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MySQL 当记录不存在时insert，当记录存在时更新

网上基本有三种解决方法。

第一种：

示例一：insert多条记录

假设有一个主键为 client_id 的 clients 表，可以使用下面的语句：

INSERT INTO clients

(client_id, client_name, client_type)

SELECT supplier_id, supplier_name, ‘advertising’

FROM suppliers

WHERE not exists (select * from clients

where clients.client_id = suppliers.supplier_id); 阅读全文

　非整数列分区

　　任何使用过分区的人应该都遇到过不少问题，特别是面对非整数列分区时，MySQL 5.1只能处理整数列分区，如果你想在日期或字符串列上进行分区，你不得不使用函数对其进行转换。

　　MySQL 5.5中新增了两类分区方法，RANG和LIST分区法，同时在新的函数中增加了一个COLUMNS关键词。我们假设有这样一个表：

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　　MySQL分区技术是用来减轻海量数据带来的负担，解决数据库性能下降问题的一种方式，其他的方式还有建立索引，大表拆小表等等。

　　MySQL分区按照分区的参考方式来分有RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区。本文对这几种分区方式进行了详细的介绍，并且给出了简单的示例，文章简洁明了，对于想要初步了解MySQL分区技术的同学来说是很不错的参考材料。

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　MySQL分区技术是用来减轻海量数据带来的负担，解决数据库性能下降问题的一种方式，其他的方式还有建立索引，大表拆小表等等。
　　MySQL分区按照分区的参考方式来分有RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区。本文对这几种分区方式进行了详细的介绍，并且给出了简单的示例，文章简洁明了，对于想要初步了解MySQL分区技术的同学来说是很不错的参考材料。 

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　MyISAM 和 InnoDB 讲解

　　InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。

　　以下是一些细节和具体实现的差别： 阅读全文

随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台机器的访问负载，降低了宕机的可能性；通过集群方案，解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题；通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取（Read）数据的速度和并发量。目前国内的大型互联网应用中，大量的采用了这样的数据切分方案，Taobao,Alibaba,Tencent，它们大都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。以实现方式和实现的层次来划分，大概分为两个层次（Java应用为例）：JDBC层的封装，ORM框架层的实现。就JDBC层的直接封装而言，现在国内发展较好的一个项目是被称作“变形虫”(Amoeba)的项目，由阿里集团的研究院开发，现在仍然处于测试阶段（beta版），其运行效率和生产时效性有待考究。就ORM框架层的实现而言，比如Taobao的基于ibatis和Spring的的分布式数据访问层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定。本文就是以ORM框架层为基础而实现的分布式数据访问层。本课题的难点在于分库后，路由规则的制定和选择以及后期的扩展性，比如：如何做到用最少的数据迁移量，达到扩充数据库容量（增加机器节点）的目的。核心问题将围绕数据库分库分表的路由规则和负载均衡策略展开。 阅读全文