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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Resource Groups`：其在多租户环境下的`CPU/IO`隔离。

各位老铁，早上好/下午好/晚上好！ 今天咱们来聊聊MySQL里一个听起来有点高大上，但实际上很接地气的功能：Resource Groups。这玩意儿，就像你家里的电闸开关，可以控制不同房间的用电量，避免一个房间电器开太多把整个家都给搞停电了。在MySQL里，它能控制不同用户的CPU和IO资源，尤其是在多租户环境下，简直是救命稻草。 咱们先来了解一下，啥是多租户环境？简单来说，就是一台MySQL服务器上跑着好几个不同的应用，每个应用都相当于一个“租户”。 如果其中一个租户突然发疯，执行了一个超慢的查询，或者疯狂写入数据，那就会把整个服务器的资源都占满了，导致其他租户的应用也跟着卡顿，甚至直接崩掉。 这可就麻烦大了！ 所以，Resource Groups就派上用场了。它可以把不同的租户分配到不同的资源组里，然后限制每个资源组可以使用的CPU和IO资源，这样就能保证每个租户都能分到一定的资源，避免一个租户把所有资源都抢走。 接下来，咱们就来一步一步地看看怎么使用Resource Groups。 第一步：创建Resource Group 创建Resource Group的语法很简单： CREA …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Sharding`：其在`TDSQL`、`DRDS`中的实现。

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，很高兴和大家一起聊聊MySQL Sharding这个话题。今天咱们要深入到MySQL Sharding的腹地，看看它在TDSQL和DRDS这两个重量级选手里的实现，保证让大家听得懂，学得会，还能拿去吹牛皮！ 开胃小菜：Sharding是啥？为啥要搞它？ 先来个简单的开胃菜：啥是Sharding？ 简单来说，就是把一个很大的数据库或者表，切成很多小块，分散到不同的服务器上去。 就像把一头大象切成很多块，分别放进不同的冰箱里，这样每个冰箱的压力就小了。 那么，为啥要这么折腾呢？ 数据量太大： 单个数据库搞不定了，查询慢如蜗牛，插入直接卡死。 并发太高： 太多人同时访问数据库，服务器直接崩溃。 存储瓶颈： 硬盘不够用了，买再多也放不下。 Sharding 就是解决这些问题的良药！它可以水平扩展数据库的容量和并发能力，让你的数据库飞起来！ 正餐：Sharding的姿势 Sharding 可不是随便切一切就完事了，它有很多种姿势，我们来逐一了解一下。 垂直Sharding（Vertical Sharding）： 也叫纵向拆分，就是按照业务来拆分。 比如把用 …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Federated`存储引擎：跨数据库查询的性能与局限。

各位观众老爷，大家好！今天给大家带来一场关于MySQL Federated存储引擎的盛宴，主题是：“跨数据库查询的性能与局限”。保证让大家吃饱喝足，扶墙而出！ 开场白：跨库查询的那些事儿 在数据库的世界里，数据往往分散在不同的地方，就像你家的袜子，总是不成双成对地出现在不同的角落。有时候，我们需要把这些数据整合起来，进行分析或者生成报表。最直接的办法当然是把数据复制一份到同一个数据库，但这就像把所有袜子都塞进一个抽屉，迟早会爆炸的！ 这时候，跨库查询就派上用场了。它可以让我们直接从不同的数据库读取数据，而不需要复制数据。就像你可以直接走到不同的房间去拿袜子，而不用把所有袜子都搬到客厅。 MySQL提供了多种跨库查询的方式，例如使用FEDERATED存储引擎、使用mysqldump导出数据再导入、编写自定义的ETL脚本等等。今天我们重点聊聊FEDERATED存储引擎，这个家伙就像一个“传送门”，能让你直接访问其他MySQL服务器上的表。 什么是Federated存储引擎？ FEDERATED存储引擎允许你访问位于远程MySQL服务器上的表，就像访问本地表一样。它实际上并不存储任何数据，只 …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Query Cache`：其在`MySQL` 8.0中被移除的深层原因。

