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摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。

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今年双11是X-DB的第一次大考，本次双11X-DB服务于天猫/淘宝核心交易系统、核心物流系统、核心IM系统，经受了零点业务32.5万笔/秒峰值的性能考验,同时X-DB支撑起了新一代单元化架构.

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数据库中有很多敏感字段，不允许随意查看，例如开发人员，运维人员，甚至DBA数据库管理员。另外加密主要是防止被黑客脱库（盗走） 敏感数据加密有很多办法，可以用数据库内部加密函数，也可以在外部处理后写入数据库。

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概述 数据压缩是一个把输入数据集按照一定的算法变换成更小的数据集的过程，解压是压缩的逆过程。如果算法对数据本身的语义了解得越多，则越可能利用语义信息进行针对性的处理，获得更好的压缩效果。数据库系统中用得比较多的压缩算法可以分为两大类：基于块的压缩、基于值的压缩。

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HybridDB for MySQL（原名petadata）是面向在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）混合场景的关系型数据库。HybridDB采用一份数据存储来进行OLTP和OLAP处理，解决了以往需要把一份数据多次复制来分别进行业务交易和数据分析的问题，极大地降低了数据存储的成本，缩短了数据分析的延迟，使得实时分析决策称为可能。

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概述 MyRocks的memtable默认是skiplist，其大小和个数分别由参数write_buffer_size和max_write_buffer_number控制。数据写入时先写入active memtable, 当active memtable写满时，active memtable会转化为immutable memtable. immutable memtable数据是不会变化的，最终会刷入level0的sst文件中。

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当一个大型系统在建立时，会发现，数据库虽然可以存储海量的数据，可是一旦数据关系复杂，比如学生表（学号、姓名、年龄），学生成绩表（学号、科目、成绩），如需要姓名、科目、成绩组成关系，这样的情况我们选择创建一个新表是非常浪费资源的动作，为此，视图诞生了！

一、视图概述： （1）什么是视图？ 视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。

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一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。 二、实现再分析 对于单表20亿， 在MySQL运维，说真的这块目前涉及得比较少，也基本没什么经验，但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下，可以维持在10万-15万行写入。

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1.1 数据库对比 缓存： 将数据存储到内存中，只有当磁盘胜任不了的时候，才会启用缓存   　　  缺点：断电数据丢失(双电)，用缓存存储数据的目的只是为了应付大并发的业务。 数据库： mysql(关系型数据库，能够保证数据一致性，保证数据不丢失，当因为功能太多，导致性能不高) ===数据参考...

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线上某服务时不时报出如下异常（大约一天二十多次）：“Deadlock found when trying to get lock;”。 Oh, My God! 是死锁问题。尽管报错不多，对性能目前看来也无太大影响，但还是需要解决，保不齐哪天成为性能瓶颈。

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