关系型数据库

我们练习 SQL 时，总会自己创造一些测试数据或者网上找些案例来学习，其实 MySQL 官方提供了好几个示例数据库，在 MySQL 的学习、开发和实践中具有非常重要的作用，能够帮助初学者更好地理解和应用 MySQL 的各种功能和特性，特别是练习 SQL 的好帮手。

MySQL Shell 是一个强大且灵活的工具，它扩展了 MySQL 客户端的功能，使得数据库管理和运维工作更加便捷高效。

CentOS7.9 安装 mysql-8.0.36排错指南

MySQL意向锁是一种特殊的表级锁，由InnoDB存储引擎在操作数据之前自动添加，无需用户干预。它分为意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX）两种。意向锁的主要作用是协调行锁和表锁的关系，优化加锁策略，避免全表扫描判断是否存在行锁。意向锁之间不会冲突，但会与表级别的排他锁冲突，从而确保数据库并发访问的一致性和完整性。简而言之，意向锁提高了数据库并发操作的性能和效率。

MySQL的存储过程和存储函数在功能和用法上有明显的区别。存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中，通过指定名称和参数（如果有）来调用执行，可以返回多个值或结果集，但不直接返回值。而存储函数则是一个有返回值的特殊存储过程，它返回一个值或表对象，可以直接嵌入SQL语句中使用，如SELECT语句中。两者都是为了提高SQL代码的重用性和性能，但使用场景和方式有所不同。

欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库，因其顺应云趋势，提供稳定服务，提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示，PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle，云运维响应更快，解决问题效率更高。

使用 Flask 搭建的 RESTful API Demo，包含增、改用户信息和分页查询功能。利用 Flask-SQLAlchemy 处理数据库操作。环境准备：安装 Flask 和 Flask-SQLAlchemy。核心代码展示用户模型、增加用户、分页查询和更新用户信息的路由。注意点包括数据库配置、错误处理、JSON 数据处理、幂等性、安全性和编码问题。提供完整源码下载链接。

该文介绍了如何使用 Flask、SQLAlchemy 和 SQLite 实现数据库操作。首先，通过创建虚拟环境和安装 flask-sqlalchemy（版本2.5.1）及 sqlalchemy（版本1.4.47）来设置环境。接着，配置数据库URI，定义User和Movie模型类表示数据库表，并通过db.create_all()创建表。文章还展示了如何插入、查询、更新和删除记录，强调了db.session.commit()在保存更改中的关键作用。查询涉及filter、order_by等方法，提供了一系列示例。

将WPF项目从MySQL迁移到SQLite以简化部署流程。涉及更换Nuget包（Microsoft.Data.Sqlite.Core或System.Data.SQLite），修改SQL语法，如主键和唯一约束的声明，以及处理数据库连接和数据类型差异。SQLite不支持MySQL的truncate语句，需用delete并清理sqlite_sequence表。还需注意逻辑操作符&&需替换为and。更多细节在文中详述。

PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？

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MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于查看 SQL 查询的执行计划，帮助分析查询如何使用索引以及优化查询性能。`EXPLAIN` 输出包括多个列，例如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`possible_keys`、`key`、`key_len`、`ref`、`rows` 和 `Extra`，这些列提供了关于如何处理查询的详细信息。

MySQL存储过程帮助我们在更新数据后获取旧记录，适用于审计和回滚操作。通过`BEFORE UPDATE`触发器和临时表，可以捕获并保存更新前的记录。示例展示了如何创建存储过程，当更新`employees`表时，将旧记录保存至临时表`old_records`。此外，还探讨了存储过程在数据版本控制、审计和回滚操作中的应用，以及如何与事务结合确保数据一致性。通过学习和使用存储过程，可以更有效地管理和保护数据库中的数据。

企业在面临数据库性能瓶颈、可扩展性问题、高可用性不足及运维复杂等挑战时，选择了阿里云数据库解决方案。阿里云RDS和PolarDB通过读写分离、自动化索引优化、多副本架构等提升性能和扩展性；多可用区部署、数据复制等增强高可用性和容灾能力；自动化运维工具简化管理，降低运维成本。实施后，性能大幅提升，可扩展性增强，高可用性提升，运维工作简化，为业务稳定和未来发展奠定基础。

本文主要介绍了数据库建表的18个小技巧，包括：名字的命名规范、字段类型的选取、字段长度的控制、外键的使用、索引的创建、主键的选择、字段个数的限制、存储引擎的选择、时间字段的处理、金额字段的保存、冗余字段的使用以及注释的添加。作者强调了命名的重要性，如使用小写字母、避免全大写、使用下划线分隔等，并提倡使用NOT NULL和默认值，合理选择字段类型如datetime、decimal等，以及避免使用过多的字段和索引。此外，还提到了字符集和排序规则的选择，以及大字段和冗余字段的处理。

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【5月更文挑战第20天】MySQL在处理复杂查询时可能使用临时表，可能导致性能下降。临时表用于排序、分组和连接操作。常见问题包括内存限制、未优化的查询、数据类型不当和临时表清理。避免过度占用的策略包括优化查询、调整系统参数、优化数据类型和事务管理。使用并行查询、分区表和监控工具也能帮助管理临时表空间。通过智能问答工具如通义灵码，可实时续写SQL和获取优化建议。注意监控`Created_tmp_tables`和`Created_tmp_disk_tables`以了解临时表使用状况。

本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表

你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？建那么多索引干嘛呢。。。

常用SQL分为三种类型，分别为DDL，DML和DQL；这三种类型的SQL语句分别用于管理数据库结构、操作数据、以及查询数据，是数据库操作中最常用的语句类型。 在后面学习的多表联查中，SQL是分析业务后业务后能否实现的基础，以及后面如何书写动态SQL，以及完成级联查询的关键。

本文介绍了分布式锁的设计模型、运行原理以及具体用法，作者也在文中体现了自己的关于分布式锁的思考以及具体实践。

在VLDB2023会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文介绍了PolarDB-SCC，这是一个创新的云原生数据库系统，确保了低延迟的全局强一致读取。PolarDB-SCC解决了传统主从架构中只读节点可能返回过期数据的问题，实现了在不影响性能的情况下提供强一致性。通过重新设计的主从信息同步机制、线性Lamport时间戳和细粒度修改跟踪，以及利用RDMA优化的日志传输，PolarDB-SCC已经在PolarDB中成功应用超过一年，成为业界首个无感知全局一致性读的云原生数据库解决方案。

InnoDB 存储引擎是MySQL的默认存储引擎，是事务安全的MySQL存储引擎。该存储引擎是第一个完整ACID事务的MySQL存储引擎，其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读，同时被设计用来最有效地利用以及使用内存和 CPU。因此很有必要学习下InnoDB存储引擎，它的很多架构设计思路都可以应用到我们的应用系统设计中。

SQL优化是通过调整数据库查询、索引、表结构和配置参数等方式，提高SQL查询性能和效率的过程。它旨在减少查询执行时间、减少系统资源消耗，从而提升数据库系统整体性能。优化方法包括索引优化、查询重写、表分区、适当选择和调整数据库引擎等。

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。

Mysql事务分析

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。

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。

mysql日常使用记录

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。

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。

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。

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。