数据库架构

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【数据库架构】MySQL读写分离详解读写分离是一种常见的数据库架构优化策略，其核心是将数据库操作按类型分流：所有写操作（如 INSERT、UPDATE、DELETE）由主库（Master）处理，而读操作（如 SELECT）则由一个或多个从库（Slave）承担。该设计充分利用了大多数应用“读多写少”的访问特征，有效降低主库负载，提升系统整体并发能力和可用性。

数据库知识整理——SQL数据定义SQL的数据定义包括对表、视图、索引的创建和删除。CREATE TABLE<表名>(<列名><数据类型>[列级完整性约束条件][,<列名><数据类型>[列级完整性约束条件]]…[,<表级完整性约束条件>]);

海边夕阳2006

MVCC核心原理解密：从隐藏字段到版本链的完整解析在数据库系统和分布式系统中，并发控制是确保数据一致性和系统性能的关键挑战。随着互联网应用的快速发展和用户规模的不断扩大，高并发场景下的数据访问需求日益增长，传统的基于锁的并发控制机制在性能方面逐渐暴露出明显的不足。

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百胜软件做客华为云生态直播间：全渠道中台如何赋能零售数字化与全球布局？11月4日，华为云生态直播间“华为云生态特训营”迎来重磅分享。百胜软件咨询专家王辉受邀做客直播间，以“华为云携手百胜软件全渠道中台赋能零售数字化与全球布局”为主题，结合公司二十余年零售行业数字化实践经验，深度拆解行业转型痛点，全景呈现双方联合解决方案的核心价值与落地成果，为众多零售从业者带来了一场兼具理论解析与实践指导的精彩分享。

系统分析师-案例分析-数据库系统&数据仓库&反规范化技术&NoSQL&内存数据库目录一、数据库系统1.1 不规范化带来的四大问题1.2 并发控制1.3 封锁协议1.4 数据库性能优化、完整性约束、安全性

数据库学啊

分布式数据库架构设计指南：TDengine如何支持10亿级数据点的水平扩展随着物联网和工业互联网数据爆发式增长，分布式时序数据库通过独特的架构设计，正在重新定义海量数据处理的能力边界。

那我掉的头发算什么

【数据库】增删改查高阶（超级详细）保姆级教学我们在向表中插入数据时，其实可以一次性把另一张表中的数据都插入进来。语法：插入之后：注意：插入的列要与指定的列一一对应，否则会产生错误。

那我掉的头发算什么

【数据库】navicat的下载以及数据库约束前几章我们演示代码的时候使用的都是命令行，在代码量少的时候确实可以这样做，但一旦代码量大的时候用起来就会很不方便。今天我给大家推荐一款图形化软件：navicat。

神秘的土鸡

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮：我的数据技术成长之路在过去的十余年里，我亲身经历了数据技术的三次重大演进。这不仅是技术的更迭，更是整个行业思维方式的革新。让我带您回顾这段充满挑战和收获的旅程，分享我的观察、思考和成长。

【MySQL】慢查寻的发现和解决优化（思维导图版）“慢查询”是数据库领域的核心性能问题之一，指执行时间超过预设阈值（如 MySQL 的 long_query_time，默认 10 秒）的 SQL 语句。解决慢查询需遵循“定位问题 → 分析根源 → 优化执行 → 验证效果”的闭环流程，具体方案可从查询本身、索引、数据库配置、架构设计四个维度展开。

StarRocks-基本介绍（一）基本概念、特点、适用场景写时建模（Schema-on-Write）已经经过处理高度结构化服务于特定目标需要满足高性能分析需求读时建模（Schema-on-Read）

MySQL: 高并发电商场景下的数据库架构演进与性能优化实践如果企业使用典型的主从复制（Master-Slave Replication）模式，整体结构相对简单且常见于多数中小型互联网企业

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建立数据分析与决策体系基于前面的体系化建设，我们已经为“Nova Coffee”项目构建了两个宏伟的支柱：一套用于倾听用户心声的“数字神经系统”（用户行为采集体系），以及一套用于守护系统健康的“哨兵系统”（性能可观测性平台）。我们拥有了海量的数据，如同拥有了一座蕴藏丰富的金矿。

电子证照系统国产化改造实践：从MongoDB到金仓数据库的平滑迁移与性能优化在政务电子证照系统国产化升级中，“文档——关系型数据库架构适配”、“高并发场景承载” 始终是制约项目落地的核心难题。福建某地市电子证照共享服务系统改造前，因长期依赖MongoDB文档数据库，系统在 2TB+核心数据迁移、1000+高并发场景承载等方面面临巨大挑战。金仓数据库为其系统提供定制化方案，不仅实现从MongoDB到国产数据库的平滑过渡，更在迁移后系统稳定运行超6个月，有效支撑了当地500余家单位的证照共享服务，为政务数字化提供了可复制的国产化路径。

从 .NET 到 Java 的转型指南：详细学习路线与实践建议在当前的技术环境中，从 .NET 转型到 Java 通常基于以下考虑：.NET CLR vs JVM：

小杰机器学习高级（two）——极大似然估计、交叉熵损失函数从以下3个方面对激活函数及其导数进行介绍 1.极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论讲解 2.编程实例与步骤 3.实验现象上面这3方面的内容，让大家，掌握并理解极大似然估计与交叉熵损失函数。 1. 极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论交叉熵损失函数是独立于我们的MSE(均方差损失函数)。交叉熵损失函数是另一种损失函数。MSE损失函数和交叉熵损失函数它们的应用场合是不一样的。均方差损失函数主要应用在回归、拟合领域。(eg：有一些点用直线拟合它，或者用曲线去拟合)。交叉熵损失函数主要应用在分类领域？

【浅谈Spark和Flink区别及应用】Flink 和 Spark 是当前主流的大数据计算框架，核心差异在于 Flink 是基于流的实时计算框架，而 Spark 是基于批的离线计算框架（后通过 Spark Streaming 补充流处理能力）。 1. 核心计算模型（根本差异） Flink：流优先（Stream-First）视所有数据为“无界流”，离线数据是“有界流”的特例，从底层设计上原生支持流处理，计算更实时、状态管理更精准。 Spark：批优先（Batch-First）基于“弹性分布式数据集（RDD）”的批处理模型，流处理（Spark

1. 数据库架构演变与分库分表介绍如今随着互联网的发展，数据的量级也是成指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统单体的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。

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深入理解MySQL主从架构中的Seconds_Behind_Master指标在典型的 MySQL 主从架构下，所有写操作都会直接进入主库，而读操作大多分流到从库，从而实现读写分离，缓解主库压力。然而 MySQL 的复制机制是异步的：主库先写入 binlog，从库 I/O 线程拉取到 relay log，再交由 SQL 线程顺序回放。这个链路包含网络传输与多步处理，因此天然会引入延迟。当网络抖动、主库写入量过大或从库执行能力不足时，延迟可能进一步加剧。这种延迟在大多数场景下可以容忍，但在涉及写后立即读的业务时问题尤为突出。例如，用户刚下单立刻查询订单详情，如果读请求被路由到