MySQL5.1.x版本中引入了一項新特性EVENT，顧名思義就是事件、定時任務機制，在指定的時間單元內執行特定的任務，因此今后一些對數據定時性操作不再依賴外部程序，而直接使用數據庫本身提供的功能。

MySQL數據雙向同步

MariaDB是MySQL源代碼的一個分支，在意識到Oracle會對MySQL許可做什么后分離了出來（MySQL先后被Sun、Oracle收購）。這些擔憂是有依據的，我會在本文的后面講到。除了作為一個Mysql的“向下替代品”，MariaDB包括的一些新特性使它優于MySQL。

如果僅使用MyISAM存儲引擎,設置 key_buffer_size為可用內存的20%,(再加上設置 innodb_buffer_pool_size = 0 ) 如果僅使用InnoDB存儲引擎,設置 innodb_buffer_pool_size為可用內存的 70%, (設置 key_buffer_size = 10M,很小但不是0.)

直接在MySQL的C語言的API上以面向對象的方式封裝實現了數據庫的創建，表的創建，數據庫的讀寫操作快速搭建原型，目前沒有添加連接池模塊和事務處

現在MySQL運行的大部分環境都是在Linux上的，如何在Linux操作系統上根據MySQL進行優化，我們這里給出一些通用簡單的策略。這些方法都有助于改進MySQL的性能。 閑話少說，進入正題。

1. 什么是表分區？ 表分區，是指根據一定規則，將數據庫中的一張表分解成多個更小的，容易管理的部分。從邏輯上看，只有一張表，但是底層卻是由多個物理分區組成。

mysql 自動定時備份：backup.sh echo ＂======start備份并壓縮==========＂ dump_path=＂/jk/mysql_db_backup＂ filename=＂$(dat...

我的需求是在宿主機上寫代碼，適用mysql數據庫，不想在宿主機上安裝，把數據庫直接放到docker里。由于我的docker 拉取ubuntu:latest時16.04尚未發布，所以本文的基準鏡像是ubuntu 14.04,其他linux版本理論上也適用。

Mysql表操作：show grants for?user@192.168.1.x? ? 查看權限? flush privileges在＂不重啟MySQL服務＂的情況下直接...

最近，一家提供云端運行 Selenium 測試的公司 Sauce Lab 在其官方博客上發表了一篇博客《告別 CouchDB》，根據自身云平臺的案例，介紹了為何在當初選擇 CouchDB，而又在現在轉而選擇 MySQL 的詳細過程。在如今 NoSQL 大行其道的時候，Sauce Lab 為何又要告別 NoSQL，轉而投入傳統關系數據庫的懷抱呢？

如果你正在使用 MySQL，你應該了解下一個版本將會有什么新特性，例如更好的伸縮性、高性能以及靈活性的提升之類的。

explain分析查詢使用?EXPLAIN?關鍵字可以模擬優化器執行SQL查詢語句，從而知道MySQL是如何處理你的SQL語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結構的性能瓶頸。通過explain命令可以得到:–表的讀取順序–數據讀取操作的操作類型–哪些索引可以使用–哪些索引被實際使用–表之間的引用–每張表有多少行被優化器查詢

MyISAM MYD(數據文件) MYI(索引文件) 對于MyISAM存儲引擎表，MySQL只能緩存其索引文件，數據文件的緩存交由操作系統本身來完成。 在MySQL 5.1.23版本之前，無論是32位還是64位操作系統，緩存索引的緩沖區最大只能設置為4G，在之后的版本中，64位的系統可以支持大于4G的索引緩存區。

簡介 MySQL5. 0新特性教程是為需要了解5.0版本新特性的MySQL老用戶而寫的。簡單的來說是介紹了“存儲過程、觸發器、視圖、信息架構視圖”,在此感謝譯者陳朋奕的努力.希望這本書能像內行專家那樣與您進行對話，用簡單的問題、例子讓你學到需要的知識。為了達到這樣的目的，我會從每一個細節開始慢慢的為大家建立概念，最后會給大家展示較大的實用例，在學習之前也許大家會認為這個用例很難，但是只要跟著課程去學，相信很快就能掌握。

用mysql連接jdbc，發現頁面上的都是中文，但是數據庫的全是亂碼，還有數據庫居然不能插入中文。翻閱資料，總結了一下mysql的編碼問題，作為自己以后的參考。首先了解一下mysql數據庫的默認編碼：Latin1，這個是iso8859-1的別名，在一些環境下寫作Latin1。這個是不支持中文的。所以如果你建表或者建苦的時候不指定編碼，那么表及表中字段的編碼都是latin1。

MySQL用得比較多的引擎是MyISAM，InnoDB，這里的配置或以InnoDB為主，或以MyISAM為主而論，混合使用配置比較復雜，內存難以平衡。另外，這些配置都是global變量，而非per-connection變量，這些global變量依賴于硬件和存儲引擎的使用,大面，而per-connection變量與特定的訪問量相關。

關系型數據庫的數據索引（Btree及常見索引結構）的存儲是有序的。 在有序的情況下，通過索引查詢一個數據是無需遍歷索引記錄的 關系型數據庫數據索引的查詢效率趨近于二分法查詢效率，趨近于 log2(N)。 極端情況下（更新請求少，更新實時要求低，查詢請求頻繁），建立單向有序序列可替代數據索引。 HASH索引的查詢效率是尋址操作，趨近于1次查詢，比有序索引查詢效率更高，但是不支持比對查詢，區間查詢，排序等操作，僅支持key-value類型查詢。不是本文重點。