## 1.引言 　　最近在一个新项目里尝试使用`mysql-connector-java-6.0.5.jar`，但是从MaxCompute（原名ODPS）中导入MySQL的数据在控制台中看到是正常的，从Java应用里读取的却是相差13或14小时的。甚至SQL里限定了数据的时间在某一天，应用查出来的数据还能是不在那天的。这就很奇怪了，本着求根问底，踩坑识坑的精神，好好地研究了一把。

　　首先

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--- title: MySQL · myrocks · myrocks之备份恢复 author: 张远 ---

myrocks支持逻辑备份和物理备份，逻辑备份仍然采用mysqldump，物理备份采用自己开发的myrocks_hotbackup工具，传统的物理备份工具Xtrabackup不支持rocksdb。

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# GTID 简介 GTID (global transaction identifier)在MySQL5.6时引入，GTID是事务的全局唯一标识。GTID结构如下 ``` GTID = source_id:transaction_id ``` source_id:执行事务的原始实例的sever_uuid, 此事务GTID在备库apply时也不变。 transaction_id:事务的

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# 现象 实例出现too many connections ``` my 3093 Entry Port ==== 3093 ERROR 1040 (08004): Too many connections ``` gdb修改max_connections后查看processlist,

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--- title: MySQL · mysql · mysql 查询结果异常分析 author: 张远 ---

# 现象

查询条件类型变化后，查询出了不正确的结果。 ``` create table t1(id int primary key, a varchar(50) DEFAULT NULL, key idx_a(a)) engine=innodb;

sho

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### 问题背景 SQLServer的日志是DB级别的这点和MySQL不同，多个DB就需要维护多个日志文件并且每个DB的日志文件可以有多个，所以从空间资源的角度来说这给云上的用户带来一些困扰，毕竟在云上磁盘空间是要收费的，除了性能他们也非常关心这些日志何时截断重用、何时收缩

### 问题探讨

[事务日志](https://msdn.microsoft.com/en-us/librar

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# index condition pushdown

Index condition pushdown[(ICP)](http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-

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前言 随着业务的发展和持续运行，系统会产生大量的数据，数据的增长伴随而来的是对数据库的考验，在达到一定的数据量之后数据库的访问性能就会持续下降，为了系统的稳定运行，得要么提高数据库访问性能，要么把数据限定在一定的量上。前者会导致IT系统的不断投入，投入产出比不高，且早晚会达到系统的瓶颈，后者需要抛弃旧的数据，从历史数据的完整性上来说也是我们不愿意看到的。 如果暂时没有上分析性数据仓库的需求，那

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--- title: MySQL · myrocks · myrocks crash safe 特性 author: 张远 ---

# crash safe 定义 在主备环境下，实例mysqld crash或机器宕机是常见的事情，而如何快速而安全的从异常中恢复，对高可用来说是非常重要的。常见的恢复方法是从备份集来恢复实例，重建复制关系，这种做法是安全的但一般耗时较长。另外一种方法就是

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RDS for MySQL 通过分区归档历史数据

原始表 分区 用于分区维护的存储过程 每月调用存储过程的事件

随着数据的积累，数据量的增加，越来越多的表体积变的庞大，不但影响查询的执行时间，而且使得管理工作（比如添加删除索引）变的越发复杂和困难。本文介绍一个通过分区滑动来归档历史

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