各位MySQL世界的冒险者们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL并发控制的两大利器：Latch和Lock。别看它们名字相似，功能却大相径庭，就像是蝙蝠侠和超人，都是英雄，但解决问题的方式截然不同。 今天我们不讲教科书上的概念，直接深入MySQL源码，看看这俩兄弟到底是怎么工作的，以及它们是如何影响我们数据库的性能。准备好了吗？系好安全带，咱们发车！ 第一章：并发控制的必要性：不锁门的世界会怎样？ 想象一下，如果你的银行账户没有密码，任何人都可以随便取钱，那会发生什么？同样的，如果数据库没有并发控制机制，多个用户同时修改同一条数据，就会出现数据不一致，甚至数据丢失的情况。 举个例子，假设两个用户同时想给同一个商品增加库存： 用户A：读取库存数量为10 用户B：读取库存数量为10 用户A：将库存数量更新为10 + 5 = 15 用户B：将库存数量更新为10 + 3 = 13 结果呢？库存数量应该是18，但数据库里却变成了13！这就是典型的“丢失更新”问题。并发控制的目的就是为了避免这种情况的发生，保证数据的完整性和一致性。 第二章：Latch：轻量级的门卫 Latch，中文 …
MySQL高阶讲座之：`InnoDB`的`Change Buffer`：其工作原理、适用场景与写性能优化。
各位听众，晚上好！我是今晚的讲师，很高兴能和大家一起聊聊MySQL里一个非常有趣，但又容易被忽视的家伙——InnoDB的Change Buffer。 咱们今天要深入挖掘一下，看看它到底是个什么玩意儿，怎么工作的，什么情况下用它最好，以及怎么利用它来提升咱们的写性能。 一、 啥是Change Buffer？ 为什么要它？ 想象一下，你是一家银行的出纳，每天都要处理大量的存取款业务。如果每次有人来存钱，你都要立刻找到他的账户，把钱放进去，然后立刻更新账本，效率是不是会很低？ 特别是那些很久都没来存过钱的账户，你要翻箱倒柜才能找到。 Change Buffer就相当于银行出纳旁边的一个“临时存款登记簿”。 当有人来存钱（也就是写入数据）的时候，你先把存款信息（要修改的数据页）记录在这个登记簿上，不用立刻去更新账本。 等到晚上银行关门了，或者账房先生有空了，再把登记簿上的信息整理到账本上。 在MySQL InnoDB存储引擎中，Change Buffer就是用来缓存非唯一二级索引页（non-unique secondary index pages）的修改操作的。 为什么要缓存呢？ 因为非唯一二 …
MySQL高阶讲座之：`Redo Log`的`Group Commit`机制：如何减少事务提交时的`IO`开销。
各位观众老爷们，大家好！我是今天的主讲人，今天咱们聊聊MySQL里一个听起来高大上，但其实挺接地气的技术——Redo Log的Group Commit机制。这玩意儿说白了，就是MySQL为了提高性能，减少磁盘IO压力使出的一个“抱团取暖”的招数。 一、Redo Log：数据安全的守护神 在深入Group Commit之前，咱们得先搞明白Redo Log是干嘛的。想象一下，你辛辛苦苦改了一堆数据，正准备提交，突然服务器崩了！如果没有Redo Log，这些数据就丢失了。Redo Log的作用就像一个“后悔药”，它记录了数据页上的修改信息，即使服务器崩溃，重启后也能根据Redo Log恢复到崩溃前的状态，保证数据的持久性。 简单来说，Redo Log就是为了解决WAL（Write-Ahead Logging）问题，即先写日志，再写数据。这样即使数据库崩溃，也能通过日志进行恢复。 二、事务提交的IO风暴 每次事务提交，都涉及到以下几个步骤： 生成Redo Log：记录事务的修改信息。 将Redo Log写入Redo Log Buffer：内存中的一块缓冲区。 将Redo Log Buffer的 …
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MySQL高阶讲座之：`InnoDB`的双写缓冲区`Double Write`源码解析：如何实现崩溃恢复的原子性。
