AI 助理
备案控制台
开发者社区 数据库 文章 正文

MySQL实现分库分表代码实战（Mango中间件）

2023-10-11 228
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB
推荐场景：
学生管理系统数据库设计 搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL，集群系列 2核4GB
推荐场景：
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL，高可用系列 2核4GB
简介： MySQL实现分库分表代码实战（Mango中间件）

MySQL实现分库分表代码实战（Mango中间件）


文章目录

一、目标分析

  • 分表数量: 256 分库数量: 4
  • 以用户ID(user_id) 为数据库分片Key
  • 最后测试订单创建，更新，删除, 单订单号查询，根据user_id查询列表操作。

架构图:

表结构如下:

CREATE TABLE `order_XXX` (
  `order_id` bigint(20) unsigned NOT NULL,
  `user_id` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '订单id',
  `status` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '订单状态',
  `booking_date` datetime DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`),
  KEY `idx_user_id` (`user_id`),
  KEY `idx_bdate` (`booking_date`),
  KEY `idx_ctime` (`create_time`),
  KEY `idx_utime` (`update_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

注: 000<= XXX <= 255, 本文重点在于分库分表实践, 只保留具有代表性字段，其它场景可以在此基础上做改进。

全局唯一ID设计

要求:

  1. 全局唯一
  2. 粗略有序
  3. 可反解出库编号

组成：1bit + 39bit时间差 + 8bit机器号 + 8bit用户编号(库号) + 8bit自增序列

订单号组成项 保留字段 毫秒级时间差 机器数 用户编号(表编号) 自增序列
所占字节(单位bit) 1 39 8 8 8

单机最大QPS: 256000

使用寿命: 17年

二、环境准备

1、基本信息

项 版本 备注
SpringBoot 2.1.10.RELEASE
Mango 1.6.16 wiki地址:https://github.com/jfaster/mango
HikariCP 3.2.0
Mysql 5.7 测试使用docker一键搭建

2、数据库环境准备

进入mysql:

#主库
mysql -h 172.30.1.21 -uroot -pbytearch
#从库
mysql -h 172.30.1.31 -uroot -pbytearch

进入容器

#主库
mysql -h 172.30.1.21 -uroot -pbytearch
#从库
mysql -h 172.30.1.31 -uroot -pbytearch

查看运行状态

#主
docker exec db_1_master sh -c 'mysql -u root -pbytearch -e "SHOW MASTER STATUS \G"'
#从
docker exec db_1_slave sh -c 'mysql -u root -pbytearch -e "SHOW SLAVE STATUS \G"'

3、建库 & 导入分表

（1）在mysql master实例分别建库

172.30.1.21( o rder_db_ 1) ,

172.30.1.22( order_db_2) ,

172.30.1.23( ord er_db_3) ,

172.30.1.24( order_db_4 )

（2）依次导入建表SQL 命令为

mysql -uroot -pbytearch -h172.30.1.21 order_db_1<fast-cloud-mysql-sharding/doc/sql/order_db_1.sql;
mysql -uroot -pbytearch -h172.30.1.22 order_db_2<fast-cloud-mysql-sharding/doc/sql/order_db_2.sql;
mysql -uroot -pbytearch -h172.30.1.23 order_db_3<fast-cloud-mysql-sharding/doc/sql/order_db_3.sql;
mysql -uroot -pbytearch -h172.30.1.24 order_db_4<fast-cloud-mysql-sharding/doc/sql/order_db_4.sql;

三、配置&实践

1、pom文件

<!-- mango 分库分表中间件 --> 
<dependency>
    <groupId>org.jfaster</groupId>
    <artifactId>mango-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.0.1</version>
</dependency>
<!-- 分布式ID生成器 -->
<dependency>
    <groupId>com.bytearch</groupId>
    <artifactId>fast-cloud-id-generator</artifactId>
    <version>${version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>6.0.6</version>
</dependency>

