MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。

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今天我们来介绍一下使用Airflow来调度 DataLakeAnalytics(后面简称DLA)的任务执行。DLA作为一个数据湖的解决方案，客户有每天周期性的调度一些任务从DLA查询数据回流到业务系统的需求。

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在之前中秋团圆之时，我们曾经绘制了一幅数据库的团圆照，这幅图中包含了多少种数据库，您现在数的清吗？图中又有多少国产数据库？

国产数据库经过不断尝试和发展，正在以开源面貌焕发新一代的生机，从PingCAP和巨杉纷获数千万美元融资，国产数据库正在找到参与国际竞争之路，而偶数更是从国际回顾国内，OB携双11海量并发而出 2.0 版本，在数据库领域，国产正在崛起，我们期望更多的国产数据库身影，在实践中落地生根，蓬勃生长。

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9月21日，OceanBase 2.0 在云栖大会上重磅发布。我们将在接下来的时间里为大家持续推出 “OceanBase 2.0 技术解析系列” 文章，分别从 可运维性、分布式架构、数据可用性、性价比及兼容性 五个方面对OceanBase 2.0的产品新特性及其背后的技术原理进行深入的解析。

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linux系统下 MySQL的备份脚本

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云计算带来了业务弹性上的极大优势，阿里云数据库高级产品专家时慢从应用架构的变迁，客户实战案例，业务分析等方面详细介绍POLARDB，及如何利用POLARDB设计互联网创新型应用的数据库架构。

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索引，是为了更快的查询数据，查询算法有很多，对应的数据结构也不少，数据库常用的索引数据结构一般为B+Tree。 1、B-Tree 关于B-Tree的官方定义个人觉得比较难懂，通俗一点就是举个例子。假如：一本英文字典，单词+详细解释组成了一条记录，现在需要索引单词，那么以单词为key，单词+详细解释为data，B-Tree就是以一个二元组{key,data}来定义一条记录。

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使用MySQL JDBC读取过较大数据量的人应该清楚（例如超过1GB），在读取的时候内存很可能会Java堆内存溢出，而我们的解决方案是statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE)并确保游标是只读向前滚动的即可（为游标的默认值），也可以强制类型转换为com.mysql.jdbc.StatementImpl，然后调用其内部方法：enableStreamingRes

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搭建数据库的第一步就是先把环境搭建好。常用的环境有很多啦，我主要用的就是LAMP环境。 何为LAMP？ LAMP = Linux + Apache+ Mysql + PHP

现在也有用nginx来替代apache，称为LNMP的环境。

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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。

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