探索云世界
现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了，随着去O的力度越来越大，很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移，相对于Oracle而言，MySQL最大的问题就是性能，所以，这个时候，在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈，那么你也就很容易从人群中脱颖而出，受到老板的青睐。
本文探讨MySQL中时间类型的选择，阐述datetime、timestamp、整形时间戳等类型特点以及它们在千万级数据量下的查询性能
建造者模式是一种创建型设计模式，用于将复杂对象的构建与其表示分离，使构建过程可定制。关键元素包括产品类（定义要构建的对象）、建造者接口（定义构建方法）、具体建造者类（实现构建过程）和指导者类（负责构建过程）。通过建造者模式，客户端可以灵活地创建具有不同表示的复杂对象，提高代码的可读性和可维护性，尤其适用于构建过程复杂且包含多个可选部分的情况。
工厂模式是一种创建型设计模式，其主要目的是将对象的创建过程抽象出来，以便在需要的时候由子类来实现。这种模式提供了一种方法，通过调用一个共同的接口来创建一组相关或依赖的对象，而无需指定其具体的类。
抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是一种设计模式，属于创建型模式之一。它提供了一种方式来创建一系列相关或相互依赖的对象，而无需指定它们具体的类。抽象工厂模式通过引入抽象的工厂接口，使得客户端代码可以使用抽象的接口来创建一组相关的产品，而不关心这些产品的具体实现。
单例模式是一种创建型设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点，以便全局范围内访问这个实例。单例模式的目标是限制一个类的实例化，确保在整个应用程序中只有一个实例存在，并提供对这个唯一实例的全局访问点。这对于控制对资源的访问、限制特定类的实例数量等场景非常有用。
多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。 MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。在 RC、RR 这两种隔离级别下生效。 在事务也提到，MVCC是保证MySQL在默认隔离级别RR情况下，针对快照读解决幻读问题。而针对当前读需要隔离锁的临键锁（记录锁+间隙锁）去解决。
MySQL的索引是一种数据结构，用于加快数据库查询操作的速度。它们通过在表中的一个或多个列上创建索引，可以快速定位到符合特定条件的行，从而提高查询效率。MySQL支持多种类型的索引，包括B树索引、哈希索引和全文索引。B树索引是最常用的索引类型，能够高效地支持范围查询和排序操作。创建和使用索引需要根据具体的查询需求和数据特点进行优化，避免过度索引或不正确索引导致的性能下降。此外，索引的维护也需要考虑到对数据库性能和存储空间的影响。因此，合理地创建、管理和使用索引是提高MySQL数据库性能的重要手段。
MySQL 中的锁分为三种粒度：全局锁、表级锁和行级锁。全局锁用于锁定整个数据库，例如在进行全库逻辑备份时使用。表级锁分为表锁，元数据锁和意向锁；表锁又分为读锁（共享锁）和写锁（排他锁），用于锁定单表数据。元数据锁（MDL）在 DML 操作时自动加锁，确保事务的正确性；意向锁为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突。行级锁分为记录锁、间隙锁和临键锁。记录锁锁定单行记录，间隙锁锁定索引记录之间的间隙，防止事务间隙插入，临键锁结合了记录锁和间隙锁，防止幻读并锁定数据和前一个间隙。
事务是数据库操作的序列，确保一组操作要么全部成功要么全部失败。它们具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）特性。原子性保证事务中的所有操作不可分割，一致性确保事务前后数据库状态符合业务规则，隔离性防止并发事务间数据交错，持久性则指事务提交后结果永久保存。MySQL的InnoDB引擎支持四种隔离级别，包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化，以平衡并发性能和数据一致性。默认的可重复读级别通过MVCC避免幻读问题。事务可通过开始、提交、回滚命令管理，并有扁平、带有保存点、链式、嵌套和分布式等多种类型。并发事务可能导致脏读、不可重复读和幻读等问题，通过锁和隔离级别来解决。
Zero-ETL是阿里云瑶池数据库提供的服务，旨在简化传统ETL流程的复杂性和成本，提高数据实时性。降低数据同步成本，允许用户快速在AnalyticDB中对PolarDB数据进行分析，降低了30%的数据接入成本，提升了60%的建仓效率。 Zero-ETL特性包括免费的PolarDB MySQL联邦分析和PolarDB-X元数据自动同步，提供一体化的事务处理和数据分析，并能整合多个数据源。用户只需简单配置即可实现数据同步和实时分析。
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
Serverless数据库能够使得数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩，将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。PolarDB PostgreSQL版 Serverless提供了CPU、内存、存储、网络资源的实时弹性能力，构建计算与存储分离架构下的 PolarDB PostgreSQL版产品新形态。
varchar(M) 能存多少个字符，为什么提示最大16383？innodb怎么知道varchar真正有多长？记录为NULL，innodb如何处理？某个列数据占用的字节数非常多怎么办？影响每行实际可用空间的因素有哪些？本篇围绕innodb默认行格式dynamic来说说原理。
北京某国企客户Oracle 11g R2数据库误truncate table CM_CHECK_ITEM_HIS，表数据丢失，业务查询到该表时报错，数据库的备份不可用，无法查询表数据。 Oracle数据库执行Truncate命令的原理：在执行Truncate命令后ORACLE会在数据字典和Segment Header中更新表的Data Object ID，但不会修改实际数据部分的块。由于数据字典与段头的DATA_OBJECT_ID与后续的数据块中的并不一致，所以ORACLE服务进程在读取全表数据时不会读取到已经被TRUNCATE的记录，但是实际数据未被覆盖。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
本次基于阿里云瑶池数据库解决方案体验馆，带你体验PolarDB MySQL Serverless形态下的性能压测环境，基于可选择的标准压测工具进行压测，构造弹性场景进行压测，实时动态展示弹性能力、价格和性价比结果，压测环境可开放定制修改、可重复验证。参与活动即有机会获得鼠标、小米打印机、卫衣等精美礼品。
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PolarDB for PostgreSQL是基于PostgreSQL开发的一款云原生关系型数据库服务，它提供了高性能、高可用性和弹性扩展的特性；本合集将围绕PolarDB（pg）的部署、管理和优化提供指导，以及常见问题的排查和解决办法。
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不管是开运、运维、测试，都或多或少的要接触MySQL，了解MySQL的基础架构及各个组件之间的关系，有助于我们更加深入的理解MySQL