各位朋友，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL里曾经风光无限，但最终黯然退场的 Query Cache。这玩意儿啊，就像你辛辛苦苦做的缓存，结果发现不仅没加速，还拖慢了速度，最后只能忍痛割爱。 一、Query Cache：曾经的“加速神器” 话说在MySQL 5.7及之前的版本里，Query Cache 绝对是明星功能。它的作用简单粗暴：把 SELECT 查询的结果缓存起来。下次再执行同样的查询，直接从缓存里拿结果，省去了分析SQL、访问数据、计算结果的步骤，速度提升那是杠杠的。 想象一下，你是个饭店老板。每天都有很多顾客点相同的菜，比如“宫保鸡丁”。如果每次都重新炒一遍，那得多费劲？Query Cache 就相当于你提前炒好一大锅“宫保鸡丁”，有人点就直接盛一份，大大提高了出菜效率。 举个例子，假设我们有这么一张表： CREATE TABLE articles ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255) NOT NULL, content TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAUL …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Wasm`支持：其在边缘计算和`Serverless`中的应用。

各位观众老爷们，大家好！我是老码，今天咱们聊点刺激的——MySQL的Wasm支持，以及它在边缘计算和Serverless中的骚操作。 准备好了吗？系好安全带，发车！ 第一部分：Wasm是个啥玩意？为什么要跟MySQL搞在一起？ Wasm，全称WebAssembly，可不是网页组装的意思啊！它是一种新型的二进制指令集，设计初衷是为了在浏览器里跑高性能应用，比如游戏、音视频编辑等等。但现在，Wasm已经冲出浏览器，在服务器端、嵌入式设备、甚至区块链领域都混得风生水起。 那它为啥这么受欢迎呢？总结起来就三个字：快、小、安全。 快： Wasm是编译成二进制的，执行效率接近原生代码，比JavaScript快N倍（具体多少倍取决于应用场景，反正就是快）。 小： Wasm文件体积小，加载速度快，节省带宽。 安全： Wasm运行在一个沙箱环境里，隔离性好，可以有效防止恶意代码攻击。 OK，Wasm的优点说完了，那它跟MySQL有啥关系？ 以前，咱们想在边缘计算设备或者Serverless函数里访问MySQL数据库，通常需要通过API接口，或者直接连接数据库。但这样做有几个缺点： 网络延迟高： 边缘设备 …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`与`GitOps`：如何利用`Git`管理数据库`Schema`的变更。

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天来聊聊一个略显“性感”的话题：MySQL 和 GitOps，以及如何用 Git 来管理数据库 Schema 的变更。 这年头，代码都用 Git 管理了，数据库 Schema 变更还手动改？这简直就像开着火箭送外卖，效率低不说，还容易翻车。所以，今天咱们就来聊聊如何把数据库 Schema 变更也纳入 Git 的怀抱，让数据库也玩一把“版本控制”。 一、 为什么要用 Git 管理数据库 Schema 变更？ 先来说说为什么要这么干，好处嘛，那可是杠杠的： 版本控制： 谁改了什么，什么时候改的，一目了然。再也不用担心“是谁动了我的表结构？”这种灵魂拷问了。 可追溯性： 出了问题，可以轻松回滚到之前的版本。简直就是数据库的“后悔药”。 协作： 团队成员可以协同开发数据库 Schema，避免冲突和覆盖。 自动化： 可以将数据库 Schema 变更集成到 CI/CD 流程中，实现自动化部署。 审计： 所有的变更都有记录，方便审计和合规。 简而言之，就是让数据库 Schema 变更变得更安全、更高效、更可控。 二、 GitOps 的基本概念 GitOp …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Data Lake`集成：`MySQL`与`Delta Lake`、`Iceberg`的协同。

各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个听起来很高大上，但其实也没那么难的东西：MySQL 的 Data Lake 集成。具体点说，就是让 MySQL 和 Delta Lake、Iceberg 这些 Data Lake 界的扛把子们，一起愉快地玩耍。 为什么要把 MySQL 和 Data Lake 搞到一起？ 简单来说，就是让专业的归专业，干该干的事儿。 MySQL: 身手敏捷，擅长处理事务性操作（增删改查），查询速度快，适合在线事务处理 (OLTP)。 Data Lake: 容量巨大，擅长存储海量数据，支持复杂的分析查询，适合在线分析处理 (OLAP)。 把它们结合起来，就可以发挥各自的优势： 实时数据分析: 将 MySQL 中的实时数据同步到 Data Lake，进行更深入的分析，挖掘潜在价值。 历史数据查询: 将 MySQL 中的历史数据归档到 Data Lake，释放 MySQL 的存储压力，同时支持对历史数据的查询。 数据治理: 利用 Data Lake 的数据治理能力，对 MySQL 中的数据进行清洗、转换，提高数据质量。 主角登场：Delta Lake …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Serverless`架构：`AWS Aurora`和`Alibaba PolarDB`的实现原理。

