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选redis还是memcache，源码怎么说？
memcache和redis是互联网分层架构中，最常用的KV缓存。不少同学在选型的时候会纠结，到底是选择memcache还是redis。画外音：不鼓励粗暴的实践，例如“memcache提供的功能是redis提供的功能的子集，不用想太多，选redis准没错”。虽然redis比memcache更晚出来，
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进程内缓存，究竟怎么玩？
除了常见的redis/memcache等进程外缓存服务，缓存还有一种常见的玩法，进程内缓存。什么是进程内缓存？答：将一些数据缓存在站点，或者服务的进程内，这就是进程内缓存。进程内缓存的实现载体，最简单的，可以是一个带锁的Map。又或者，可以使用第三方库，例如leveldb。进程内缓存能存储啥？答：r
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InnoDB，能将数据存储在DVD里？
MySQL5.6，应该实现在最流行的版本吧？很遗憾有一些功能一直没有，例如：哈希索引T-tree索引原生高可用auto-sharding...画外音：你最希望看到支持什么特性？但，5.6版本中，InnoDB有些有意思的特性，或许是大伙还不清楚的。1.从这个版本开始，可以支持全文索引了。2.alter
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InnoDB，5项最佳实践，知其所以然？
缓存讲了一个月《缓存架构，一篇足够》。今天，开始写数据库。第一篇，说说MySQL两个最常用的存储引擎，MyISAM和InnoDB。照自己的理解，把一些知识点总结出来，不只说知识点，多讲“为什么”。一、关于count(*)知识点：MyISAM会直接存储总行数，InnoDB则不会，需要按行扫描。潜台词是
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MySQL不为人知的主键与唯一索引约束
今天和大家简单聊聊MySQL的约束主键与唯一索引约束：PRIMARYKEYandUNIQUEIndexConstraints文章不长，保证有收获。触发约束检测的时机：insertupdate当检测到违反约束时，不同存储引擎的处理动作是不一样的。如果存储引擎支持事务，SQL会自动回滚。例子：creat
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超赞，InnoDB调试死锁的方法！
近期写了不少InnoDB锁相关的文章，不少小伙伴问，如何在MySQL终端模拟并发事务，如何复现之前文章中的案例。今天，咱们一起动起手来，模拟并发事务的互斥与死锁。【事前准备】安装MySQL服务端安装MySQL客户端安装能够模拟多个并发事务的终端画外音：楼主使用的是MySQL5.6，官方客户端mysq
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别废话，各种SQL到底加了什么锁？
这个月花了一些功夫写InnoDB：并发控制，MVCC，索引，锁...有朋友留言：你TM讲了这么多，锁分了这么多类型，又和事务隔离级别相关，又和索引相关，究竟能不能直接告诉我，一个SQL到底加了什么锁！？我竟无言以对。好吧，做过简单梳理之后，今天尝试着直接回答，尽量做到不重不漏，各种SQL语句究竟加了
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4种事务的隔离级别，InnoDB如何巧妙实现？
事务ACID特性，其中I代表隔离性(Isolation)。什么是事务的隔离性？隔离性是指，多个用户的并发事务访问同一个数据库时，一个用户的事务不应该被其他用户的事务干扰，多个并发事务之间要相互隔离。一个事务怎么会干扰其他事务呢？咱们举例子来说明，假设有InnoDB表：t(idPK,name);表中有
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InnoDB，select为啥会阻塞insert？
MySQL的InnoDB的细粒度行锁，是它最吸引人的特性之一。但是，如《InnoDB，5项最佳实践》所述，如果查询没有命中索引，也将退化为表锁。InnoDB的细粒度锁，是实现在索引记录上的。一，InnoDB的索引InnoDB的索引有两类索引，聚集索引(ClusteredIndex)与普通索引(Sec
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InnoDB并发插入，居然使用意向锁？
《插入InnoDB自增列，居然是表级别锁？》介绍了InnoDB所使用的七种锁中的一种，自增锁。今天，将要介绍InnoDB另外三种：共享/排他锁，意向锁，插入意向锁。一，共享/排它锁(SharedandExclusiveLocks)《InnoDB并发为何这么高？》一文介绍了通用的共享/排它锁，在Inn
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插入InnoDB自增列，居然是表锁？
