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简单介绍 MySQL 四类日志

在任何一种数据库中,都会有各种各样的日志,记录着数据库工作的方方面面,以帮助数据库管理员追踪数据库曾经发生过的各种事件。MySQL 也不例外,在 MySQL 中,有 4 种不同的日志,分别是错误日志、二进制日志(BINLOG 日志)、查询日志和慢查询日志,这些日志记录着数据库在不同方面的踪迹。 错误日志是 MySQL 中最重要的日志之一,它记录了当 mysqld 启动和停止时,以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。当数据库出现任何故障导致无法正常使用时,可以首先查看此日志。 该日志是默认开启的,查看日志位置指令:

5分钟带你了解数据库分库分表

随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。原因在于关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。 解决上述问题通常有以下两种方案: 通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力,比如增加存储容量 、CPU 等,这种方案成本很高,并且如果瓶颈在 MySQL 本身那么提高硬件也是有很的

MySQL 实现主从复制

随着应用业务数据不断的增大,应用的响应速度不断下降,在检测过程中我们不难发现大多数的请求都是查询操作。 此时,我们可以将数据库扩展成主从复制模式,将读操作和写操作分离开来,多台数据库分摊请求,从而减少单库的访问压力,进而应用得到优化。 本次测试使用两个虚拟机: ip:192.168.2.21(主) ip:192.168.2.22(从)

MySQL 5.7 安全操作

笔者之前写过 《MySQL 性能优化技巧》 文章,但没有涉及到 MySQL 安全方面的知识。虽说这是 DBA 需要学习的内容与后端开发人员关系不大,但俗话说技多不压身,即便不深入学习,也需要对其相关内容有所了解。 测试环境 MySQL 5.7.20 以下便是笔者浅学后的内容总结。

MongoDB 与 MySQL 的区别

MongoDB 虽说是文档型数据库,但是在学习和使用其语法时发现又与 MySQL 有些相似之处,在此记录点滴日后复习。 https://docs.mongodb.com/manual/reference/sql-aggregation-comparison/ 关键字和函数相关 https://docs.mongodb.com/manual/reference/sql-comparison/ 语句相关

Centos 7.2 安装和卸载 MongoDB

MongoDB 是由 C++ 语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MySQL 性能优化技巧

最近公司项目添加新功能,上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口,而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范,导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效,进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家,因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题,在此从全局角度记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。 数据查询慢,不代表 SQL 语句写法有问题。 首先,我们需要找到问题的源头才能“对症下药”。笔者用一张流程图展示 MySQL 优化的思路:

Centos 7.2 安装和卸载 MySQL 5.7

闲暇之余在虚拟机安装了 Centos 7.2 系统,按照 《简单安装MySQL(RPM方式)》 这篇文章安装 MySQL ,发现由于包依赖的问题安装失败,于是索性在官网查询相关文档进行 MySQL 的安装。 本次安装选择 Installing MySQL on Linux Using the MySQL Yum Repository 方式