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MySQL 大企业级应用可行性分析

前两天在上海参加技术研讨,讨论了关于 MySQL 的一些面向企业级应用的思路,今天和几位同事开会,也谈及了能否用 MySQL 替代当前 Oracle 的问题。干脆整理一下思路,算是做个备忘。

首先说明一点的是,我不是说 MySQL 没有大企业级的应用,事实上,可以看到越来越多的成功布署 MySQL 的应用,但是,还不够多,还有许多大企业的关键应用还不敢用 MySQL。或许这篇小文能和大家一起探讨一些比较”虚”的东西。

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MySQL 性能优化(INNODB下修改表结构)

最近碰到一个奇怪的问题:在MySQL中修改一个大表的结构(增加一列),发现修改缓慢无比,表是用的INNODB引擎,大小大概6G的样子!按道理修改表结构应该会很快(因为CPU耗费不是很大,无非就是读就数据写入新的文件),由于执行时间超出了预期,所以该想办法解决了。

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让memcached和mysql更好的工作

这次是Fotolog的经验,传说中比Flickr更大的网站,Fotolog在21台服务器上部署了51个memcached实例,总计有254G缓存空间可用,缓存了多达175G的内容,这个数量比很多网站的数据库都要大的多,原文是A Bunch of Great Strategies for Using Memcached and MySQL Better Together,我这里还是选择性的翻译以及按照我的理解补充,感谢Todd Hoff,总能给我们一些学习的案例,从这里也能看出国外技术的开放态度,不似我们,其实就那么点小九九还藏着掖着。

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关于大数据量模糊查询的方法

实话,在ITPUB上也好,CNOUG上也好,看到很多人问数据模糊查询的问题,特别是一张表的数据量在200M以后,你的查询速度越来越慢。其实最最简单的就是 like ‘%xx%’,但是这样效率极差,纯粹在拼机器的IO了。其实在我的日常工作中,对于模糊查询,主要使用以下几种方案提高效率。

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MySQL Replication(复制)基本原理

Mysql的复制(replication)是一个异步的复制,从一个Mysql instace(称之为Master)复制到另一个Mysql instance(称之Slave)。实现整个复制操作主要由三个进程完成的,其中两个进程在Slave(Sql进程和IO进程),另外一个进程在Master(IO进程)上。要实施复制,首先必须打开Master端的binary log(bin-log)功能,否则无法实现。因为整个复制过程实际上就是Slave从Master端获取该日志然后再在自己身上完全顺序的执行日志中所记录的各种操作。

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