刚入职到公司就有幸参与MySQL集群方案的调研工作。经过将近一个月的调研基本了解了一些常用的集群方案，在此总结下并分享给大家。 MySQL支持多种高可用环境的搭建，很难说哪一个是完美的解决方案，只能结合实际应用环境选择合适的解决方案。集群方案的研究内容分为高可用和高性能。 高可用性
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2024-02-13 21:12:25
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一、什么是mycatmycat是一个开源的数据库中间件 ，它由阿里曾经的开源产品Cobar演变而来。mycat的核心功能是分库分表，可以将一个大表水平分割为N个小表，把数据库分成N个分片，存储在mysql服务器里或者其他数据库里，还可以实现读写分离，容灾备份等。 二、安装mycat并实现mysql分库分表1.在两台或两台以上Linux服务器上安装mysql并启动(具体步骤省略，推荐my
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2023-09-01 17:20:29
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在本文中，我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+)，以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。 首先，MySQL由于内存不足而崩溃的主要情况有3种：MySQL试图分配比可用内存更多的内存，因为用户在设置中设定的值过高。例如：您没有正确设置innodb_buffer_pool_size，这种问题很容易修复。服务器上运行有其他进程在分配RAM。例如：它可以是某种应用程序(Java
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2023-06-02 14:27:38
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如何创建内存表？创建内存表非常的简单，只需注明 ENGINE= MEMORY 即可:复制代码 代码如下:CREATE TABLE `tablename` ( `columnName` varchar(256) NOT NUL) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=latin1 MAX_ROWS=100000000;注意：当内存表中的数据大于max_heap_table_s
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2023-09-06 19:18:56
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show variables like 'max_%'; show variables like 'tmp_%'; set tmp_table_size=1048576000 set max_heap_table_size=10240000000; 需要重启mysql服务才生效 set global
原创
2022-05-19 15:20:23
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内存表（Memory Table）是 MySQL 数据库的一种表类型，主要用于快速存取数据，适用于对性能要求极高的场景。由于其将数据存放在内存中，相比于存储在磁盘上的数据，查询速度更快，但也需要综合考虑内存使用与持久化需求等问题。接下来，我们将详细记录解决内存表 MySQL 相关问题的过程。
## 环境预检
### 硬件配置表格
| 硬件组件 | 配置 |
|--------
# 如何实现MySQL内存表
## 概述
MySQL内存表是一种存储在内存中的表，其数据不会持久化到磁盘。由于数据存储在内存中，所以在读写速度上相比磁盘上的表更快。本文将介绍如何在MySQL中创建和使用内存表。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建内存表 |
| 2. | 插入数据 |
| 3. | 查询数据 |
| 4. |
原创
2023-07-23 11:40:26
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# 实现 MySQL 内存表
## 介绍
在 MySQL 数据库中，内存表是一种特殊的表类型，它将数据存储在内存中，而不是磁盘上。这使得内存表具有极高的读取和写入速度，适用于需要高性能的场景，例如缓存、临时表等。
本文将向你介绍如何在 MySQL 中实现内存表。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建内存表的数据库 | CREATE
原创
2023-08-22 03:20:14
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一、个人案例//创建内存表对象
$table=new swoole_table(1024);①
//在内存表中定义三列
$table->column('id',\Swoole\Table::TYPE_INT,4);②
$table->column('name',\Swoole\Table::TYPE_STRING,12);
$table->column('age',\Swool
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2023-11-12 19:19:10
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内存表，就是放在内存中的表，所使用内存的大小可通过My.cnf中的max_heap_table_size指定，如max_heap_table_size=1024M，内存表与临时表并不相同，临时表也是存放在内存中，临时表最大所需内存需要通过tmp_table_size = 128M设定。当数据超过临时表的最大值设定时，自动转为磁盘表，此时因需要进行IO操作，性能会大大下降，而内存表不会，内存表满后，
