MySQL官方的数据库中间件，mysql-proxy，有童鞋了解么? mysql-proxy是什么? mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务，上游可接入若干个mysql-client，后端可连接若干个mysql-server。画外音：中间件有基于客户端的，也有基于服务端的，此为后者。 mysql-proxy使用什么协议? 它使用mysql协议，任何使用mysql-client的上游无需修改任何代码，即可迁移至m

痛点 软件行业唯一不变的就是变化，比如功能上线之后，客户或 PM 需要对已有的功能增加一些合理的需求，完成这些工作必须通过添加字段解决，或者某些功能的实现需要通过增加字段来降低实现的复杂性等等。 这些问题都会改动线上的数据库表结构，一旦改动就会导致锁表，会使所有的写入操作一直等待，直到表锁关闭，特别是对于数据量大的热点表，添加一个字段可能会因为锁表时间过长而导致部分请求超时，这可能会对企业间接造成经济上的损失。 解决方案 增加 json

写在前面 在上一篇文章《【前端】嘿，Nest.js实战开发系列 01 ── Nest.js初体验》中介绍了如何上手nest.js，同时详细介绍了如何进行项目创建、路由访问和创建模块，这些都是项目实践的基础。随着项目的推进，我们就要考虑如何实现数据库的连接和使用，这样可以用来实现前后端数据交互的数据存储。 环境准备： Mysql 5.7 TypeORM 0.2.34 TypeORM集成 在Nest.js中可以使用任意数据库，且内

今天和大家简单聊聊MySQL的约束主键与唯一索引约束： PRIMARYKEYandUNIQUEIndexConstraints 了解诡异异常。 触发约束检测的时机： insert; update; 当检测到违反约束时，不同存储引擎的处理动作是不一样的。 如果存储引擎支持事务，SQL会自动回滚。 例子： createtablet1( idint(10)primarykey )engine=innodb; insertinto

近年来公司业务迅猛发展，数据量爆炸式增长，随之而来的的是海量数据查询等带来的挑战，我们需要数据量在十亿，甚至百亿级别的规模时依然能以秒级甚至毫秒级的速度返回。 这样的话显然离不开搜索引擎的帮助，在搜索引擎中，ES(ElasticSearch)毫无疑问是其中的佼佼者，连续多年在 DBRanking 的搜索引擎中评测中排名第一，也是绝大多数大公司的首选。 图片来自 Pexels 那么它与传统的 DB 如 MySQL 相比有啥优势呢，ES

开源、高性能、生态成熟的 MySQL 是国内应用最广泛的数据库，说 MySQL 见证了中国互联网的成长史，一点也不为过。 阿里基于 MySQL 构建了OceanBase;京东、腾讯时至今日也在大规模应用 MySQL。因此，它也理所应得成为了面试官必问、爱问的核心知识点。 很多朋友除了对索引、存储原理有疑惑外，当数据量达到一定规模时，MySQL 还会涉及到一个几乎必知必会的核心点——分库分表。 画外音：MySQL

中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。 图片来自 Pexels 垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。 如下图，独立的拆分出订单库和用户库： 水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。 上图中订单数据达到了 4000 万，我们也知道 MySQL 单表存储量推荐是百万级，如果不进行处理，MySQL 单表数据太大，会导致性能变

我们在做SQL查询的时候，经常会用到各各种关联查询，对于不同的联接，效率还是有差别的，具体该用哪种呢?虽说数据库会做一些查询的优化，但了解原理，能有助我们直指核心。 开始join吧。 我们分析三种常见的join: Merge join，Hash join 和 NestedLoop Join。在此之前，我们先介绍一些关键词： Inner ralation 和 outer relation。 一个 relation 可以是： 一张表 一

MyCat一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群。基于阿里开源的Cobar产品而研发。能满足数据库数据大量存储；提高了查询性能。文章介绍如何实现MyCat连接MySQL实现主从分离，并集成SpringBoot实现读写分离。 MySQL配置主从关系 说明 192.168.0.105 Linux 数据库作为主master数据库 127.0.0.1 Window 作为从slave数据库 master主数据库配置 binlog是M

应用场景：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？ 本文以17个 txt 文本，3万多条数据为例，使用 Python 连接 MySQL 数据库，实现快速操作。 别人加班干的活，我的 Python 小助手几秒钟就搞定了！ 本文主要包括以下三方面内容： 数据写入 数据去重 数据导出 将数据写入 MySQL 数据库 下图所示文件是本文的