这个问题我想只要是在做数据开发的，有一定数据实时性要求、需要做数据的增量同步的公司都会遇到。19年的时候我曾经写过一点canal的文章。现在你只要看这个文章就可以了。这篇文章是一个读者推荐给我的，原地址：https://dwz.cn/XYdYpNiI，作者：混绅士我对其中的一些内容做了修改。关系型数据库和Hadoop生态的沟通越来

设计范式：　　第一范式：字段是原子性　　第二范式：存在可用主键　　第三范式：任何表都不应该有依赖于其它表非主键的字段创建数据库、设计数据表　　字段：字段名、数据类型、约束（通过键来实现，而键其实可以当做索引来用）DDL：CREATE、DROP、ALTERDML：INSERT(REPLACE)、DELETE、UPDATE、SELE

导读作者：田帅萌（邮箱：tplinux@163.com，欢迎交流）知数堂MySQLDBA班第9期优秀学员，Python运维开发班第5期学员，现任职知数堂助教又到了一年换坑最频繁的季节，很多童鞋在跑路（当然不是删库跑路!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/64201376c910468

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/a77e5e382822464d90652c91c8efa4ad.gif)听说99%的同学都来这里充电吖正文约： 2200字 预计阅读时间： 6分钟!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bdd1fbdbe

数量查询时，有如下几种方式：1.下面三种方式，在多数情况下效率是基本相同的，但问题在于，很多情况下，我们数据库可能有脏数据，比如重复数据，或者某条数据重要字段是null的，那下面的这几种，会把这种脏数据也统计上，本质都是统计满足条件的行数的：selectcount()fromuserselectcount(1)f

分区表的意义：当数据量非常大时（表的容量到达GB或者是TB），如果仍然采用索引的方式来优化查询，由于索引本生的消耗以及大量的索引碎片的产生，查询的过程会导致大量的随机I/O的产生，在这种场景下除非可以很好的利用覆盖索引，否则由于在查询的过程中需要根据索引回数据表查询，会导致性能受到很大的影响，这时可以考虑通过分区表的策略来提高查询的性能。

摘要：本次分享的是一次关于MySQL高可用问题的定位过程，其中曲折颇多但问题本身却比较有些代表性，遂将其记录以供参考。一、背景近期由测试反馈的问题有点多，其中关于系统可靠性测试提出的问题令人感到头疼，一来这类问题有时候属于“偶发”现象，难以在环境上快速复现；二来则是可靠性问题的定位链条有时候变得很长，极端情况下可能要从A

文章讨论内容秒杀类的问题一直都是web领域比较热点的问题，一个超高并发的网站需要考虑从产品、前端优化、站点部署及后端服务等等所有环节进行考虑。mysql所能抗住的写压力是一定的，高并发的web站点，你需要在数据持久化之前控制好压力，而不是把所有的请求都落到数据服务这一层。今天我不在这篇文章里讨论秒杀整体设计的问题(我也没这个资格)，我们讨论

为什么需要多表查询：因为我们不可能把所有数据都放在一张表里我们把不同数据存储放在一张一张不同表方便管理，但我们为了方便管理，把数据拆分到一张一张表去存储。但是数据还是一个整体，数据之间是有关联关系，那就要把分散的数据，合并到一起进行查询多表查询概念：连表操作通过连接方式，把有关系的表拼成一个整体，进行关联查询。

很多时候，我们在mysql中创建了索引，但是某些查询还是很慢，根本就没有使用到索引！一般来说，可能是某些字段没有创建索引，或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符。看下面的例子：假设有一张订单表(orders)，包含order\_id和product\_id二个字段。一共有31条数据。符合下面语句的数据有5条。执行下面的s