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2022-06-16 06:42:51
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# 如何将 MySQL 表改为内存表
## 概述
在 MySQL 中，我们可以将普通的磁盘表改为内存表，以提高查询和写入的性能。本文将引导你学习如何在 MySQL 中将表改为内存表。
## 流程概述
下表是将 MySQL 表改为内存表的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建内存表 |
| 2 | 将数据从磁盘表复制到内存表 |
| 3 | 停止写入
原创
2023-07-21 14:59:21
218阅读
文章目录mysql内存管理及优化内存优化原则MyISAM 内存优化key_buffer_sizeread_buffer_sizeread_rnd_buffer_sizeInnoDB 内存优化innodb_buffer_pool_sizeinnodb_log_buffer_sizeMysql并发参数调整max_connectionsback_logtable_open_cachethread_ca
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2023-08-04 16:41:00
172阅读
遇到需要大量数据进行业务测试的场景，产生数据有很多种方式，下面介绍一种方式。环境：windows10 64biti5 4210M 2.6GHz8G 1600MHz *2SSDMYSQL 5.0整体思路:1、如何产生大量数据？ 可以利用循环，重复制造大量数据2、如何快速将数据存储（插入）数据表？ 直接使用循环也可以做到，但是速度可能会相对慢一点。可以利用MYSQL MEMORY引擎，加速数据的插入。
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2023-08-02 10:28:18
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mysql优化： 内存表和临时表由于直接使用临时表来创建中间表，其速度不如人意，因而就有了把临时表建成内存表的想法。但内存表和临时表的区别且并不熟悉，需要查找资料了。
一开始以为临时表是创建后存在，当连接断开时临时表就会被删除，即临时表是存在于磁盘上的。而实际操作中发现临时表创建后去目录下查看发现并没有发现对应的临时表文件（未断开链接）.因而猜测临时表的数据和结构都是存放在内存中，而不是在磁盘中.
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2023-12-08 15:17:19
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1、MySql的系统框架 Innodb：支持事务和外键，支持行级锁表级锁，锁定力度小并发能力高2、MySql数据写入原理 解析优化后的执行计划内存速度远高于磁盘支持事务先写到undo log中数据以页结构传递（页的内部地址是连续的）binlog：支持变更历史查询，数据备份和恢复，主从复制3、MySql存储结构.ibd文件：表空间，5.7以后独立表空间磁头移动大大降低性能，为了减
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2023-06-30 20:49:11
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# 如何实现 Nacos 集群 MySQL 表
Nacos 是一个开源的动态服务发现、配置和服务管理平台，它提供了核心的服务注册与配置管理功能。为了保持高可用性和持久性，Nacos 支持将数据存储在 MySQL 数据库中。本文将详细指导你如何实现 Nacos 集群的 MySQL 表配置。
## 流程概述
在开始之前，了解一下实现的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
环境描述：Centos6.5主库：149从库：148数据库版本：mariadb-10.0.33第一步：安装数据库：这里我采用的是二进制安装：创建用户：useradd -s /sbin/nologin -M mysql初始化：./scripts/mysql_install_db --basedir=/data/mariadb-10.0.33/ --datadir=/data/mariadb-10.0
MEMORY存储引擎特性 Storage limits RAM Transactions No Locking granularity Table MVCC No Geospatial data type support No Geospatial indexing support No B-tree indexes Yes T-tree indexes No Hash indexes Yes
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2023-12-09 13:12:55
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## 实现 MySQL 分表集群的步骤指南
MySQL分表集群是一种通过将数据分散到多个表甚至多个服务器上来提高性能和可扩展性的技术。下面是一份完整的流程指南，帮助你实现MySQL分表集群。
### 实现流程步骤：
| 步骤 | 描述 | 所需时间 |
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| 1 | 需求分析
首先，我们来说一下什么是内存表，所谓内存表，是指整个数据库表都常驻在内存中的表，相对于普通表而言，内存表存储数据在内存中，而普通表存储在硬盘中。那么内存表到底有什么特点呢？下面我们来详细地分析一下。
1.MySQL内存表要怎样创建呢？ 首先，我们先来学习一下到底要怎样创建一个内存表呢？方法很简单，就跟普通表差不多，唯一的差异是，内存表所使用的数据库引擎是内存。如下：
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2023-10-05 19:09:51
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