MySQL 提供了多种存储引擎来支持事务。支持事务的存储引擎有 InnoDB 和 BDB，其中，InnoDB 存储引擎事务主要通过 UNDO 日志和 REDO 日志实现，MyISAM 存储引擎不支持事务。
熟悉MySQL的朋友应该都知道，MySQL集群主从间数据同步机制十分完善。令人惊喜的是，ClickHouse作为近年来炙手可热的大数据分析引擎也可以挂载为MySQL的从库，作为MySQL的 "协处理器" 面向OLAP场景提供高效数据分析能力。早先的方案比较直截了当，通过第三方插件将所有MySQL上执行的操作进行转化，然后在ClickHouse端逐一回放达到数据同步。
今天这里主要给大家介绍，在有大量写入的场景，进行优化的方案。
本文基于MySQL 8.0.25源码进行分析和总结。这里MySQL Server层指的是MySQL的优化器、执行器部分。我们对MySQL的理解还建立在5.6和5.7版本的理解之上，更多的是对比PostgreSQL或者传统数据库。然而从MySQL 8.0开始，持续每三个月的迭代和重构工作，使得MySQL Server层的整体架构有了质的飞越。下面来看下MySQL最新的架构。
读锁(共享锁)：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。
客户端先发送查询语句给服务器，服务器检查缓存，如果存在则返回，进行sql解析，生成解析树，再预处理，生成第二个解析树，最后再经过优化器，生成真正的执行计划
mysql的utf8格式与排序规则，字符集uft8与uft8mb4，在mysql中创建表并添加字段的时候，想选utf8字符集时会有两个选择：
在前面两个章节中已经介绍过MySQL的安装了，但是光会安装还不够，还需要会一些基本的相关操作。当然了，关于MySQL的内容也是非常多的，只不过对于linux系统管理员来讲，一些基本的操作已经可以应付日常的管理工作了，至于更高深的那是DBA（专门管理数据库的技术人员）的事情了。
全文索引是信息检索领域的一种常用的技术手段，用于全文搜索问题，即根据单词，搜索包含该单词的文档，比如在浏览器中输入一个关键词，搜索引擎需要找到所有相关的文档，并且按相关性排好序。
语法:SUBSTRING_INDEX(str, delim, count)，参数说明：str ：字符串或字段名，delim ：截取位置字符，count ：开始截取位置，负数是从尾部开始计算。
tcpdump是通过拦截发送和收到的网络连接中的TCP/IP和其他数据包，通常在我们WEB开发中，我们提供http服务或者调用http服务的过程中经常会遇到read time out/connect reset等网络异常信息，通过tcpdump工具帮助我们分析三次握手或者四次挥手的数据包情况，就能很容易的帮助我们分析出网络在哪一个步骤出的问题。
如果能在脑海中构建出MySql各组件之间如何协同工作的架构图，就会有助于深入理解MySql服务器
和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
MySQL在实际工作时候的两种数据读写机制：对redo log、binlog这种日志进行的磁盘顺序读写，对表空间的磁盘文件里的数据页进行的磁盘随机读写
memcache 本身是一款分布式的高速缓存系统，以 key-value 的形式常驻内存，一般用来做网站或者数据库的缓存使用。
数据持久性和服务可用性是数据库服务的关键特征。在实践中，通常认为拥有 3 份数据副本，就足以保证持久性。
从InnoDb 存储引擎的逻辑存储结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，称之为表空间（tablespace）。表空间又由段（segment），区（extent），页（page）组成。页在一些文档中有时候也称为块（block）。
MySQL日志 主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。其中，比较重要的还要属二进制日志binlog（归档日志）和事务日志redo log（重做日志）和undo log（回滚日志）。
数据库分库分表开源产品有很多，下图中列出了6个，它们已经在线上承载了较大压力，主要分为2类：代理及非代理，非代理方式是以library方式提供，library负责SQL解析，路由计算等，位于driver层，实现难度较大，一般仅支持少数几种语言；
关注时代Java
