关系型数据库

temptable engine 我们知道UNION, DERIVED TABLE, CTE, 子查询或者distinct order by之类的查询都可能用到临时表来存储中间结果,官方文档中列举了几种场景。

前言 MySQL8.0.13版本开始支持使用表达式或函数来作为索引键值，这使得索引的定义更加灵活，一些运算可以直接转移到索引上去。 实际上在之前的版本，我们也可以通过在generated column上创建索引的方式来实现类似功能， root@test 05:20:44>CREATE TABLE .

前言 在MySQL8.0之前的版本中，innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的，但有些时候当我们需要倒序扫描时，效率就会很低。为了解决这个问题，从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。

前言 在MySQL8.0之前的版本中，由于架构的原因，mysql在server层使用统一的frm文件来存储表元数据信息，这个信息能够被不同的存储引擎识别。而实际上innodb本身也存储有元数据信息。这给ddl带来了一定的挑战，因为这种架构无法做到ddl的原子化，我们在线上经常能够看到数据目录下遗留的临时文件，或者类似server层和innodb层列个数不一致之类的错误。

随着移动互联网、电子商务的高速发展，被使用最多的企业级开源数据系统MySQL面临着巨大挑战——为迎接“双11"的高并发要提前做好分库分表;用户不断激增要将读写分离才能应对每天上亿次的访问，但读写分离后会导致数据同步延时严重、分布式事务复杂且效率低下、数据库可用性下降、MySQL的3T容量瓶颈等一系列问题都困扰着CTO和架构师们。

现在做任何事情都要看投入产出比，对应到数据库上其实就是性价比。POLARDB作为一款阿里自研数据库，经常被问的问题是：性能怎么样？能不能支撑我的业务？价格贵不贵？很显然，在早期调研阶段，对稳定性、可靠性很难有量化的指标时，性能的好快就成了一个非常关键的决策因子。

什么是POLARDB POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式数据库，100%兼容MySQL，之前使用MySQL的应用程序不需要修改一行代码，即可使用POLARDB。 POLARDB在运行形态上是一个多节点集群，集群中有一个Writer节点（主节点）和多个Reader节点，他们之间节点间通过分布式文件系统（PolarFileSystem）共享底层的同一份存储（PolarStore）。

MySQL8.0开始对一些DDL操作做了大量的优化，例如原子DDL, 快速DDL(只修改元数据），前者解决了长期以来mysql的一大诟病，后者则提升了dba同学的生活品质 官方文档列出了一些可以快速ddl的操作，大体包括: 修改索引类型 Add column (limited) 当一条alt.

在新零售成为大趋势的今天，餐饮行业也加入到这一浪潮之中。智能餐饮系统将帮助餐饮行业从多个维度提升自己的运营能力和收益，而打造智能餐饮系统SaaS化能力也成为了目前的一个热点。本文中果仁软件联合创始人&研发副总赵亚南就为大家带来了关于使用阿里云POLARDB构建客到智能餐饮系统实践分享。

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阿里云 MySQL&MariaDB 数据库产品结合开源社区，提供了稳定、可靠、便捷、弹性的在线数据库服务，帮助全球企业客户进行数字化转型。MySQL发展经历了一系列变化，从Sun到Oracle，发展也经过了几个阶段。

背景 PostgreSQL 相似插件非常多，插件的功能以及用法如下： 《PostgreSQL 相似搜索插件介绍大汇总 (cube,rum,pg_trgm,smlar,imgsmlr,pg_similarity) (rum,gin,gist)》 相似人群分析在精准营销，推荐系统中的需求很多。

1. 概述 得益于LSM-Tree结构，RocksDB所有的写入并非是update in-place，所以他支持起来事务的难度也相对较小，主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包，然后在commit时一次性将WriteBatch写入，保证了原子，另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。

综述 在RocksDB中，将MemTable刷新到磁盘之后,将会有很多sstable,而这些sstable则是可能包含了相同的key的不同时间的值，这样子就会导致两个问题: 浪费磁盘空间 读取内容将会非常慢.

摘要 在SQL Server安全系列专题的上两期月报分享中，我们分别分享了：如何使用对称密钥实现SQL Server列加密技术和使用非对称密钥加密方式实现SQL Server列加密。本期月报我们分享使用混合密钥加密方式实现SQL Server列加密技术，最大限度减少性能损失，最大程度保护用户数据安全。

MySQL当前已经发布到MySQL8.0版本，在新的版本中，可以看到MySQL之前被人诟病的优化器部分做了很多的改动，由于笔者之前的工作环境是5.6，最近切换到最新的8.0版本，本文涵盖了一些本人感兴趣的和优化器相关的部分，主要包括MySQL5.7的cost model以及MySQL8.0的直方图功能。

前言 POLARDB作为阿里云下一代关系型云数据库，自去年9月份公测以来，收到了不少客户的重点关注，今年5月份商业化后，许多大客户开始陆续迁移业务到POLARDB上，但是由于POLARDB的很多默认行为与RDS MySQL兼容版不一样，导致很多用户有诸多使用上的困惑，本来总结了几点，给大家答疑解惑。

云计算带来了业务弹性上的极大优势，阿里云数据库高级产品专家时慢从应用架构的变迁，客户实战案例，业务分析等方面详细介绍POLARDB，及如何利用POLARDB设计互联网创新型应用的数据库架构。

深圳法大大网络科技有限公司曾经是POLARDB最大的用户，其数据库架构演进也在阿里云上发生了多次迭代，并最终取得非常好的效果。本文中深圳法大大网络科技有限公司副总裁兼CTO陈立清就为大家分享了法大大在业务演化过程中数据库方面遇到的一些问题，在这些问题发生之后的解决方案，以及最终借助POLARDB的实施效果。