开始MySQL性能优化与架构设计方面技术书籍的撰写工作
受博文视点所邀,最近正开始编写一本关于MySQL性能优化与架构设计方面的技术书籍(书名暂时还未确定),考虑到MySQL数据库其入门简单的特点和基本的用户操作手册中英文版本都有的情况,这本书的内容将定位在MySQL中高级技术,适合于对MySQL已经有一个基本了
受博文视点所邀,最近正开始编写一本关于MySQL性能优化与架构设计方面的技术书籍(书名暂时还未确定),考虑到MySQL数据库其入门简单的特点和基本的用户操作手册中英文版本都有的情况,这本书的内容将定位在MySQL中高级技术,适合于对MySQL已经有一个基本了解的读者,或者软件系统架构师,新技术选型决策者等,当然对专职/兼职的Database Administrator来说自然是更合适不过的了。
基于我个人自身的技术特长以及博文视点和各互联网公司相关技术人员以及博文的广大读者沟通调研结果,本书目前暂定大纲如下:
一、基础篇
1、 MySQL 基本介绍
1.1 MySQL Server简介
1.2 MySQL 与其他数据库简单比较
1.3 MySQL 主要适用场景
1.4 小结
2、 MySQL 架构组成
2.1 MySQL 物理文件组成
2.2 MySQL Server 系统架构
2.3 MySQL 自带工具使用介绍
2.4 第三方MySQL工具简介
2.5 小结
3、MySQL 存储引擎介绍
3.1 MyISAM 介绍
3.2 Innodb 介绍
3.3 NDB Cluster 介绍
3.4 其他存储引擎
3.5 小结
二、维护篇
4、 MySQL 安全策略管理
4.1 数据库系统安全相关因素
4.2 访问授权策略
4.3 系统安全设置选项
4.4 代码相关安全因素
4.5 小结
5、 MySQL 日常基本维护
5.1 表维护
5.2 索引维护
5.3 日志维护
5.4 小结
6、 MySQL 备份恢复
6.1 备份策略设计
6.2 逻辑备份与恢复测试
6.3 物理备份与恢复测试
6.4 小结
三、优化篇
7、 影响 MySQL Server 性能的相关因素
7.1 系统架构对数据库性能的影响
7.2 SQL语句对数据库性能的影响
7.3 数据库Schema设计对数据库性能的影响
7.4 软硬件环境对数据库性能的影响
7.5 小结
8、 MySQL 数据库应用系统设计
8.1 商业需求合理化
8.2 系统架构最优化
8.3 逻辑实现精简化
8.4 小结
9、 MySQL 数据库锁定机制
9.1 MySQL 锁机制简介
9.2 各存储引擎锁机制比较
9.3 合理利用锁机制优化MySQL
9.4 小结
10、MySQL中 Query 语句性能优化
10.1 Query 语句优化基本原则
10.1 合理设计并利用索引
10.2 Join 的优化
10.3 事务优化
10.4 其他常用优化方法与技巧
10.5 小结
11、MySQL Server 优化
11.1 MySQL Server安装优化
11.1 Query Cache优化
11.2 日志设置优化
11.3 网络与连接优化
11.4 MySQL Server其他常用设置优化
11.5 小结
12、常用存储引擎优化
12.1 MyISAM 存储引擎优化
12.2 InnoDB 存储引擎优化
12.3 NDB Cluster 优化
12.4 小结
四、架构篇
13、可扩展性设计
13.1 复制技术的利用
13.2 事务相关性原则
13.3 数据拆分设计
13.4 外部Cache的合理利用
13.5 小结
14、高可用性设计
14.1 利用异步复制避免基本的单点故障
14.2 利用NDB Cluster实时同步复制
14.3 利用DRBD实现无共享存储实时同步
14.4 其他高可用设计方案
14.5 各种高可用方案的利弊比较
14.6 小结
15、 MySQL Server 系统监控
15.1 监控系统设计
15.2 运行状态监控
15.3 性能状态监控
15.4 小结
附录
A、? 实验测试环境搭建
A.1 MySQL Server 安装简介
A.2 搭建本书中各种实验示例所需运行环境
B、? MySQL相关参数与状态
B.1 MySQL系统参数说明及设置建议
B.2 MySQL相关状态说明及分析
全书重点在第三篇的优化篇(整体性能优化)和第四篇的架构篇(高可用可扩展架构设计)这两部分内容,第一篇和第二篇内容要相对少一些,尤其是第一篇,一般只是做一个简单的介绍,并不会深入研究。
以上大纲还只是目前的初稿,并不是最终版本,随着后续编写工作的进行可能会有部分调整,如果各位朋友对上面的大纲有任何意见或建议,都可以在此留言或者直接mail给我(sky000#gmail.com),我会认真对待每一位朋友的每一条建议,谢谢!
原文地址:开始MySQL性能优化与架构设计方面技术书籍的撰写工作, 感谢原作者分享。

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MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

MySQLのユーザー名とパスワードを入力するには:1。ユーザー名とパスワードを決定します。 2。データベースに接続します。 3.ユーザー名とパスワードを使用して、クエリとコマンドを実行します。

1.正しいインデックスを使用して、データの量を削減してデータ検索をスピードアップしました。テーブルの列を複数回検索する場合は、その列のインデックスを作成します。あなたまたはあなたのアプリが基準に従って複数の列からのデータが必要な場合、複合インデックス2を作成します2。選択した列のみを避けます。必要な列のすべてを選択すると、より多くのサーバーメモリを使用する場合にのみサーバーが遅くなり、たとえばテーブルにはcreated_atやupdated_atやupdated_atなどの列が含まれます。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

次のコマンドでmysqlデータベースを表示します。サーバーに接続します:mysql -u username -pパスワードrun showデータベース。すべての既存のデータベースを取得するコマンド[データベース]を選択します。データベース名を使用します。テーブルを表示:表を表示します。テーブル構造を表示:テーブル名を説明してください。データを表示:[テーブル名]から[ *]を選択します。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。
