测试库中有将近300张表，其中有278张表的fid,uid字段需要作出修改。    解决办法是自动生成修改字段属性的SQL语句。    用于生成SQL的语句：    select CONCAT('alter table  ',TABLE_NAME,'  modify  ',COLUMN_NAME,' varchar(50) ;') from information_schema.

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MySQL的性能从查看日志开始。硬件配置低常常导致这样的问题，但事实上大多数情况并不在这里。某些“慢"SQL阻塞了其他语句的执行，优化查询是第一步需要做的。     “工欲善其事必先利其器”，MySQL自身的一款mysqldumpslow 查询日志分析器，该工具不但陈旧，验证规范不准确。

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在MySQL主从复制过程中，常常需要对某些重要的表进行一致性检查。     由于主从数据在同步时存在一定的延迟，因此直接读取服务器数据的方式无法严格保证信息的一致性。在数据在同步完全结束之前，一直处于不断变化且并不完整的状态下。

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今天要介绍的是Percona中的pt-stalk工具。    有些问题间歇性的发生，监控信息也许根本来不及采集信息，MySQL的锁定或活动的高峰通常没有留下任何数据来分析。    Pt-stalk 会监测一个触发条件，然后收集相关信息，该工具会将信息写入到 指定的日志文件，默认以时间格式区分。

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 记录工作的点点滴滴：     今天遇到case 1:     在测试机上，start slave 出现“假死”现象，数据库能够连接，     show processlist;显示：队列等待master     从错误日志里面看到： 120831 16:20:59 [ERROR] /us...

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主从复制延迟的监测，我以前的做法是通过比较show slave status\G中的两个变量的差值（Read_Master_Log_Pos，Exec_Master_Log_Pos），将差值设置为一个自己认为合理的范围，Seconds_Behind_Master 没有适用过，今天做一次解析:     Seconds_Behind_Master 是通过比较 SQL THREAD 接受 events事件的时间戳（timestamp） 与IO THREAD  执行事件 events时间戳的差值--秒数来确定slave 落后于master多少。

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目前暂时还没有哪款数据库产品是专门针对跨IDC进行的优化，在理论上被业界认为最优的方案是采用基于Paxos协议（暂时只有google做出了实现，google f1），今天只讨论MySQL在这方面的注意事项： 对于跨IDC的情况基本都会设计到以下问题： 1、MySQL多IDC的数据同步，数据一致性 2、多IDC之间的高可用

3、多IDC的多点写入问题  

4、运维监控 对于MySQL多IDC数据之间的同步问题：

1、MySQL的复制是异步的（对于5.5的半同步来说，还是属于“异步的”），MySQL同步依赖的因素很多，同步的网络环境，硬件配置，SQL语句是否高效，以及数据量的大小。

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MySQL准备语句(Prepared Statements), 使用增强的二进制客户端/服务器协议在客户端和服务器之间高效的发送数据，可以通过支持这种行协议的编程库来访问准备语句。      创建准备语句时，客户端库会像服务器发送一个实际查询的原型，然后服务器对该原型进行解析和处理，将部分优化过的原型保存起来，并且给客户端返回一个状态句柄(State Handle) 客户端可以通过定义状态句柄重复的执行查询。

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生产环境中只用了这两种监控系统，下面做个对比： Nagios： 优点： 1、可以监控很多的协议：（http,ftp,ssh,smtp,pop3,smtp,mysql） 邮件或短信通知，代理客户端可运行在很多地方 2、故障抖动检测 3、很多的插件使用 缺点： 1、基于文件的配置方式，不方便扩展，易读性差，管理耗时，监控多少服务就可能需要多少文件。

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Source 源代码在GitHub中以MIT协议开源： Pomelo.Data.MySql Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql Background 一时兴起，想实现.NET Core下的MySQL ADO层和与Entity Framework Core对接，同时也是非常鄙视某厂商借着目前Oracle官方没有对.NET Core进行支持的时机捞金，然后也是为了学习一下Microsoft的Entity Framework原理，于是这个包就诞生了，这个包将在7月底在GitHub中开源，欢迎小伙伴们来contribute。

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