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一文带你了解MySQL主从复制(Master-Slave)

1.复制概述

Mysql内建的复制功能是构建大型,高性能应用程序的基础。将Mysql的数据分布到多个系统上去,这种分布的机制,是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机(slaves)上,并重新执行一遍来实现的。复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或多个其它服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时,它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新,然后封锁并等待主服务器通知新的更新。

如何确保mysql的alter语句不锁表(mysql如何保证不丢数据)

mysql增加字段、修改字段、增加索引、调整索引的情况比较复杂,有可能锁表,从而导致其他进程不可访问。如何确保alter语句不会引发锁表呢?

mysql已经提供相关的验证功能,就是在alter语句的末尾增加

ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;

当alter语句无法做到不锁表,alter脚本就会执行失败,从而确保alter脚本不会导致锁表。

一遇到复杂分析查询就卡顿?MySQL分析实例了解一下

随着企业数据爆发式增长,MySQL分析查询卡顿问题越来越多,用户时效性不能保证,精细化运营诉求不能满足。如何能无缝对接业务库,实现毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索,MySQL分析实例给出完美解决方案。

MySQL分析实例是云数据库RDS MySQLAnalyticDB for MySQL联合打造,产品级深度融合的OLTP+OLAP解决方案,解决客户复杂分析查询卡顿问题,快速构建实时数仓。一键购买,权限打通,免费自动数据同步,业务库毫无感知和影响情况下数据实时同步到分析库,帮助云数据库RDS MySQL客户快速构建实时数仓平台。无需自行搭建数仓,无需关注数据如何入库,更无需担心数据实时性,用户只需购买分析实例即可同步创建一个分析性能约为MySQL100倍的分析库。

从“如何设计用户超过1亿的应用”说起—数据库调优实战

杭州湖畔网络技术有限公司是一家专业提供SaaS化电商ERP服务的创业公司,主要用户群体为经营淘宝、天猫、京东等主流电商平台、自建商城、线下渠道的商家及中小企业。作为SaaS服务提供商,服务数万乃至数十万级用户是业务架构初期就必须考虑的问题。庞大的用户群以及海量的用户数据意味着基础设施的构建必须兼顾高效与稳定,而按照通用的基础设施建设方案的话,需要面对成本过高、实现复杂、需要投入太多精力等问题,这对当时的湖畔网络这样的初创公司来说,完全不能承受。因此,更经济、更方便扩展的云服务平台成为首选。在对比现有各家云服务后,我们选择了稳定性与成熟度都经过大量用户检验的阿里云。

MySQL低版本升级操作流程(mysql如何升级版本)

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0 - 升级背景

MySQL 5.5发布于2010年,至今已有十年历史,官方已经停止更新。2008年发布的MySQL 5.1版本,在2018年发布的MySQL 8.0版本后,也已不再兼容和更新。

MySQL从入门到实战:表设计、索引优化与高频面试解析

一、业务场景驱动表设计:电商订单系统案例

场景背景
某电商平台需设计用户、商品、订单模块,要求支持以下操作:

  1. 用户高频查询最新订单
  2. 按商品分类+价格区间筛选商品

你用了吗?DBA必备的15款MySQL管理工具

如今,Web应用程序的响应速度是成功的关键法宝之一。它与用户互动,用户对网站的看法,甚至谷歌网站排名情况都有着密不可分的关系。数据库性能是响应速度最重要的因素之一,一旦出错,所有程序都将会宕机。

工欲善其事,必先利其器。几乎每一个Web开发人员都有一个最钟爱的MySQL管理工具,它帮助开发人员在许多方面支持包括PostgreSQL,MySQL,SQLite,Redis,MongoDB等在内的多种数据库;提供各种最新的特性,包括触发器、事件、视图、存储过程和外键;此外,它还支持导入、数据备份、MySQL对象结构、管理用户等多种功能。

忆联 Docker+MySQL 流控方案:打造安全高效存储底座释放 AI 极致性能


席卷全球的数字经济浪潮下,高效的数据存储与处理能力已成为抢占AI时代技术高地的关键。基于Docker部署的MySQL,凭借其灵活的部署方式、高效的资源利用率、出色的隔离性与稳定性,正成为众多AI应用项目的首选数据库方案。

MySQL分表时机:100w?300w?500w?都对也都不对

导读

以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。

如果此时,我们才去做分表,可能已经太晚了,为什么呢?

我以最典型的应用场景:用户筛选功能,以查询年龄在18到24岁的100位女性用户为例:

MySQL进阶五之自动读写分离mysql-proxy

自动读写分离

目前,大量现网用户的业务场景中存在读多写少、业务负载无法预测等情况,在有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法承受读取压力,甚至会对业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,可以创建一个或多个只读实例,利用只读实例满足大量的数据库读取需求。但此类解决方案需要业务侧支持读写分离改造,其代码的健壮性决定了业务读写分离的质量,对用户的技术要求较高,而且灵活性和可扩展性较差。 故创建只读实例后,可以通过开通数据库代理,配置访问地址策略,然后在应用程序中配置数据库代理地址,使写请求自动转发到主实例,读请求自动转发到各个只读实例。数据库代理除了具备自动读写分离功能,也能为其他业务痛点提供更好的解决方案。

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