有事，出于好奇，略微的研究了一下MySQL，积累了一些资料，欲总结出来。这些资料打算分为两部分，上部主要讨论MySQL的优化，其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》，如果有时间，以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手，希望你不吝赐教；如果你是新手，希望对你有用。
当使用 WITH CHECK OPTION 子句创建视图时，MySQL 会通过视图检查正在更改的每个行，例如插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL 允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql 提供了两个选项：CASCADED 和 LOCAL，默认值为 CASCADED。
MySQL 已提供了 INSERT IGNORE INTO 、REPLACE INTO、INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 等表达式实现不重复插入的功能，不过，要使用这些表达式，表上必须有主键或者唯一索引字段，主键或者唯一索引作为判断重复记录的依据。
使用默认模块sqlite3 使用sqlite3模块的connect方法来创建/打开数据库，需要指定数据库路径，不存在则创建一个新的数据库
分布式TDSQL for MySQL数据库是一种支持存算分离、自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。整体架构分为数据节点和计算节点。数据节点由腾讯自研的 TXSQL 负责底层数据管理相关功能，计算节点在协议层和功能方面兼容 MySQL 8.0。本文主要介绍的是，计算节点如何将一个 DDL 正确地执行到这些数据节点，从而保证集群整体对外的一致性。
我们在上篇文章中提到了记录锁（行锁）、间隙锁和临键锁，后台有小伙伴催我更新一下其他的锁。拖延症又犯了，趁周末，今天我们来总结一下MyISAM和InnoDB引擎下锁的种类及使用方法。
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前）。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，MySQL引入了InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎，但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。（如果你不介意 MyISAM 崩溃恢复问题的话）。
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源，今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例，MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章，再多的锁都难不倒你。
本文导读：在使用mysql数据库时，经常需要对mysql进行维护，查询每个库、每个表的具体使用情况，Mysql数据库可以通过执行SHOW TABLE STATUS命令来获取每个数据表的信息。
2、 确保表中的每列都和主键相关（不然东一句西一句就乱了） 每张表中只有一个主键 建立在第一范式之上的，一个表中只能保存一种数据 不可以把多种数据保存在同一张数据库表中~
墨墨导读：本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析，大家有没有遇到过这种问题？
某银行客户在从Oracle迁移到MySQL的开发中，MySQL在READ-COMMITTED隔离级别下，出现了insert阻塞update的情况，但同样的情况下，Oracle的insert则不会阻塞update。本文通过复现该问题，分析MySQL的锁信息，确认是MySQL与Oracle在并发事务处理上的差异，在进行数据库迁移改造的程序开发应予以关注。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
当慢查在执行的时候，大部分的都是表现在 Sending data 的状态，我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布：
mvcc机制是mysql解决事务问题一项重要机制，通过这个机制，mysql解决了关于事务的问题：脏写、脏读、重复读的问题，但是默认的不可重复读的情况下还是会出现幻读的问题。
InnoDB 支持多粒度锁（multiple granularity locking），它允许行级锁与表级锁共存，而意向锁就是其中的一种表锁。
对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
InnoDB采用MVCC来支持高并发，并且实现了4个标准的隔离级别。其默认的隔离级别是可重复读。当隔离级别是可重复读的时候，是会发生幻读的问题的。那么MySQL如何解决这个问题呢？
本篇是村民新坑的开始，村民最近在看《 高性能 MySQL 》这本书，村民在看的是第三版，仅涵盖 MySQL 5.5，虽然最新的 MySQL 已经是 8.0 版本，但后者肯定是在前者的基础上，因此学习价值还是很大的。这系列村民会基本以一章节一篇的形式记录村民对书中内容的摘抄整理及笔记，没什么新意，仅仅算是一种自娱自乐的分享，对这本书感兴趣的同学当然也可以买来看看。
首先看 CPU内存、硬盘io的消耗程度，其中重点是硬盘使用率，要为长假做好准备，避免单位在过年期间业务写入增长，磁盘占满。
之前一直使用mysql作为存储数据库，虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储，hive作为简单查询工具，maxcompute作为大数据查询服务等等，但没有感觉多少差别。事实上，我们往往听说SQL-92标准之类的云云！
这是一道最近裸面转转的视频面试中，面试官抛来的一道送分题。由于当时是裸面，所以屏幕前的你懂得哈哈。
首先，MySQL必须要运行一个服务，监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候，必须要弄清楚的有两件事。
如果大表原本跟业务无关，此时没有太多的关系，但如果一旦大表加入了业务，就会对业务产生严重的性能影响。
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下，当是给自己复习一遍，也是方便以后查询
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
char:固定长度,不够会在末尾补空格,取出时删除所有末尾的空格,所以取出时会丢失末尾的空格,可能会浪费空间,查询效率比varchar高,单位字符,最多存255个字符,和字符集无关.
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说： a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 发生的列，可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引， 选择度高的列建议作为索引的第一个字
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