2、常量配置

package com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.common;
/**
 * 分库分表策略常用常量
 */
public class ShardingStrategyConstant {
    /**
     * database 逻辑名称 ，真实库名为 order_db_XXX
     */
    public static final String LOGIC_ORDER_DATABASE_NAME = "order_db";
    /**
     * 分表数 256，一旦确定不可更改
     */
    public static final int SHARDING_TABLE_NUM = 256;
    /**
     * 分库数, 不建议更改， 可以更改，但是需要DBA迁移数据
     */
    public static final int SHARDING_DATABASE_NODE_NUM = 4;
}

3、yml 配置

4主4从数据库配置， 这里仅测试默认使用root用户密码，生产环境不建议使用root用户。

mango:
  scan-package: com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.dao
  datasources:
    - name: order_db_1
      master:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.21:3306/order_db_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
        user-name: root
        password: bytearch
        maximum-pool-size: 10
        connection-timeout: 3000
      slaves:
        - driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.31:3306/order_db_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
          user-name: root
          password: bytearch
          maximum-pool-size: 10
          connection-timeout: 3000
    - name: order_db_2
      master:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.22:3306/order_db_2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
        user-name: root
        password: bytearch
        maximum-pool-size: 10
        connection-timeout: 3000
      slaves:
        - driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.32:3306/order_db_2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
          user-name: root
          password: bytearch
          maximum-pool-size: 10
          connection-timeout: 3000
    - name: order_db_3
      master:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.23:3306/order_db_3?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
        user-name: root
        password: bytearch
        maximum-pool-size: 10
        connection-timeout: 3000
      slaves:
        - driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.33:3306/order_db_3?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
          user-name: root
          password: bytearch
          maximum-pool-size: 10
          connection-timeout: 3000
    - name: order_db_4
      master:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.24:3306/order_db_4?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
        user-name: root
        password: bytearch
        maximum-pool-size: 10
        connection-timeout: 3000
      slaves:
        - driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          jdbc-url: jdbc:mysql://172.30.1.34:3306/order_db_4?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedState&connectTimeout=1000&socketTimeout=5000&useSSL=false
          user-name: root
          password: bytearch
          maximum-pool-size: 10
          connection-timeout: 300

4、分库分表策略

1). 根据order_id为shardKey分库分表策略

package com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.strategy;
import com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.common.ShardingStrategyConstant;
import com.bytearch.id.generator.IdEntity;
import com.bytearch.id.generator.SeqIdUtil;
import org.jfaster.mango.sharding.ShardingStrategy;
/**
 * 订单号分库分表策略
 */
public class OrderIdShardingStrategy implements ShardingStrategy<Long, Long> {
    @Override
    public String getDataSourceFactoryName(Long orderId) {
        if (orderId == null || orderId < 0L) {
            throw new IllegalArgumentException("order_id is invalid!");
        }
        IdEntity idEntity = SeqIdUtil.decodeId(orderId);
        if (idEntity.getExtraId() >= ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM) {
            throw new IllegalArgumentException("sharding table Num is invalid, tableNum:" + idEntity.getExtraId());
        }
        //1. 计算步长
        int step = ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM / ShardingStrategyConstant.SHARDING_DATABASE_NODE_NUM;
        //2. 计算出库编号
        long dbNo = Math.floorDiv(idEntity.getExtraId(), step) + 1;
        //3. 返回数据源名
        return String.format("%s_%s", ShardingStrategyConstant.LOGIC_ORDER_DATABASE_NAME, dbNo);
    }
    @Override
    public String getTargetTable(String logicTableName, Long orderId) {
        if (orderId == null || orderId < 0L) {
            throw new IllegalArgumentException("order_id is invalid!");
        }
        IdEntity idEntity = SeqIdUtil.decodeId(orderId);
        if (idEntity.getExtraId() >= ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM) {
            throw new IllegalArgumentException("sharding table Num is invalid, tableNum:" + idEntity.getExtraId());
        }
        // 基于约定，真实表名为 logicTableName_XXX， XXX不足三位补0
        return String.format("%s_%03d", logicTableName, idEntity.getExtraId());
    }
}

