数据库

测试环境这个话题对于开发和测试同学一定不陌生，大家几乎每天都会接触。但是说到对测试环境的印象，却鲜有好评: •环境不稳定，测试五分钟，排查两小时 •基础建设不全，导致验证不充分，遗漏缺陷

在这个燥热的夏天，又突然收到告警，分库分表的主键冲突了，这还能忍？不，坚决不能忍，必须解决掉！后面咱们慢慢道来是如何破局的，如何走了一条坎坷路……

今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例： 现有业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。 有一天老板找到

通常数据库进行分库分表后，目前比较常规的作法，是通过将数据异构到Elasticsearch来提供分页列表查询服务；在创建Elasticsearch索引时，基本都是会参考目前的业务需求、关系数据库

国际财务泰国每月月初账单任务生成，或者重算账单数据，数据同步方案为mysql通过binlake同步ES数据，在同步过程中发现计费事件表，计费结果表均有延迟，ES数据与My

最近接到了一个新需求，要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。该功能的难点就是关注对象的粉丝数量过多，不少店铺的粉丝数量都是千万级别，并且有些大V粉丝数量能够达到上亿级别。

clickhouse在大批量数据读写场景下对比同类型引擎有着巨大的性能优势, 在风险洞察实时分析、实时预警领域承担着重要职责; 同时我们也在对clickhouse不断地深挖优化, 针对高并发, zoo

当使用了多个数据库来提供服务时，最为关键的点是如何让每一个数据库比较均匀的承担压力，而不至于其中的某些数据库压力过大，某些数据库没什么压力。这其中的关键点之一就是拆分键的设计。

每一年都进行大促前压测，每一次都需要再次关注到一些基础资源的使用问题，订单中心这边数据库比较多，最近频繁报数据库异常，所以对数据库一些配置问题也进行了研究，本文给出一些常见的数据库配置，说明这些

最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些

锁共有多种算法，在并发场景中都是被常常用到，想必大家都已炉火纯青般.....巴特！我们还有后浪同学们可能不熟悉，那我在这里聊下锁的用法和使用场景。

说到分布式事务，大家并不陌生。在实际工作中，用得比较多的还是柔性分布式事务，今天主要把在工作中运用到的几种柔性分布式事务的场景及实现方式做一个简单介绍，也可以看做是柔性分布式事务的一个演进过程。

本文是一次工作中对并发问题的处理案例，问题发生在快递分拣的流程中，我尽可能将业务背景简化，让大家只关注并发问题本身。

本文从EXPLAIN分析SQL的执行计划开始，进行示例展示，并对输出结果进行解读，同时总结了EXPLAIN可产生额外的扩展信息以及EXPLAIN的估计查询性能，整篇文章基于MySQL 8.0编写，理论

1. 什么是数据脱敏 1.1 数据脱敏的定义 数据脱敏百度百科中是这样定义的： 数据脱敏，指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样就可以在开发、测试和其它非生产环境

我们平时会写各种各样或简单或复杂的sql语句，提交后就会得到我们想要的结果集。比如sql语句，”select * from t_user where user_id > 10;”，意在从表t_user

从概念上讲，事务是 应用程序将多个读写操作组合成一个逻辑单元的一种形式，这样其中所有的读写操作都被视为单个操作来执行，要么成功提交，要么失败回滚，不存在任何部分成功和部分失败的情况。现在，几乎所有的关

复制，即在不同的节点上保存相同的副本，提供数据冗余。如果一些节点不可用，剩余的节点仍然可以提供数据服务，这些节点可能部署在不同的地理位置，以此来改善系统性能

在mysql未支持json数据类型时，我们通常使用varchar、blob或text的数据类型存储json字符串，对mysql来说，用户插入的数据只是序列化后的一个普通的字符串

一、背景 公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