本文目录一览：
- 1、如何处理mysql数据库并发更新问题
- 2、mysql多个数据库更新某个字段
- 3、python 怎么操作mysql中多个数据库
- 4、在一台机器上，怎么安装多个mysql数据库，怎样开启多个mysql服务，。在线等，
- 5、mysql中更新多个字段的值怎么做？
如何处理mysql数据库并发更新问题
现象
Sysbench对MySQL进行压测, 并发数过大(5k)时, Sysbench建立连接的步骤会超时.
猜想
猜想: 直觉上这很简单, Sysbench每建立一个连接, 都要消耗一个线程, 资源消耗过大导致超时.
验证: 修改Sysbench源码, 调大超时时间, 仍然会发生超时.
检查环境
猜想失败, 回到常规的环境检查:
MySQL error log 未见异常.
syslog 未见异常.
tcpdump 观察网络包未见异常, 连接能完成正常的三次握手; 只观察到在出问题的连接中, 有一部分的TCP握手的第一个SYN包发生了重传, 另一部分没有发生重传.
自己写一个简单的并发发生器, 替换sysbench, 可重现场景. 排除sysbench的影响
猜想2
怀疑 MySQL 在应用层因为某种原因, 没有发送握手包, 比如卡在某一个流程上:
检查MySQL堆栈未见异常, 仿佛MySQL在应用层没有看到新连接进入.
通过strace检查MySQL, 发现 accept() 调用确实没有感知到新连接.
怀疑是OS的原因, Google之, 得到参考文档: A TCP “stuck” connection mystery【】
分析
参考文档中的现象跟目前的状况很类似, 简述如下:
正常的TCP连接流程:
Client 向 Server 发起连接请求, 发送SYN.
Server 预留连接资源, 向 Client 回复SYN-ACK.
Client 向 Server 回复ACK.
Server 收到 ACK, 连接建立.
在业务层上, Client和Server间进行通讯.
当发生类似SYN-flood的现象时, TCP连接的流程会使用SYN-cookie, 变为:
Client 向 Server 发起连接请求, 发送SYN.
Server 不预留连接资源, 向 Client 回复SYN-ACK, 包中附带有签名A.
Client 向 Server 回复ACK, 附带 f(签名A) (对签名进行运算的结果).
Server 验证签名, 分配连接资源, 连接建立.
在业务层上, Client和Server间进行通讯.
当启用SYN-cookie时, 第3步的ACK包因为 某种原因 丢失, 那么:
从Client的视角, 连接已经建立.
从Server的视角, 连接并不存在, 既没有建立, 也没有”即将建立” (若不启用SYN-cookie, Server会知道某个连接”即将建立”)
发生这种情况时:
若业务层的第一个包应是从 Client 发往 Server, 则会进行重发或抛出连接错误
若业务层的第一个包应是从 Server 发往 Client的, Server不会发出第一个包. MySQL的故障就属于这种情况.
TCP握手的第三步ACK包为什么丢失
参考文档中, 对于TCP握手的第三步ACK包的丢失原因, 描述为:
Some of these packets get lost because some buffer somewhere overflows.
我们可以通过Systemtap进一步探究原因. 通过一个简单的脚本:
probe kernel.function("cookie_v4_check").return
{
source_port = @cast($skb-head + $skb-transport_header, "struct tcphdr")-source
printf("source=%d, return=%d\n",readable_port(source_port), $return)
}
function readable_port(port) {
return (port ((19)-1)) 8 | (port 8)
}
观察结果, 可以确认cookie_v4_check (syn cookie机制进行包签名检查的函数)会返回 NULL(0). 即验证是由于syn cookie验证不通过, 导致TCP握手的第三步ACK包不被接受.
之后就是对其中不同条件进行观察, 看看是哪个条件不通过. 最终原因是accept队列满(sk_acceptq_is_full):
static inline bool sk_acceptq_is_full(const struct sock *sk){ return sk-sk_ack_backlog sk- sk_max_ack_backlog;}
恢复故障与日志的正关联
在故障处理的一开始, 我们就检查了syslog, 结论是未见异常.
当整个故障分析完成, 得知了故障与syn cookie有关, 回头看syslog, 里面是有相关的信息, 只是和故障发生的时间不匹配, 没有正关联, 因此被忽略.
检查Linux源码:
if (!queue-synflood_warned
sysctl_tcp_syncookies != 2
xchg(queue-synflood_warned, 1) == 0)
pr_info("%s: Possible SYN flooding on port %d. %s.
Check SNMP counters.\n",
proto, ntohs(tcp_hdr(skb)-dest), msg);
可以看到日志受到了抑制, 因此日志与故障的正关联被破坏.
粗看源码, 每个listen socket只会发送一次告警日志, 要获得日志与故障的正关联, 必须每次测试重启MySQL.
解决方案
这种故障一旦形成, 难以检测; 系统日志中只会出现一次, 在下次重启MySQL之前就不会再出现了; Client如果没有合适的超时机制, 万劫不复.
解决方案:
1. 修改MySQL的协议, 让Client先发握手包. 显然不现实.
2. 关闭syn_cookie. 有安全的人又要跳出来了.
3. 或者调高syn_cookie的触发条件 (syn backlog长度). 降低系统对syn flood的敏感度, 使之可以容忍业务的syn波动.
有多个系统参数混合影响syn backlog长度, 参看【】
下图为精华总结
请点击输入图片描述
mysql多个数据库更新某个字段
知道code
字段出现在那几个表后，然后进行UPDATE操作（利用DB1.表1），一个库一个库操作
python 怎么操作mysql中多个数据库
MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。
Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
在一台机器上，怎么安装多个mysql数据库，怎样开启多个mysql服务，。在线等，
这种架构一般用在以下三类场景
1. 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲，那就是垂直切分。比如图 2，业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务，现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份，那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下：业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server，每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据，那这样，在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来，而不需要做额外的操作。那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。
2. 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。
同样，按照数据切分方向来讲，属于水平切分。比如图 3，按照年份拆分好的数据，要做一个汇总数据展现，那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些：比如所有 Server 共享同一数据库和表，一般为了开发极端透明，前端配置有分库分表的中间件，比如爱可生的 DBLE。
3. 汇总并合并多个 Server 的数据
第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端，还得合并这些数据，这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4，那这样的需求，是不是也适合多源复制呢？答案是 YES。那具体怎么做呢？
mysql中更新多个字段的值怎么做？
UPDATE Person SET Address = 'Zhongshan 23', City = 'Nanjing'
WHERE LastName = 'Wilson'
简介：
MySQL 是一个关系型数据库，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策(本词条"授权政策")，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。由于其社区版的性能卓越，搭配 PHP ,Linux和 Apache 可组成良好的开发环境，经过多年的web技术发展,在业内被广泛使用的一种web服务器解决方案之一,称之为LAMP。
系统特性：
1．使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
2．支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种操作系统
3．为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。
4．支持多线程，充分利用CPU资源
5．优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度
6．既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中。
7．提供多语言支持，常见的编码如中文的GB 2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名。
8．提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径。
9．提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具。
10．支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
11．支持多种存储引擎。