2). 根据user_id 为shardKey分库分表策略

package com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.strategy;
import com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.common.ShardingStrategyConstant;
import org.jfaster.mango.sharding.ShardingStrategy;
/**
 * 指定分片KEY 分库分表策略
 */
public class UserIdShardingStrategy implements ShardingStrategy<Integer, Integer> {
    @Override
    public String getDataSourceFactoryName(Integer userId) {
        //1. 计算步长 即单库放得表数量
        int step = ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM / ShardingStrategyConstant.SHARDING_DATABASE_NODE_NUM;
        //2. 计算出库编号
        long dbNo = Math.floorDiv(userId % ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM, step) + 1;
        //3. 返回数据源名
        return String.format("%s_%s", ShardingStrategyConstant.LOGIC_ORDER_DATABASE_NAME, dbNo);
    }
    @Override
    public String getTargetTable(String logicTableName, Integer userId) {
        // 基于约定，真实表名为 logicTableName_XXX， XXX不足三位补0
        return String.format("%s_%03d", logicTableName, userId % ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM);
    }
}

5、dao层编写

1). OrderPartitionByIdDao

package com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.dao;
import com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.common.ShardingStrategyConstant;
import com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.pojo.entity.OrderEntity;
import com.bytearch.fast.cloud.mysql.sharding.strategy.OrderIdShardingStrategy;
import org.jfaster.mango.annotation.*;
@DB(name = ShardingStrategyConstant.LOGIC_ORDER_DATABASE_NAME, table = "order")
@Sharding(shardingStrategy = OrderIdShardingStrategy.class)
public interface OrderPartitionByIdDao {
    @SQL("INSERT INTO #table (order_id, user_id, status, booking_date, create_time, update_time) VALUES" +
            "(:orderId,:userId,:status,:bookingDate,:createTime,:updateTime)"
    )
    int insertOrder(@TableShardingBy("orderId") @DatabaseShardingBy("orderId") OrderEntity orderEntity);
    @SQL("UPDATE #table set update_time = now()" +
            "#if(:bookingDate != null),booking_date = :bookingDate #end " +
            "#if (:status != null), status = :status #end" +
            "WHERE order_id = :orderId"
    )
    int updateOrderByOrderId(@TableShardingBy("orderId") @DatabaseShardingBy("orderId") OrderEntity orderEntity);
    @SQL("SELECT * FROM #table WHERE order_id = :1")
    OrderEntity getOrderById(@TableShardingBy @DatabaseShardingBy Long orderId);
    @SQL("SELECT * FROM #table WHERE order_id = :1")
    @UseMaster
    OrderEntity getOrderByIdFromMaster(@TableShardingBy @DatabaseShardingBy Long orderId);

6、单元测试

@SpringBootTest(classes = {Application.class})
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class ShardingTest {
    @Autowired
    OrderPartitionByIdDao orderPartitionByIdDao;
    @Autowired
    OrderPartitionByUserIdDao orderPartitionByUserIdDao;
    @Test
    public void testCreateOrderRandom() {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            int userId = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000,1000000);
            OrderEntity orderEntity = new OrderEntity();
            orderEntity.setOrderId(SeqIdUtil.nextId(userId % ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM));
            orderEntity.setStatus(1);
            orderEntity.setUserId(userId);
            orderEntity.setCreateTime(new Date());
            orderEntity.setUpdateTime(new Date());
            orderEntity.setBookingDate(new Date());
            int ret = orderPartitionByIdDao.insertOrder(orderEntity);
            Assert.assertEquals(1, ret);
        }
    }
    @Test
    public void testOrderAll() {
        //insert
        int userId = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000,1000000);
        OrderEntity orderEntity = new OrderEntity();
        orderEntity.setOrderId(SeqIdUtil.nextId(userId % ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM));
        orderEntity.setStatus(1);
        orderEntity.setUserId(userId);
        orderEntity.setCreateTime(new Date());
        orderEntity.setUpdateTime(new Date());
        orderEntity.setBookingDate(new Date());
        int i = orderPartitionByIdDao.insertOrder(orderEntity);
        Assert.assertEquals(1, i);
        //get from master
        OrderEntity orderInfo = orderPartitionByIdDao.getOrderByIdFromMaster(orderEntity.getOrderId());
        Assert.assertNotNull(orderInfo);
        Assert.assertEquals(orderInfo.getOrderId(), orderEntity.getOrderId());
        //get from slave
        OrderEntity slaveOrderInfo = orderPartitionByIdDao.getOrderById(orderEntity.getOrderId());
        Assert.assertNotNull(slaveOrderInfo);
        //update
        OrderEntity updateEntity = new OrderEntity();
        updateEntity.setOrderId(orderInfo.getOrderId());
        updateEntity.setStatus(2);
        updateEntity.setUpdateTime(new Date());
        int affectRows = orderPartitionByIdDao.updateOrderByOrderId(updateEntity);
        Assert.assertTrue( affectRows > 0);
    }
    @Test
    public void testGetListByUserId() {
        int userId = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000,1000000);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            OrderEntity orderEntity = new OrderEntity();
            orderEntity.setOrderId(SeqIdUtil.nextId(userId % ShardingStrategyConstant.SHARDING_TABLE_NUM));
            orderEntity.setStatus(1);
            orderEntity.setUserId(userId);
            orderEntity.setCreateTime(new Date());
            orderEntity.setUpdateTime(new Date());
            orderEntity.setBookingDate(new Date());
            orderPartitionByIdDao.insertOrder(orderEntity);
        }
        try {
            //防止主从延迟引起的校验错误
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        List<OrderEntity> orderListByUserId = orderPartitionByUserIdDao.getOrderListByUserId(userId);
        Assert.assertNotNull(orderListByUserId);
        Assert.assertTrue(orderListByUserId.size() == 5);
    }
}