咳咳，麦克风试音，一二三，一二三… 各位观众老爷们，欢迎来到MySQL高阶讲座现场！ 今天咱们聊点硬核的，扒一扒InnoDB的“双写缓冲区Double Write”，看看它如何保证崩溃恢复的原子性，让你的数据在断电、宕机的情况下也能安然无恙。 开场白：数据，你的小宝贝，不能说没就没！ 在数据库的世界里，数据就是你的命根子。想象一下，辛辛苦苦攒了一堆数据，结果服务器突然崩了，数据丢了一半，那感觉，比失恋还难受！所以，保证数据的完整性，那可是重中之重。 InnoDB作为MySQL默认的存储引擎，在这方面下了不少功夫。其中，Double Write就是它保护数据的一大利器。 简单来说，Double Write就像给你的数据加了一层“保险锁”，即使在写入过程中发生崩溃，也能通过它来恢复数据，保证原子性。 正文：Double Write工作原理大揭秘 那么，Double Write到底是怎么工作的呢？ 咱们先来捋一捋InnoDB写入数据的流程： 脏页产生： 当你修改了数据页（Page）后，这个页就变成了“脏页”，需要被刷回磁盘。 写入Double Write缓冲区： 在将脏页刷回数据 …
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Python高级技术之：`Python`的`Alembic`：如何编写可回滚的`Schema`变更脚本。
各位观众，晚上好！我是今天的主讲人，大家可以叫我老顾。今天咱们聊聊Python界里一个相当实用，但又经常被新手忽略的工具—— Alembic。 别看名字有点像炼金术，其实它跟魔法没啥关系，主要负责数据库Schema的版本控制。说白了，就是让你的数据库结构也能像代码一样，有版本，能前进，能后退，出了问题还能“时光倒流”。 咱们今天的主题是：如何编写可回滚的Schema变更脚本。 听起来有点吓人？放心，我会用最通俗易懂的方式，加上大量的代码示例，保证你听完就能上手。 一、 为什么需要Alembic？ 在深入Alembic之前，我们先来思考一个问题：数据库Schema变更，我们通常是怎么做的？ 方法一：手写SQL脚本。这是最原始的方式，直接在数据库客户端里敲SQL语句，比如 ALTER TABLE、CREATE INDEX 等。 优点是灵活，想怎么改就怎么改。缺点嘛，改多了就乱了，忘记了之前的修改，或者团队合作时，你改了我的表，我改了他的索引，最后谁也不知道数据库到底是个什么状态。而且，万一改错了，想回滚？那就得凭记忆力把之前的操作反向执行一遍，简直噩梦。 方法二：ORM自动同步。很多ORM …
Python高级技术之：`SQLAlchemy`的`unit of work`模式：如何管理事务中的多个操作。
SQLAlchemy 中的 Unit of Work 模式：驯服事务中的小怪兽 大家好！我是老码，今天咱们来聊聊 SQLAlchemy 里的一个非常重要的概念：Unit of Work 模式。别被这个听起来高大上的名字吓到，其实它就是帮助我们优雅地管理数据库事务中的各种操作的利器。说白了，就是把一堆数据库操作打包成一个“工作单元”，要么一起成功，要么一起失败，保证数据的一致性。 想象一下，你在做一个电商网站，用户下订单的时候，你需要做的事情可不少： 从库存里扣除商品数量 生成订单记录 记录用户的购买积分 发送订单确认邮件 如果这些操作不是在一个事务里完成的，那可能会出现一些非常可怕的情况：比如，库存扣了，订单没生成，用户就白白损失了积分，最后还得跑到客服那里投诉。这简直是程序员的噩梦！ 而 Unit of Work 模式，就是为了解决这类问题而生的。它能确保这些操作要么全部成功，要么全部失败，保证数据的一致性和完整性。 什么是 Unit of Work 模式？ 简单来说，Unit of Work 模式就是一个用来跟踪所有被影响的对象的机制，它会在事务结束时，决定哪些更改需要提交到数据库 …
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Python高级技术之：`Python`的`SQL Injection`：如何通过参数化查询来防御。
各位朋友们，晚上好！我是老王，今天咱们来聊聊一个听起来有点吓人，但实际上只要掌握了正确姿势，就能轻松应对的问题——SQL注入。 啥是SQL注入？听起来就像武侠小说里的暗器 SQL注入，简单来说，就是黑客通过在输入框里输入一些恶意的SQL代码，让你的数据库执行他们想执行的操作。这就像是，你家大门钥匙被人复制了，然后人家悄悄溜进来，把你的银行卡密码改了，还顺走了你珍藏多年的小黄书…（咳咳，开个玩笑）。 举个栗子： 假设你有一个登录页面，用户输入用户名和密码，然后你的代码会这样查询数据库： username = request.form[‘username’] password = request.form[‘password’] sql = “SELECT * FROM users WHERE username = ‘” + username + “‘ AND password = ‘” + password + “‘” # 假设你用的是某个数据库连接的 execute 函数 cursor.execute(sql) 这段代码看起来没啥问题，对吧？但是，如果黑客在用户名输入框里输入： ‘ O …