《挖坑，InnoDB的七种锁》初步说明了InnoDB中，会使用七种不同类型的锁，今天就介绍其中的第一种，自增锁（Auto-incLocks）。一，案例说明MySQL，InnoDB，默认的隔离级别(RR)，假设有数据表：t(idAUTO_INCREMENT,name);数据表中有数据：1,shenji
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InnoDB，快照读，在RR和RC下有何差异？
昨天挖了一个坑《InnoDB的快照读，到底和什么相关？》，今天来填坑。为了保证文章知识体系的完整性，先简单解释下快照读，读提交，可重复读。快照读(SnapshotRead)MySQL数据库，InnoDB存储引擎，为了提高并发，使用MVCC机制，在并发事务时，通过读取数据行的历史数据版本，不加锁，来提
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InnoDB并发如此高，原因竟然在这？
《InnoDB行锁，如何锁住一条不存在的记录？》埋了一个坑，没想到评论反响剧烈，大家都希望深挖下去。原计划写写InnoDB的锁结束这个case，既然呼声这么高，干脆全盘系统性的写写InnoDB的并发控制，锁，事务模型好了。体系相对宏大，一篇肯定写不完，容我娓娓道来，通俗地说清楚来龙去脉。一、并发控制
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1分钟了解MyISAM与InnoDB的索引差异
《数据库索引，到底是什么做的？》介绍了B+树，它是一种非常适合用来做数据库索引的数据结构：(1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；(2)很低的树高度，能够存储大量数据；(3)索引本身占用的内存很小；(4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询；数据库的索引分为主键索引（Prim
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数据库索引，到底是什么做的？
近期写数据库，不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，今天简单聊一聊，少讲“是怎么样”，更多说说“为什么设计成这样”。问题1.数据库为什么要设计索引？图书馆存了1000W本图书，要从中找到《架构师之路》，一本本查，要查到什么时候去？于是，图书管理员设计了一套规则：(1)一楼放历史类，二楼放文学类，三
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58到家MySQL军规升级版
一、基础规范表存储引擎必须使用InnoDB表字符集默认使用utf8，必要时候使用utf8mb4解读：（1）通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节（2）utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时，使用它禁止使用存储过程，视图，触发器，Event解读：（1）对数据库性能影响较大，互联网
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“同起点，同终点，打车价格不同”秒懂
前几天被一条消息刷屏了，据说还上了新闻联播：相同起点，相同终点的两个手机打车，价格不一样。去年也有新闻引起过激烈的讨论：相同的起点，相同终点的两个用户买飞机票，机票价格不一样。今天接着用通俗的语言说说此类“个性化价格”是如何实现的。方式一：“用户分级”对用户进行分级，不同类型的用户会有不同的补贴，定
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1分钟了解相似性推荐
前几天聊的“协同过滤（CollaborativeFiltering）”和“基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）”，都必须分析用户的历史行为数据（例如电影点击数据，职位查看数据等），针对不同的用户进行个性化推荐。如果系统没有用户的历史行为数据积累，如何实施推荐呢？今
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3分钟了解“关联规则”推荐
“把啤酒放在尿布旁，有助于提升啤酒销售量”是关联规则推荐的经典案例，今天，和大家聊聊“关联规则推荐”，正文不含任何公式，保证PM弄懂。一、概念什么是关联规则（AssociationRules）？答：关联规则是数据挖掘中的概念，通过分析数据，找到数据之间的关联。电商中经常用来分析购买物品之间的相关性，
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1分钟了解基于内容的推荐，pm又懂了
前天的《1分钟了解“协同过滤”》，很多同学点了赞，今天接着用通俗的语言说说“基于内容的推荐”，也保证pm弄懂。什么是基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）？答：通过用户历史感兴趣的信息，抽象信息内容共性，根据内容共性推荐其他信息。比如，如何通过基于内容的推荐，来对求