大功告成:


文章标签：
云数据库 RDS MySQL 版
关系型数据库
MySQL
中间件
数据库
测试技术
关键词：
云数据库 RDS MySQL 版实战
云数据库 RDS MySQL 版代码
实战中间件
云数据库 RDS MySQL 版分库分表
中间件代码
相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL，然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
流楚丶格念
目录
相关文章
德国都芳最好
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和查询模式，综合运用索引策略和查询性能调优方法，不断地测试和优化，以提高MySQL数据库的查询性能。
德国都芳最好
175 66
zzy的aly
|
2月前
|
存储 SQL 关系型数据库
Mysql学习笔记(二)：数据库命令行代码总结
这篇文章是关于MySQL数据库命令行操作的总结，包括登录、退出、查看时间与版本、数据库和数据表的基本操作（如创建、删除、查看）、数据的增删改查等。它还涉及了如何通过SQL语句进行条件查询、模糊查询、范围查询和限制查询，以及如何进行表结构的修改。这些内容对于初学者来说非常实用，是学习MySQL数据库管理的基础。
zzy的aly
139 6
土木林森
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化：MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型，以及如何创建和维护索引，结合实战案例分析查询执行计划，帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
土木林森
281 1
潇洒洒
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战：优化百万数据查询的实战经验
【10月更文挑战第13天】 在处理大规模数据集时，传统的关系型数据库如MySQL可能会遇到性能瓶颈。为了提升数据处理的效率，我们可以结合使用MySQL和Redis，利用两者的优势来优化数据查询。本文将分享一次实战经验，探讨如何通过MySQL与Redis的协同工作来优化百万级数据统计。
潇洒洒
97 5
喜欢猪猪
|
2月前
|
架构师 关系型数据库 MySQL
MySQL最左前缀优化原则：深入解析与实战应用
【10月更文挑战第12天】在数据库架构设计与优化中，索引的使用是提升查询性能的关键手段之一。其中，MySQL的最左前缀优化原则（Leftmost Prefix Principle）是复合索引（Composite Index）应用中的核心策略。作为资深架构师，深入理解并掌握这一原则，对于平衡数据库性能与维护成本至关重要。本文将详细解读最左前缀优化原则的功能特点、业务场景、优缺点、底层原理，并通过Java示例展示其实现方式。
喜欢猪猪
124 1
程序员小海绵
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
一篇文章搞懂MySQL的分库分表，从拆分场景、目标评估、拆分方案、不停机迁移、一致性补偿等方面详细阐述MySQL数据库的分库分表方案
MySQL如何进行分库分表、数据迁移？从相关概念、使用场景、拆分方式、分表字段选择、数据一致性校验等角度阐述MySQL数据库的分库分表方案。
程序员小海绵
527 15
一篇文章搞懂MySQL的分库分表，从拆分场景、目标评估、拆分方案、不停机迁移、一致性补偿等方面详细阐述MySQL数据库的分库分表方案
土木林森
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化：MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件，其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引（如B-Tree、复合索引）和优化查询语句（如使用EXPLAIN、优化分页查询），可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志，持续优化性能。
土木林森
124 0
尹正杰
|
3月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
zabbix agent集成percona监控MySQL的插件实战案例
这篇文章是关于如何使用Percona监控插件集成Zabbix agent来监控MySQL的实战案例。
尹正杰
84 2
zabbix agent集成percona监控MySQL的插件实战案例
小Tomkk
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Key_Value 形式 存储_5级省市城乡划分代码 (mysql 8.0 实例)
本文介绍了如何使用MySQL8.0数据库中的Key_Value形式存储全国统计用区划代码和城乡划分代码（5级），包括导入数据、通过数学函数提取省市区信息，以及查询5级行政区划的详细数据。
小Tomkk
39 0
众所周知
|
3月前
|
缓存 中间件 网络架构
Python Web开发实战：高效利用路由与中间件提升应用性能
在Python Web开发中，路由和中间件是构建高效、可扩展应用的核心组件。路由通过装饰器如`@app.route()`将HTTP请求映射到处理函数；中间件则在请求处理流程中插入自定义逻辑，如日志记录和验证。合理设计路由和中间件能显著提升应用性能和可维护性。本文以Flask为例，详细介绍如何优化路由、避免冲突、使用蓝图管理大型应用，并通过中间件实现缓存、请求验证及异常处理等功能，帮助你构建快速且健壮的Web应用。
众所周知
35 1

