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《MySQL实战45讲》学习笔记No.2
1、《MySQL实战45讲》读书笔记mysql实战，深入解析事务、隔离性和隔离级别mysql实战，以及事务隔离mysql实战的实现。理解事务是保证一组数据库操作要么全部成功，要么全部失败的核心概念。在MySQL中，事务支持是在引擎层实现，但并非所有引擎都支持事务，MyISAM引擎不支持，这也是其被InnoDB替代的重要原因。
2、《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎(第2版)》从源代码的角度深度解析mysql实战了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践，能帮助mysql实战你系统而深入地掌握InnoDB，更重要的是，它能为你设计管理高性能、高可用的数据库系统提供绝佳的指导。
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实战!如何解决MySQL深分页问题
**通过子查询优化**：减少回表次数，优化查询效率。首先复习B+树结构，理解InnoDB中的索引分类。通过将查询条件转移到主键索引树，实现减少回表操作。具体操作包括将查询条件调整为主键ID，同时利用子查询提取主键ID，并将`LIMIT`条件转移至子查询中。改进后的SQL执行时间显著缩短。
此外，我们还介绍了一种称为标签记录法的优化策略，该方法通过标记查询起始位置，使得后续查询直接从该位置开始，从而避免了重复扫描大量数据。这种方法虽然在一定程度上解决了深分页问题，但存在一定的局限性，即需要一个类似于连续自增的字段。
方案一：从业务形态角度优化，借鉴搜索引擎的做法，限制查询页数。这是因为页数越大，内容的相关性越低，对业务价值不高。MySQL可借鉴此方法限制分页查询范围。方案二：通过优化SQL语句提高查询效率。包括查看执行计划、分析访问类型和Extra信息，重点关注执行顺序、explain type和Extra字段。
延迟关联：通过只查询必要的字段，然后在应用层通过关联查询获取详细信息。这种方法依赖于覆盖索引，当查询列都在索引中时，性能显著提高。引入ElasticSearch等搜索引擎：对于大规模数据，可以考虑使用基于倒排索引的搜索引擎，但这通常需要额外的架构和配置。
标签记录法limit深分页问题的本质原因就是：偏移量（offset）越大，MySQL就会扫描越多的行，然后再抛弃掉。这样就导致查询性能的下降。其实我们可以采用标签记录法，就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。
在ES *版本中，官方不再推荐使用scroll方法进行深分页，而是推荐使用带有PIT的search_after方法，以解决深度分页带来的性能问题。使用search_after和PIT可以避免服务器过大负荷，并确保查询数据的一致性。
MySQL同步ES实战,肝到爆!
1、技术mysql实战的精髓在于边玩边学，通过实践快速成长。接下来，mysql实战我们将探讨如何利用 MySQL 数据同步至 Elasticsearch（ES）mysql实战的技术实践，通过使用 Canal，实现这一目标。本文将按照基础知识、软件安装、实战操作的顺序进行展开，确保读者能够轻松上手。
2、Canal工作原理：基于MySQL主备复制原理，实现数据实时同步。方案落地：多表关联同步核心过程，使用DataX全量同步与Canal增量同步。测试环境：jdkpython ES2。DataX全量同步：配置job文件，将mysql数据同步至es。DataX与Canal同步细节：配置reader与writer属性，注意字段对应与顺序。
3、双写：在代码中先向Mysql写入数据，然后紧接着向Es写入数据。这种方法的缺点是代码耦合严重，需要手动维护Mysql和Es数据关系，不便于维护。 发送MQ，异步执行：在向Mysql写入数据的逻辑执行完成后，发送MQ，通知消费端数据需要写入Es。消费端接收到消息后执行向Es写入数据的逻辑。
4、同步双写：直接在写入MySQL的同时同步到Elasticsearch。此方法操作直接，但可能造成数据库和Elasticsearch的负载不平衡。 异步双写：上架商品时，先将商品数据放入消息队列（MQ），再由专门的搜索服务订阅MQ中的消息，完成同步。此方法可解耦数据库和Elasticsearch，但在处理聚合数据时效率较低。
5、版本 MySQL+canal+adapter+es数据同步方案 MySQL开启binlog 配置MySQL服务器，启用binlog日志功能，确保数据变化得以记录。MySQL配置文件 调整MySQL配置文件，确保binlog日志开启状态。MySQL授权canal连接 为canal连接MySQL服务器的账号分配权限，使其能作为MySQL的从服务器。
mysql实战的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间 本站内容，更多关于mysql数据库实战、mysql实战的信息别忘了在本站进行查找喔。