Redis作为承担缓存作用的数据库，一般会应用在高并发的场景里，而在这些高并发应用场景的数据库层面还会用到其他数据库的组件或集群以提升性能，比如用MySQL主从集群实现读写分离效果、用MyCAT组件实现分库分表的功能。另外，Redis本身会以集群的形式对外提供缓存服务。
说明：本文主要学习下Laravel的Model Observer模型观察者，把一点点经验分享出来希望对别人能有帮助。同时，会将开发过程中的一些截图和代码黏上去，提高阅读效率。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
MySQL支持静态数据加密。静态数据加密的目的是为了防止保存在磁盘上的文件被非法盗用，使用该功能可以确保数据库的表空间，日志等文件即使是被盗用，也无法读取里面的敏感数据。
来源：GavinZhang（ @GavinBuildSomething ） guoze.me/2016/06/26/how-to-google/ 如果说近二十年最伟大的发明，我相信搜索引擎肯定会占据一个不容小觑的位置，它不单是一项发明，更是一项成就，最大程度消灭了信息的不平等。既然人人都可以接触到海量的信息，那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一的标准了：善用搜索引擎的都是信息时代的富翁，不懂搜索引擎的都是信息时代的负翁。 而像程序员这种必须终生学习的职业，搜索引擎就是我们的左膀右臂。懂搜索引擎就是我们的基
Zabbix3.0 Server以后就自带了MySQL插件来监控mysql数据库的模板，只需要配置好agent客户端，然后在web端给主机增加模板就行了。 以下是公司线上的zabbix3.0环境下添加mysql监控操作记录： Zabbix_agent客户端操作 1）首先在客户端的mysql里添加权限，即本机使用zabbix账号连接本地的mysql mysql> grant all on *.* to zabbix@'localhost' identified by "123456”; mysql> flu
假设你有个操作，一个请求过来，各种操作MySQL，半天查出来一个结果，耗时600ms。 但这结果可能接下来几个小时都不会再变，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
如果票选近二十年最伟大的发明，我相信搜索引擎肯定会占据一个不容小觑的位置，它不单是一项发明，更是一项成就，最大程度消灭了信息的不平等。既然人人都可以接触到海量的信息，那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一的标准了：善用搜索引擎的都是信息时代的富翁，不懂搜索引擎的都是信息时代的负翁。
Union：union和union all都叫几个select，除了最左边的是primary，其他都是union。
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
在前一篇文章我讲了下 MySQL 的全局锁、表记锁和行级别锁，其中行级锁只提了概念，并没有具体说。
最近世界变化太大，在大浪潮的冲击下没有人可以幸免，对于我这代人从来没有这么近距离的观测过时代的转折点。不过好在，事情渐渐的明朗了起来，我对于未来的顾虑开始慢慢消散，所以回到学习上来，开始重新静下心来做自己那点微小的工作。
前面说了子查询里有no/any/all不能用limit，group by，order by等，他会被查询优化器优化掉，子查询可能会物化转成内连接semi-join查询，物化就是会吧子查询看做一个表，如果数据太大，超过系统变量tmp_table_size，则会在磁盘里创建b+树的临时表，如果比较小，则会创建内存里hash树的临时表，之后会物化表转连接，但如果直接转where 和on，则可能会出现子查询多条的情况，我们的真实需求并不需要多条，所以有了semi-join。
前些年，HandlerSocket的横空出世让人们眼前一亮，当时我还写了一篇文章介绍了其用法梗概，时至今日，由于种种原因，HandlerSocket并没有真正流行起来，不过庆幸的是MySQL官方受其启发，研发了基于InnoDB的Memcached插件，总算是在MySQL中延续了NoSQL的香火，以前单独架设Memcached服务器不仅浪费了内存，而且还必须自己维护数据的不一致问题，有了Memcached插件，这些问题都不存在了，而且借助MySQL本身的复制功能，我们可以说是变相的实现了Memcached的复制，这更是意外之喜。
1.简单介绍 InnoDB给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。 2.之所以选用innodb作为存储引擎的
压缩表从名字上来看，简单理解为压缩后的表，也就是把原始表根据一定的压缩算法按照一定的压缩比率压缩后生成的表。
大家好，我是Coder哥，我们继续来聊分布式思想，今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面，记得收藏哟！！！如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的，^_^
多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。
题目是原题抄 http://www.2cto.com/article/201510/446796.html
Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？
这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。
定义: 一个类承担的职责不宜过多，或者说就一个类而言，应该仅有一个引起它变化的原因
在这些年的MySQL升级需求中，让我大跌眼镜的一个现象是：驱动业务从MySQL 5.5升级到MySQL 5.7的很大一个因素是因为JSON这个特性。