热门文章

最新文章

  • 1
    RDS入门——Excel文件转存到RDS数据库实践
  • 2
    PostgreSQL SQL HINT的使用
  • 3
    探讨 Redis 和 MySQL 的特点，并比较它们在不同方面的优势和限制
  • 4
    MySQL - 查看 / 修改配置参数（Global Variables）
  • 5
    MySQL学习之流程函数
  • 6
    在Mac OS X 10.8中配置Apache ＋ PHP ＋ MySQL
  • 7
    Apache Doris ODBC外表之Postgresql使用指南
  • 8
    基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-SQL 查询和分析
  • 9
    MySQL无法重启问题解决Warning: World-writable config file ‘/etc/my.cnf’ is ignored
  • 10
    Mysql 忘记密码怎么重置密码（详细步骤）
  • 1
    中间件Write-Through Cache（直写缓存）策略
    114
  • 2
    中间件Read-Through Cache（直读缓存）策略
    69
  • 3
    中间件Cache-Aside（旁路缓存）策略中间件Cache-Aside（旁路缓存）策略
    201
  • 4
    中间件缓存一致性
    59
  • 5
    中间件缓存失效策略
    46
  • 6
    中间件缓存策略类型
    54
  • 7
    中间件缓存击穿和缓存雪崩
    61
  • 8
    中间件选择合适的缓存策略
    90
  • 9
    中间件明确缓存目标
    51
  • 10
    中间件应用合理使用缓存和数据结构
    105

    • 相关课程

    更多
  • MySQL企业常见架构与调优经验分享
  • 云数据库MySQL版快速上手教程
  • 阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
  • MySQL实战进阶
  • 数据库及SQL/MySQL基础
  • 云数据库MySQL快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • One Box： 解读事务与分析一体化数据库 HybridDB for MySQL
  • One Box：解读事务与分析一体化数据库HybridDB for MySQL
  • 如何支撑HTAP场景-HybridDB for MySQL系统架构和技术演进

    • 相关实验场景

    更多
  • MySQL引擎及架构优化
  • 基于EBS部署高性能的MySQL服务
  • 5分钟上手Flink MySQL连接器
  • 云端MySQL的安装及应用
  • 手动部署MySQL数据库（Alibaba Cloud Linux 2）
  • 手动部署MySQL数据库（CentOS 7）

    • 推荐镜像

    更多
  • mysql
  • mariadb
  • postgresql
    • 下一篇
    DataWorks售前咨询