Python高级技术之：`Python`的`redis-py`库：`pipeline`和`transaction`的性能优化。
Alright, buckle up, folks! 今天咱们来聊聊Python里用Redis干活儿时，如何像开挂一样提升性能——redis-py的pipeline和transaction。保证让你的Redis操作速度嗖嗖地，快到飞起！ 开场白：Redis速度哪家强？批量操作赛诸葛！ 咱们都知道，Redis是个内存数据库，读写速度那是杠杠的。但是，如果你用Python的redis-py库，一条一条地发命令，那效率就有点…嗯…对不起Redis的优秀基因。 想象一下：你让快递员送100个包裹，一个一个地让他跑，每送一个都要回来汇报。累死快递员不说，你也得等得花儿都谢了。 更好的办法是什么？把这100个包裹打包好，一次性让快递员送过去！这就是pipeline和transaction的思想——批量操作，减少网络延迟，提升效率。 第一部分：Pipeline——“流水线”作业，效率翻倍！ Pipeline（管道）就像一条流水线，你可以把一堆Redis命令一股脑地塞进去，然后一次性发给Redis服务器执行。服务器执行完后，再把结果一次性返回给你。 1. 为什么Pipeline能提速？ 主要原因就是减 …
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Python高级技术之：`SQLAlchemy`的`subquery`和`CTE`：如何构建复杂的查询。
嘿，大家好！今天咱们来聊聊 SQLAlchemy 里的两个神器：subquery 和 CTE，这俩玩意儿能帮你构建那些“绕来绕去”的复杂 SQL 查询，让你在数据世界里玩得更溜！ 开场白：SQL 为什么需要复杂查询？ 想象一下，你是一家电商公司的数据分析师，老板突然拍着桌子说：“我要知道每个月销售额最高的商品是什么，还要列出这些商品的平均价格，以及它们占当月总销售额的比例！” 听到这，你是不是感觉头皮发麻？这需要多个步骤才能完成，光靠简单的 SELECT * FROM table 肯定是不行的。这时候，subquery 和 CTE 就派上用场了，它们能把复杂的查询拆解成小块，一步一步地得出结果。 第一幕：Subquery（子查询）—— 查询里的“俄罗斯套娃” Subquery，顾名思义，就是嵌套在另一个查询语句里的查询。你可以把它想象成一个“俄罗斯套娃”，一个查询里面藏着另一个查询。 1. 基本语法 Subquery 可以出现在 SELECT, FROM, WHERE 或 HAVING 子句中。 SELECT 中的 Subquery: from sqlalchemy import cr …
Python高级技术之：`Python`的`msgpack`和`json`：序列化和反序列化的性能对比。
各位观众老爷，晚上好！我是你们今晚的“序列化段子手”兼“反序列化老司机”，今天咱就来聊聊Python世界里两个扛把子的序列化工具：msgpack和json。 咱们的口号是：用最骚的操作，把数据玩明白！ 第一幕：啥是序列化？为啥要它？ 别急，先给大家来段“灵魂拷问”：为啥要有序列化这玩意儿？ 想象一下，你辛辛苦苦用Python创造了一个对象，里面塞满了各种数据，比如： my_data = { “name”: “张三”, “age”: 30, “city”: “北京”, “hobbies”: [“coding”, “reading”, “gaming”], “address”: { “street”: “长安街1号”, “zipcode”: “100000” } } 这数据对你来说，那是亲切无比，一看就懂。但是！计算机的世界里，数据是以二进制形式存储的。如果直接把这个Python对象扔到硬盘上，或者通过网络传给别人，那简直就是“鸡同鸭讲”，对方根本看不懂。 所以，我们需要一种“翻译官”，把Python对象翻译成一种通用的格式，让不同的程序、不同的语言都能理解。这个“翻译”的过程，就叫做序列 …