mysql 主主-mysql主主模式搭建
MySQL主主模式是一种高可用性的数据库架构，它引人入胜的概念和强烈的词汇让读者对其好奇不已。这种架构可以有效地保证数据的可用性和灵活性，让数据库系统在任何情况下都能保持高效稳定的运行。
在MySQL主主模式中，将数据库划分为两个主节点，每个节点都可以独立地处理事务和查询请求。这种架构的特点是数据的双向同步，即两个主节点之间的数据是实时同步的。这样一来，即使其中一个主节点发生故障，另一个主节点仍然可以继续提供服务，保证了系统的高可用性。
MySQL主主模式的工作原理非常简单直观。当一个主节点接收到一个写操作的请求时，它会将该操作记录到自己的日志文件中，并将该操作同步到另一个主节点。另一个主节点收到同步请求后，也会将该操作记录到自己的日志文件中，并将该操作同步到自己的数据库中。这样一来，两个主节点的数据始终保持一致性。
MySQL主主模式的优点不仅仅是高可用性。它还可以提高系统的负载均衡能力，通过将读操作分散到两个主节点上，可以有效地提高系统的性能。由于数据是双向同步的，所以可以实现数据的热备份，即使一个主节点发生故障，也可以立即切换到另一个主节点，保证了数据的安全性。
为了保证MySQL主主模式的可用性和稳定性，需要进行一些配置和管理工作。需要配置双向同步的参数，确保数据能够实时同步。需要设置故障切换的策略，即当一个主节点发生故障时，如何切换到另一个主节点。需要定期监控系统的运行状态，及时发现并解决潜在的问题。
MySQL主主模式是一种高可用性的数据库架构，它通过数据的双向同步保证了系统的稳定性和可用性。这种架构不仅可以提高系统的性能和负载均衡能力，还可以实现数据的热备份。通过合理的配置和管理，可以保证系统的高效稳定运行。如果你想要搭建一个高可用性的数据库系统，不妨考虑使用MySQL主主模式。它将为你带来更好的数据库体验。
组建mysql集群的几种方案
但似乎很多人推荐这个） DRBD+Heartbeat+MySQL（有一台机器空余？Heartbeat切换时间较长？有脑裂问题？） MySQL Proxy（不够成熟与稳定？使用了Lua？是不是用了他做分表则可以不用更改客户端逻辑？） MySQL Cluster （社区版不支持INNODB引擎？商用案例不足？稳定性欠佳？或者还有其他问题？又或者听说现在发展不错？） MySQL + MHA （如果配上异步复制，似乎是不错的选择，又和问题？） MySQL + MMM （似乎反映有很多问题，未实践过，谁能给个说法） 淘宝的Cola(似乎现在停止开发了？)？变形虫Amoeba（事务支持？） 或者，其他方案？ 不管哪种方案都是有其场景限制 或说 规模限制，以及优缺点的。 1. 首先反对大家做读写分离，关于这方面的原因解释太多次数（增加技术复杂度、可能导致读到落后的数据等），只说一点：99.8%的业务场景没有必要做读写分离，只要做好数据库设计优化 和配置合适正确的主机即可。 +MySQL --确实有脑裂的问题，还无法做到准确判断mysqld是否HANG的情况； +Heartbeat+MySQL --同样有脑裂的问题，还无法做到准确判断mysqld是否HANG的情况，且DRDB是不需要的，增加反而会出问题； Proxy -- 不错的项目，可惜官方半途夭折了，不建议用，无法高可用，是一个写分离； Cluster -- 社区版本不支持NDB是错误的言论，商用案例确实不多，主要是跟其业务场景要求有关系、这几年发展有点乱不过现在已经上正规了、对网络要求高； + MHA -- 可以解决脑裂的问题，需要的IP多，小集群是可以的，但是管理大的就麻烦，其次MySQL + MMM 的话且坑很多，有MHA就没必要采用MMM建议： 1.若是双主复制的模式，不用做数据拆分，那么就可以选择MHA或 Keepalive 或 heartbeat 2.若是双主复制，还做了数据的拆分，则可以考虑采用Cobar；
sql中主键和外键的定义是什么？？？
通俗的说吧先说说主键（primary key）吧：一张表（关系）的一个列（属性）或多个列可以作为主键，但是前提是让这个列作主键，这个列就能保证该列下的各个行（元组）的值不能相同，比如说你用姓名属性作主键的话，那么这个主键就不一定可以，如果有两个人是同样的名字的话，就不能做到该属性下的各个元组数据的值不同，如果用阿拉伯数字作主键就是一个很好的选择。 再说说外键（foreign key）：一张表（关系）的列（属性）它同时存在表1和表2中，它不是表1的主键，而是表2的主键，就可以说他是表1的外键。 那么什么是候选键(Candidate Key)呢：能唯一标识表（关系）中行(元组)的列（属性），则称该属性为候选键，也称 候选关键字 或 候选码；由此来看候选键可以不只一个，还看一看得出的就是主键同时它也是候选键
mysql数据库查询好慢怎么解决
28万条数据量不是很大，字段稍微有点多，如果不加WHERE 条件的话，数据库判定是查询所有数据库，而加了WHERE 条件时，数据库判定要去详细的查找某个数据，所以速度自然会慢，建立索引可以解决您的问题；CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (WHERE 条件用到的列名，如有多个就以逗号分隔);这次在去WHERE 的时候就会快很多
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