MySQL原理简介—7.redo日志的底层原理
本文介绍了MySQL中redo日志和undo日志的主要内容：
1. redo日志的意义：确保事务提交后数据不丢失，通过记录修改操作并在系统宕机后重做日志恢复数据。
2. redo日志文件构成：记录表空间号、数据页号、偏移量及修改内容。
3. redo日志写入机制：redo日志先写入Redo Log Buffer，再批量刷入磁盘文件，减少随机写以提高性能。
4. Redo Log Buffer解析：描述Redo Log Buffer的内存结构及刷盘时机，如事务提交、Buffer过半或后台线程定时刷新。
5. undo日志原理：用于事务回滚，记录插入、删除和更新前的数据状态，确保事务可完整回滚。
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MySQL原理简介—3.生产环境的部署压测
本文介绍了Java系统和数据库在高并发场景下的压测要点：
1. 普通系统在4核8G机器上每秒能处理几百个请求
2. 高并发下数据库建议使用8核16G或更高配置的机器
3. 数据库部署后需进行基准压测，以评估其最大承载能力
4. QPS和TPS的区别及重要性
5. 压测时需关注IOPS、吞吐量、延迟
6. 除了QPS和TPS，还需监控CPU、内存、磁盘IO、网络带宽
7. 影响每秒可处理并发请求数的因素包括线程数、CPU、内存、磁盘IO和网络带宽
8. Sysbench是数据库压测工具，可构造测试数据并模拟高并发场景
9. 在增加线程数量的同时，必须观察机器的性能，确保各硬件负载在合理范围
【SQL技术】不同数据库引擎 SQL 优化方案剖析
不同数据库系统（MySQL、PostgreSQL、Doris、Hive）的SQL优化策略。存储引擎特点、SQL执行流程及常见操作（如条件查询、排序、聚合函数）的优化方法。针对各数据库，索引使用、分区裁剪、谓词下推等技术，并提供了具体的SQL示例。通用的SQL调优技巧，如避免使用`COUNT(DISTINCT)`、减少小文件问题、慎重使用`SELECT *`等。通过合理选择和应用这些优化策略，可以显著提升数据库查询性能和系统稳定性。
Flink CDC YAML：面向数据集成的 API 设计
本文整理自阿里云智能集团 Flink PMC Member & Committer 徐榜江（雪尽）在 FFA 2024 分论坛的分享，涵盖四大主题：Flink CDC、YAML API、Transform + AI 和 Community。文章详细介绍了 Flink CDC 的发展历程及其优势，特别是 YAML API 的设计与实现，以及如何通过 Transform 和 AI 模型集成提升数据处理能力。最后，分享了社区动态和未来规划，欢迎更多开发者加入开源社区，共同推动 Flink CDC 的发展。