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在數據庫系統中，MySQL 因其廣泛應用而成為關注焦點。要實現穩定、安全的數據庫運維，需要從認證機制、訪問控制、加密傳輸、審計與監控、以及防御常見攻擊等維度進行系統性設計與執行。本文從原則、具體做法、技術要點、運維與治理以及未來趨勢等方面，提供一份可落地的實戰路線，幫助團隊在實際環境中快速落地并持續優化。

在深度學習高歌猛進的年代，模型參數從百萬級躍升至千億級，算力需求呈指數級膨脹。GPU 集群的轟鳴背后，是數據中心高昂的電費和碳排。手機端、邊緣盒子、車載芯片呼喚的卻是“低功耗、低延遲、小體積”。于是，模型壓縮成為連接“精度巔峰”與“落地現實”的必經之路。剪枝、量化、知識蒸餾、低秩分解、動態網絡……一系列技術共同構成了一場“化繁為簡”的系統性工程。本文試圖用近四千字，把這場工程的理論根基、技術路線、工程陷阱與未來趨勢梳理成一份可落地的思維地圖。

很多開發者認為 DAYOFWEEK 只是 MySQL 里一個微不足道的日期函數，直到他們在報表里發現“周一”變成了“周日”，或者在跨系統對接時因為 0 與 1 的偏移導致整周數據錯位。本文以 MySQL 的 DAYOFWEEK 為核心，用近四千字帶你走完從歷法規則、函數語義、邊界陷阱、性能優化到跨系統兼容的完整旅程，讓你在面對“今天是星期幾”時不再踩坑。

打開網頁、發起視頻通話、上傳一張照片，這些動作在交互層面似乎只需“點擊—完成”。但在物理世界，數據必須先被切成一串串比特，像河流里的水滴一樣，從終端出發，穿過層層交換機、路由器、光纖、無線基站，最終抵達對端。

從現象到根因的閉環實戰手冊

在數字化浪潮奔涌向前的時代，數據已成為驅動社會變革與產業升級的核心要素。從城市的智能運轉到工業的精密制造，從醫療的精準服務到金融的穩健運行，數據的力量正滲透到每一個角落。天翼云數據以前瞻性的技術布局與持續創新，深度參與這場數據驅動的變革，用數據重塑世界，讓未來照進現實。

隨著企業數字化邁入更深層次，關系型數據庫托管服務（RDS）憑借靈活性和便捷管理，已成為數據存儲的首選方案之一。盡管如此，在某些業務需要下，數據從托管環境轉移回本地部署MySQL仍不可或缺，比如滿足特殊合規規定、自主定制功能或成本方面的考量。其中，如何通過邏輯備份順利遷移數據，是整個流程的重心。

以下腳本將自動化部署一個基于Flask的Web應用，并處理MySQL數據庫的遷移。

Squaretest自動生成單元測試

MySQL的Online DDL（在線數據定義語言）算法允許在執行表結構變更時盡量減少對表的鎖定和性能影響。

MySQL重要的監控指標如下：

在當今快速發展的數字時代，數據庫作為企業數據存儲與管理的核心組件，其性能與穩定性直接關系到業務的連續性和競爭力。隨著技術的不斷進步，數據庫軟件廠商定期推出新版本，旨在引入新功能、優化性能、修復安全漏洞及提升用戶體驗。然而，數據庫版本的升級并非簡單的“點擊升級”過程，它涉及復雜的兼容性評估、性能測試及風險管控，以確保升級后系統能夠無縫對接現有業務，不影響數據完整性和應用性能。本文將深入探討數據庫版本升級的流程、性能兼容性評估的重要性及實施策略，為企業IT團隊提供一套系統化的操作指南。

在數字化轉型的浪潮中，數據已成為企業最寶貴的資產之一。隨著數據量的爆炸性增長和數據類型的多樣化，傳統的關系型數據庫（RDBMS）在處理海量數據、高并發訪問以及靈活數據結構方面逐漸顯現出局限性。在此背景下，NoSQL（Not Only SQL）數據庫應運而生，以其獨特的架構設計、靈活的數據模型和高擴展性，為各種復雜應用場景提供了強有力的支持。本文旨在深入探討NoSQL數據庫的選型策略及其在不同應用場景中的具體應用，幫助企業更好地駕馭數據洪流，解鎖數據存儲與處理的新紀元。

在當今信息化高速發展的時代，數據已成為企業最寶貴的資產之一。隨著業務規模的擴大和數據量的激增，數據庫作為數據存儲和處理的核心組件，其性能直接關系到系統的穩定性和響應速度。面對大數據量的挑戰，如何有效識別數據庫性能瓶頸并實施合理的解決方案，成為開發工程師必須掌握的關鍵技能。本文將深入探討大數據量下數據庫性能瓶頸的識別方法以及相應的解決策略，旨在為構建高性能、可擴展的數據庫系統提供實踐指導。

主要對全局鎖，表鎖，行鎖進行介紹

mvcc的原理淺析

本文介紹查看空間使用情況的方式，以及各種空間問題的原因和解決方案。

mysql 建表規范 字段類型

PT 工具（Percona Toolkit）是一套強大的命令行工具，專為 MySQL 和 Percona Server 設計。它包含了許多實用的工具，可以幫助數據庫管理員和開發人員進行性能優化、故障排除和日常維護。本文將詳細介紹 PT 工具的安裝方法、基本使用技巧以及一些高級功能。

從源碼角度分析MySQL Debug Package 的原理

本文介紹MySQL Binlog Event的基本格式和場景。

本文簡單介紹DB2的CDC原理和debezium的實踐。

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自適應哈希索引，MySQL

在數字化轉型的浪潮中，企業對數據的管理和存儲需求日益增長。天翼云電腦作為中國電信提供的云端計算解決方案，為企業提供了高效、安全、可擴展的計算環境。其中，SQL數據庫作為數據管理和存儲的核心組件，其性能和管理水平直接影響到企業的業務運行效率和數據安全性。本文將深入探討天翼云電腦環境下SQL數據庫的管理與優化策略，旨在為企業提供一套全面、系統的數據庫管理和優化方案。

在云計算和大數據的浪潮中，數據庫作為存儲和處理數據的核心組件，其性能和穩定性對于業務的高效運行至關重要。天翼云，作為中國電信旗下的云計算服務提供商，為企業和個人提供了豐富的數據庫服務選項，包括關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）和非關系型數據庫（如MongoDB、Redis）等。在實際應用中，為了提升數據庫訪問效率，減少資源消耗，數據庫連接池技術被廣泛應用。本文將圍繞天翼云數據庫連接池的配置與優化，深入探討其重要性、配置方法、優化策略以及實踐案例，旨在為開發工程師提供一份全面而實用的指南。

隨著業務量的增長，業務庫需要查詢和存儲的數據量也達到了百萬級，乃至千萬級別，當查詢數據達到上百萬條的時候，普通的查詢方法查詢時間過慢，遠遠不能滿足現在的業務需求，通常有很多場景會涉及大數據的查詢，例如數據遷移、數據導出、批量處理數據等。為避免查詢慢和避免數據全部加載出來到內存中，發生內存溢出等情況，一般使用分頁查詢的方式一頁一頁的將數據放到內存處理，或使用流失查詢和游標查詢等方式，可以根據需求，這些查詢方式能保障不會出現內存溢出，并且能夠快速和高效的查詢數據。

MySQL服務層元數據鎖源頭定位，及引擎層行鎖源頭定位

MySQL內存問題分析及新版本特性介紹