各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊点儿高级的，关于MySQL的Serverless架构，主要聚焦在AWS Aurora和Alibaba PolarDB这两位大佬的实现原理上。准备好瓜子板凳，咱们开讲啦！ 一、 啥是Serverless，跟MySQL有啥关系？ 首先，得搞清楚Serverless是个啥玩意儿。简单来说，Serverless不是真的“没有服务器”，而是说你不用操心服务器的运维、扩容、打补丁这些破事儿了。云厂商帮你全搞定了，你只需要关注你的代码逻辑，按需付费就行。 那跟MySQL有啥关系呢？传统的MySQL，你得自己部署服务器、安装MySQL、配置参数、监控性能，还得担心机器宕机、数据丢失。Serverless MySQL就是把这些脏活累活都交给云厂商，你只需要创建数据库、写SQL，其他的都交给云平台，按你的实际使用量付费。想象一下，你只需要专注于写CRUD，不用半夜被告警吵醒，是不是很爽？ 二、 AWS Aurora：MySQL Serverless的领头羊 AWS Aurora是亚马逊搞出来的一个高性能、高可用、与MySQL兼容的数据库服务。它有标准版和Serverles …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Vector Search`：其在`AI`和相似性搜索中的应用。

各位老铁，双击666！ 今天咱们不聊八卦，来点硬核的！咱们来扒一扒MySQL的Vector Search，看看这玩意儿到底怎么在AI和相似性搜索里搅风搅雨。 开场白：啥是Vector Search？ 想象一下，你面前摆着一堆照片，让你找出最像“一只可爱的小猫咪”的那张。 你怎么找？ 大概就是凭感觉，看颜色、形状、姿势，然后在脑子里给每张照片打个分。 Vector Search 干的就是类似的事儿。 它先把你的数据（比如那些照片、文本、甚至音乐）变成一堆叫做“向量”的数字。 这些向量在空间里排兵布阵，距离越近的向量，就代表着数据越相似。 这样，你再想找“最像小猫咪”的照片，就变成了在向量空间里找距离最近的向量了。 这比传统数据库的精确匹配可灵活多了！ 传统的数据库只能告诉你“有没有完全一样的猫”，而Vector Search能告诉你“哪个最像”。 第一回合：向量化你的数据 要玩Vector Search，第一步就是把你的数据变成向量。 这步叫做“向量化（Embedding）”。 文本向量化： 如果你的数据是文本，可以用各种牛逼的模型来向量化，比如： Word2Vec： 这老哥比较经典，但 …

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MySQL高阶讲座之：`MySQL`与`Kafka`的`CDC`：`Debezium`的`Binlog`解析与事件驱动架构。

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊点硬核的，关于 MySQL 和 Kafka 勾搭成奸…哦不，是强强联合的秘密武器：Debezium！ 开场白：数据这厮，太不老实了！ 在互联网世界里，数据就是金钱，谁掌握了数据，谁就掌握了财富密码（误）。但是，数据这玩意儿它不老实啊，它总是在不停地变化，就像你女朋友的心情一样。 特别是对于 MySQL 这种关系型数据库来说，数据变更简直是家常便饭。增删改查，一刻不停。那问题来了，其他系统怎么实时感知到这些变化呢？难道要不停地轮询 MySQL，问它：“你变了吗？你变了吗？” 这也太傻了吧！不仅浪费资源，还延迟贼高。 所以，我们需要一种更优雅的方式，让 MySQL 主动告诉我们：“老子变了！快来看！” 这就是 CDC (Change Data Capture) 的魅力所在。 第一幕：Binlog 的秘密花园 要实现 CDC，首先得找到数据变化的源头。在 MySQL 里面，这个源头就是 Binlog (Binary Log)。 Binlog 记录了所有对 MySQL 数据库的修改操作，包括 INSERT、UPDATE、DELETE 等等。它就像一个 …

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