数据库与AI的融合正在推动着数据管理与分析进入一个全新的时代。数据库借助AI发展的方式主要体现在以下几个方面：一、自动化与智能化管理自动化数据库调优：通过机器学习模型，AI可以分析数据库的查询模式和性能瓶颈，自动优化索引、查询计划和资源分配。AI能够持续学习和改进，从而保持数据库的高效运行。预测性维护：利用历史数据和机器学习算法，AI可以预测未来的数据趋势和性能问题，提前采取措施，避免潜在的问题发生。智能查询优化：AI可以实时分析正在执行的查询，动态调整查询计划，提高查询效率。智能数据清洗：自动识别和纠正数据中的错误和不一致，提高数据质量。二、数据处理与分析能力的提升支持多模态数据：随着AI应用生成的数据量增加且类型多样化（结构化、半结构化和非结构化），数据库需要具备处理和存储不同类型数据的能力。AI技术可以帮助数据库更好地处理这些多模态数据，满足复杂的数据需求。向量检索与索引：在AI时代，支持向量检索已经成为显性需求。通过集成向量检索功能，数据库可以更高效地处理基于向量的查询，满足深度学习和机器学习模型的训练与预测需求。复杂数据分析：AI应用对复杂数据分析提出更高的需求，数据库需要支持复杂SQL查询优化，提升查询性能。未来数据库需要支持精确/模糊查询的复杂融合查询，以满足深度学习和机器学习模型的训练与预测需求。三、数据安全性增强异常检测与行为分析：通过机器学习算法，数据库AI可以实时监控数据库的操作和访问行为，检测异常活动。当检测到异常行为时，AI可以自动触发安全策略，如限制访问、锁定账户或通知管理员。自动化安全策略：数据库AI可以根据安全威胁和风险评估，自动生成和应用安全策略，如配置防火墙规则、加密策略和访问控制策略。四、跨平台与多云支持随着云计算的发展，数据库需要支持更多的数据库平台和云环境。AI技术可以帮助数据库实现更灵活的跨平台和多云支持，提供更加可扩展的解决方案。五、实际应用案例电商平台：通过自动化调优和智能查询优化，电商平台将数据库响应时间缩短了30%，同时降低了服务器资源消耗。金融机构：通过异常检测和行为分析，金融机构成功防止了一次大规模的数据泄露事件，保护了客户的敏感信息。这些案例展示了数据库借助AI技术在提升性能、优化管理、增强安全性等方面的实际应用效果。综上所述，数据库借助AI技术可以实现自动化与智能化管理、提升数据处理与分析能力、增强数据安全性以及实现跨平台与多云支持等多方面的优势。这些优势将推动数据库技术不断向前发展，为各行各业提供更加高效、智能的数据解决方案。

优化在进行MySQL的优化之前，必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则，让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。注：优化有风险，涉足需谨慎  优化可能带来的问题？优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统；优化手段本来就有很大的风险，只不过你没能力意识到和预见到；任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险；对于优化来说解决问题而带来的问题，控制在可接受的范围内才是有成果；保持现状或出现更差的情况都是失败！优化的需求？稳定性和业务可持续性，通常比性能更重要；优化不可避免涉及到变更，变更就有风险；优化使性能变好，维持和变差是等概率事件；切记优化，应该是各部门协同，共同参与的工作，任何单一部门都不能对数据库进行优化！所以优化工作，是由业务需要驱使的！ 优化什么？在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。安全->数据可持续性；性能->数据的高性能访问。 优化的范围有哪些？存储、主机和操作系统方面：主机架构稳定性；I/O规划及配置；Swap交换分区；OS内核参数和网络问题。应用程序方面：应用程序稳定性；SQL语句性能；串行访问资源；性能欠佳会话管理；这个应用适不适合用MySQL。数据库优化方面：内存；数据库结构（物理&逻辑）；实例配置。不管是设计系统、定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。 优化维度数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引。 优化选择：优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引。优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引。 优化思路定位问题点吮吸：硬件-->系统-->应用-->数据库-->架构（高可用、读写分离、分库分表）。处理方向：明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然。 硬件优化主机方面：根据数据库类型，主机CPU选择、内存容量选择、磁盘选择：平衡内存和磁盘资源；随机的I/O和顺序的I/O；主机 RAID卡的BBU（Battery Backup Unit）关闭。 CPU的选择：CPU的两个关键因素：核数、主频根据不同的业务类型进行选择：CPU密集型：计算比较多，OLTP - 主频很高的cpu、核数还要多IO密集型：查询比较，OLAP - 核数要多，主频不一定高的 内存的选择：OLAP类型数据库，需要更多内存，和数据获取量级有关。OLTP类型数据一般内存是Cpu核心数量的2倍到4倍，没有最佳实践。 存储方面：根据存储数据种类的不同，选择不同的存储设备；配置合理的RAID级别（raid5、raid10、热备盘）；对与操作系统来讲，不需要太特殊的选择，最好做好冗余（raid1）（ssd、sas、sata）。raid卡：主机raid卡选择：实现操作系统磁盘的冗余（raid1）；平衡内存和磁盘资源；随机的I/O和顺序的I/O；主机raid卡的BBU（Battery Backup Unit）要关闭。 网络设备方面使用流量支持更高的网络设备（交换机、路由器、网线、网卡、HBA卡）注意：以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。 服务器硬件优化自带管理设备：远程控制卡（FENCE设备：ipmi ilo idarc）、开关机、硬件监控。第三方的监控软件、设备（snmp、agent）对物理设施进行监控。存储设备：自带的监控平台。EMC2（hp收购了）、 日立（hds）、IBM低端OEM hds、高端存储是自己技术，华为存储。系统优化CPU：基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。 内存：基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。 SWAP：MySQL尽量避免使用swap。阿里云的服务器中默认swap为0。 IO ：raid、no lvm、ext4或xfs、ssd、IO调度策略。 