对于多数应用来说，MySQL都是作为最关键的数据存储中心的，所以，如何让MySQL提供HA服务，是我们不得不面对的一个问题。当master当机的时候，我们如何保证数据尽可能的不丢失，如何保证快速的获知master当机并进行相应的故障转移处理，都是需要我们好好思考的。这里，笔者将结合这段时间做的MySQL proxy以及toolsets相关工作，说说我们现阶段以及后续会在项目中采用的MySQL HA方案。 （题图来自：comprendre

在MySQL 中，只有一种 Join 算法，就是大名鼎鼎的 Nested Loop Join，他没有其他很多数据库所提供的 Hash Join，也没有 Sort Merge Join。顾名思义，Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。如果还有第三个参与 Join，则再通过前两个表的 Join 结果集作为循环基础数据，再

写在前面的话 在编程领域有一句人尽皆知的法则“程序 = 数据结构 + 算法”，我个人是不太赞同这句话（因为我觉得程序不仅仅是数据结构加算法），但是在日常的学习和工作中我确认深深感受到数据结构和算法的重要性，很多东 西，如果你愿意稍稍往深处挖一点，那么扑面而来的一定是各种数据结构和算法知识。例如几乎每个程序员都要打交道的数据库，如果仅仅是用来存个数据、建建 表、建建索引、做做增删改查，那么也许觉得数据结构和这东西没

MyISAM索引实现 MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图： 图8 这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则图8是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅

索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一，例如下面的SQL语句： SELECT * FROM my_table WHERE col2 = ’77’ 可以从表“my_table”中获得“col2”为“7

下面为您介绍的Mysql分表处理是基于Hash算法的，在了解该Mysql分表处理方法之前，让我们先来了解一下Hash算法。 我们知道Hash表就是通过某个特殊的Hash算法计算出的一个值，这个值必须是惟一的，并且能够使用这个计算出来的值查找到需要的值，这个叫做哈希表。 我们在分表里的hash算法跟这个思想类似：通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表。 继续拿上面的贴吧来说，每个贴吧有版

本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据

最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例，并没有非常具体地说明测试场景的情况下，给出了一种经典的方案，因为现实中很多情况都不是固定不变的，能总结出来通用性的做法或者说是规律，是要考虑非常多的场景的，同时，面对能够达到优化的方式要追究其原因，同样的做法，换了个场景，达不到优化效果的，还要追究其原因。 个人对此场景在不用情况表示怀疑，然后自己测试了一把，果然发现一些问题，同时也证实了一些预期的想法。 本文就MySQL分页优化，从最最简

这篇文章我们从比较宏观的角度来看MySQL中关键字的原理。本文，我们主要探索order by语句的底层原理。阅读完本文，您将了解到： order by语句有哪些排序模式，以及每种排序模式的优缺点; order by语句会用到哪些排序算法，在什么场景下会选择哪种排序算法; 如何查看和分析sql的order by优化手段(执行计划 + OPTIMIZER_TRACE日志); 如何优化order by语句的执行效率?(思想：减小行大小，尽量走

前面聊了Airflow基础架构??，以及又讲了如何在容器化内部署Airflow??，今天我们就再来看看如何通过Airflow和celery构建一个健壮的分布式调度集群。 1集群环境 同样是在Ubuntu 20.04.3 LTS机器上安装Airflow集群，这次我们准备三台同等配置服务器，进行测试，前篇文章??[1]中，我们已经在Bigdata1服务器上安装了airflow的所有组件，没看过的可以点击链接先看下之前的文章，现在只需要在其