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[转]腾讯云如何应对日益膨胀的数据流量？
任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展。以适应流量的增加和确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久——这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。 本文将讨论一种“可动态扩展的”数据库架构：分片数据库。
Category: Distributed Database
[转]删库了，除了跑路还能怎么办？
1. 写在前面 虽然我们之前遇到的大多数的数据被删，都是运维同学或者 DBA 背锅的。但实际上，只要有数据操作权限的同学，都有可能踩到误删数据这条线。 今天我们就来聊聊误删数据前后，我们可以做些什么，减少误删数据的风险，和由误删数据带来的损失。
[转]一文说尽MySQL事务及ACID特性的实现原理
本文将首先介绍 MySQL 事务相关的基础概念，然后介绍事务的 ACID 特性，并分析其实现原理。MySQL 博大精深，文章疏漏之处在所难免，欢迎批评指正。
[转]业务库负载翻了百倍，我做了什么来拯救MySQL架构？
最近有一个业务库的负载比往常高了很多，最直观的印象就是原来的负载最高是100%，现在不是翻了几倍或者指数级增长，而是突然翻了100倍，导致业务后端的数据写入剧增，产生了严重的性能阻塞。 1. 一、引入读写分离，优化初见成效 这类问题引起了我的兴趣和好奇心，经过和业务方沟通了解，这个业务是记录回执数据的，简单来说就好比你发送了一条微博，想看看有多少人已读，有多少人留言等。所以这类场景不存在事务，会有数据的密集型写入，会有明确的统计需求。
[转]百亿大表任意维度查询，如何做到毫秒级返回
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。 如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
[转]关于MySQL内核，一定要知道的！
近一个多月，写了一些MySQL内核的文字，稍作总结，希望对大家有帮助。 1.《InnoDB，为何并发如此之高？》 文章介绍了： （1）什么是并发控制； （2）并发控制的常见方法：锁，数据多版本； （3）redo，undo，回滚段的实践； （4）InnoDB如何利用回滚段实现MVCC，实现快照读。 结论是，快照读(Snapshot Read)，这种不加锁的读，是InnoDB高并发的核心原因之一。 番外篇：《快照读，在RR和RC下的差异》 快照读，在可重复读与读提交两种事务隔离级别下，有微小的差异，文章通过案例做了简单叙述。
[转]史上最全的select加锁分析(Mysql)
1. 引言 大家在面试中有没遇到面试官问你下面六句Sql的区别呢
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select * from table where id = ? select * from table where id < ? select * from table where id = ? lock in share mode select * from table where id < ? lock in share mode select * from table where id = ? for update select * from table where id < ? for update |
如果你能清楚的说出，这六句sql在不同的事务隔离级别下，是否加锁，加的是共享锁还是排它锁，是否存在间隙锁，那这篇文章就没有看的意义了。
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