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首页数据库mysql教程《MySQL性能调优与架构设计》推荐序-From BitiRainy

在我们这个时代,互联网上的资讯、交友、交易、Blog、游戏……已经融入了我们的生活。很难想象,一下子没了互联网我们会如何的不习惯,恐怕堪比互联网出现前突然让所有家庭没了电视。大量互联网上人的活动,产生大量有价值信息,这些信息被存放于数据库中。

在我们这个时代,互联网上的资讯、交友、交易、Blog、游戏……已经融入了我们的生活。很难想象,一下子没了互联网我们会如何的不习惯,恐怕堪比互联网出现前突然让所有家庭没了电视。大量互联网上人的活动,产生大量有价值信息,这些信息被存放于数据库中。互联网也对数据库的技术传播功不可没。2000年的时候,要在网络上寻找有关数据库的技术资讯是那样地艰难,大量技术问题都需要自己去摸索。2002年oracle数据库讨论和学习氛围的兴起,成就了那一代数据库技术爱好者。他们对数据库技术的热爱,以及乐于分享的精神,促进了DBA这个行业的蓬勃发展。

随着时代的进步,大中型机的没落,Intel CPU技术的发展引领着PC Server的更新换代,与小型机的性能差距越来越小,到今天价格几万人民币的PC Server已经可以超越部分厂家的价格百万的小型机处理能力。PC Server 的低成本和高性能是LAMP发展的基础,成本的巨大差异是用户选择pc server的原动力。数据的爆发增长对于数据库的渴求,让人们自然地将目光投向了MySQL,MySQL作为开源数据库的领军人物,向以投入成本大的Oracle数据库发起了挑战。其实在中国这么多年来MySQL数据库的应用和管理人才非常少,基本停留在非常初级的阶段。如今的状况看起来就跟2001年左右的Oracle数据库状况一样。这意味着MySQL数据库领域可能迎来高速的发展,这样也必然形成金字塔型的人才结构。在目前普遍应用非常简单的状况下,通过一两年努力,就很容易占到行业的前端,这样随着市场的扩大,站在行业领域前沿的人的价值也就越大。

本书作者刚参加工作的时候也是做Oracle数据库,后来对MySQL经过潜心研究和应用实践,在这个领域已经处于国内领先行列。为了加快这个行业的快速发展,作者不断地在互联网上分享他的研究成果,到今天整理成书,是一个自然的结果。作者对MySQL技术细致深入,对大规模群集方面有着丰富的解决方案。只要大家看一看本书内容,就知道本书的价值。这恐怕是国内市面上第一本如此透彻、深入的书籍。最后感谢作者给我们带来这样精彩的作品。

冯春培
阿里巴巴首席DBA、研究员,Oracle ACE

注:此推荐序版权归 冯春培(BitiRainy) 所有

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MySQL中的存储过程是什么?MySQL中的存储过程是什么?May 01, 2025 am 12:27 AM

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

查询缓存如何在MySQL中工作?查询缓存如何在MySQL中工作?May 01, 2025 am 12:26 AM

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

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MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

您如何处理MySQL中的数据库升级?您如何处理MySQL中的数据库升级?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

您可以使用MySQL的不同备份策略是什么?您可以使用MySQL的不同备份策略是什么?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

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什么是mySQL聚类?什么是mySQL聚类?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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