# 云数据库 RDS MySQL 版 #
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MySQL相关问题-1
MySQL支持多种数据引擎，如InnoDB（支持事务、行级锁、外键及聚簇索引）、MyISAM（查询快、仅支持表级锁及非聚簇索引）、Memory（数据存储于内存，适合临时数据）和Archive（高效压缩，适合归档数据）。不同引擎在事务、锁机制、索引类型及适用场景上存在差异。
MySQL相关问题
当SQL语句执行缓慢时，可通过Skywalking等工具定位慢SQL，再使用Explain分析执行计划。重点关注possible_keys、key、key_len、type和extra字段，判断索引使用情况及是否回表。可通过优化索引、使用覆盖索引等方式提升性能。此外，还可开启MySQL慢日志或使用Arthas、Prometheus等工具辅助定位问题。
RDS DuckDB技术解析一：当 MySQL遇见列式存储引擎
RDS MySQL DuckDB分析实例以列式存储与向量化计算为核心，实现复杂分析查询性能百倍跃升，为企业在海量数据规模场景下提供实时分析能力，加速企业数据驱动型决策效能。
保障Redis与MySQL数据一致性的强化方案
在设计时，需要充分考虑到业务场景和系统复杂度，避免为了追求一致性而过度牺牲系统性能。保持简洁但有效的策略往往比采取过于复杂的方案更加实际。同时，各种方案都需要在实际业务场景中经过慎重评估和充分测试才可以投入生产环境。
为什么 MySQL 不推荐用 Docker 部署？
本文探讨了MySQL是否适合容器化的问题，分析了Docker容器在数据安全、性能瓶颈、状态管理及资源隔离等方面的挑战，并指出目前主流分布式数据库如TDSQL和OceanBase仍倾向于部署在物理机或KVM上。
从MySQL到云数据库，数据库迁移真的有必要吗？
本文探讨了企业在业务增长背景下，是否应从 MySQL 迁移至云数据库的决策问题。分析了 MySQL 的优势与瓶颈，对比了云数据库在存储计算分离、自动化运维、多负载支持等方面的优势，并提出判断迁移必要性的五个关键问题及实施路径，帮助企业理性决策并落地迁移方案。
MySQL数据库性能调优：实用技术与策略
通过秉持以上的策略实施具体的优化措施，可以确保MySQL数据库的高效稳定运行。务必结合具体情况，动态调整优化策略，才能充分发挥数据库的性能潜力。
MySQL的sql_mode模式说明及设置
MySQL的sql_mode模式说明及设置
从自建MySQL到阿里云RDS：程序员的数据库减负革命
如果你正在为自建MySQL数据库的高成本运维发愁，为凌晨三点的主从同步故障告警而崩溃，为开发团队频繁索要新测试库的要求感到窒息——是时候开启一场数据库的自我救赎了。
程序员更需构建"技术敏锐度+工程落地能力+跨域协作"的三维竞争力，通过创建技术组合形成差异化优势。企业应建立持续学习机制，提供AI沙盒环境促进技术转化。
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