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写，比如多于的括号，比如有的外连接其实跟内连接类似，可以优化查询表的顺序。子查询又分为相关和不相关子查询，如果子查询过滤条件里有外层查询的参数，则是相关子查询，反之则是不相关子查询。Any函数就代表只要有一个就行，最小的，all代表必须所有的都满足这个条件，所以必须最大的也满足。当我们判断子查询里是否存在的时候，则用exists判断，有则返回true。
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？
在MySQL中，索引（index）也叫做“键（key）”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页（简称数据页或者索引页）的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大；数据页的这类操作越多，对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
MySQL 里字段的属性很多，对性能来说，影响也是可大可小，所以针对其属性这一块有必要进行一次探究。
前面我们说了innoDB有很多页类型，主要介绍了index索引页，包含七个主要部分。File header里有效验和和file_page_prev和file_page_next吧所有的页联系起来，组成双向链表。Page header里有当前页的槽点和记录数，还有next record来吧每个数据连接起来，组成单链表。查询的时候有page directory。File trailer里的效验和能检验数据是否完成。如果上面说的这些你都不明白，建议吧前面的文章再看一看，接下来的知识不适合你。什么？前面内容太多，太生涩看不懂？好的，等我！
港真，Null 貌似在哪里都是个头疼的问题，比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException，为了避免猝不及防的空指针异常，千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断，麻烦而又臃肿，为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null，在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NULL，而不是NULL，除非特殊情况。但却都只给结论不说明原因，犹如鸡汤不给勺子一样，让不少初学者对这个结论半信半疑或
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
大家注意：因为微信改了推送机制，会有小伙伴刷不到当天的文章，一些比较实用的知识和信息，错过了就是错过了。所以建议大家加个星标
参考文章： Mysql 索引详解和优化 数据库原理-几种数据模型 Mysql中的key和index的区别 （讲的很合理） Mysql中的Cascade，NO ACTION，Restrict，SET NULL几种功能说明 Mysql中key 、primary key 、unique key 与index区别
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
参考： http://dinglin.iteye.com/blog/1681332
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
只要问到缓存，上来第一个问题，肯定能是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？
360春秋杯3道web题的简单分析 From ChaMd5安全团队核心成员 pcat&香香 where is my cat 这题一开始很坑的，存在着/.git/config这个泄露文件，而且还跟百度杯资格赛的cat题一致，那个cat题到现在还没一血，如果这题跟那题一致的话，就可以不用做了。所幸管理员说此猫非彼猫。（后期的.git文件夹都直接被移除） 这题前前后后翻找了不久，一个特别要注意的点是cookies里有一个HOST=0，一开始设置把值设置为1或者一些命令，都不见什么效果。 最后突破口在一开始访问网页
港真，Null 貌似在哪里都是个头疼的问题，比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException，为了避免猝不及防的空指针异常，千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断，麻烦而又臃肿，为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。
假设一个请求，各种操作MySQL，半天才查出来一个结果，但这结果可能接下来几个小时都不会再变，或变了也可不用立即返给用户。
连接服务 连接方法和mysql一样，里面呈现出的CLI界面也与mysql非常相似 [root@h101 ~]# mysql -u cc -p -P 8066 -h 192.168.100.102 Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 1 Server version: 5.5.8-mycat-1.5-GA-20160217103036 MyC
使用MYSQL有一段时间了，由于公司使用SQLSERVER和MYSQL，而且服务器数量和数据库数量都比较多
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
从 MySQL5.7.11开始，MySQL对InnoDB支持存储在单独表空间中的表的数据加密 。此功能为物理表空间数据文件提供静态加密。该加密是在引擎内部数据页级别的加密手段，在数据页写入文件系统时加密，加密用的是AES算法，而其解密是在从文件读到内存中时进行。
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