Swap调整(不使用swap分区)/proc/sys/vm/swappiness的内容改成0（临时），/etc/sysctl. conf上添加vm.swappiness=0（永久）这个参数决定了Linux是倾向于使用swap，还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下，数值越低越倾向于释放文件系统cache。当然，这个参数只能减少使用swap的概率，并不能避免Linux使用swap。 数据库优化按方向分类：SQL优化方向：执行计划、索引、SQL改写。架构优化方向：高可用架构、高性能架构、分库分表。按照分类设计：存储引擎，字段类型，范式与逆范式功能：索引，缓存，分区分表。架构：主从复制，读写分离，负载均衡。合理SQL：测试，经验。 数据库参数优化调整实例整体（高级优化，扩展）：thread_concurrency：# 并发线程数量个数sort_buffer_size：# 排序缓存read_buffer_size：# 顺序读取缓存read_rnd_buffer_size：# 随机读取缓存key_buffer_size：# 索引缓存thread_cache_size：# (1G—>8, 2G—>16, 3G—>32, >3G—>64) 连接层（基础优化）设置合理的连接客户和连接方式：max_connections # 最大连接数，看交易笔数设置 max_connect_errors # 最大错误连接数，能大则大connect_timeout # 连接超时max_user_connections # 最大用户连接数skip-name-resolve # 跳过域名解析wait_timeout # 等待超时back_log # 可以在堆栈中的连接数量 SQL层（基础优化）query_cache_size：查询缓存 >>> OLAP类型数据库,需要重点加大此内存缓存，但是一般不会超过GB。对于经常被修改的数据，缓存会立马失效。我们可以实用内存数据库（redis、memecache），替代他的功能。 存储引擎层（innodb基础优化参数）default-storage-engineinnodb_buffer_pool_size # 没有固定大小，50%测试值，看看情况再微调。但是尽量设置不要超过物理内存70%innodb_file_per_table=(1,0)innodb_flush_log_at_trx_commit=(0,1,2) # 1是最安全的，0是性能最高，2折中binlog_syncInnodb_flush_method=(O_DIRECT, fdatasync)innodb_log_buffer_size # 100M以下innodb_log_file_size # 100M 以下innodb_log_files_in_group # 5个成员以下,一般2-3个够用（iblogfile0-N）innodb_max_dirty_pages_pct # 达到百分之75的时候刷写 内存脏页到磁盘。log_binmax_binlog_cache_size # 可以不设置max_binlog_size # 可以不设置innodb_additional_mem_pool_size #小于2G内存的机器，推荐值是20M。32G内存以上100M SQL优化1. 选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。2. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE  FROM customerinfo WHERE CustomerID  NOT in (SELECT customerid FROM salesinfo)使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）..替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成： SELECT *  FROM customerinfo WHERE customerid  NOT IN (SELECT customerid FROM salesinfo)如果使用连接（JOIN）..来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下： SELECT *  FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.customerid = salesinfo.customerid WHERE salesinfo.customerid   IS NULL连接（JOIN）..之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。3. 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。 SELECT name,phone  FROM client UNIONSELECT name,birthdate  FROM author  UNIONSELECT name,supplier FROM product4. 事务尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。BEGIN;  INSERT   INTO   salesinfo   SET   customerid=14;  UPDATE   inventory   SET   quantity =11   WHERE   item='book';COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。5. 锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。 LOCK TABLE inventory WRITE SELECT quantity  FROM   inventory   WHERE Item='book';...UPDATE   inventory   SET   Quantity=11   WHERE Item='book';UNLOCKTABLES这里，我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前，不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。6. 使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid，任何一条没有合法customerid的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。CREATE  TABLE   customerinfo( customerid   int primary key) engine = innodb;​CREATE  TABLE   salesinfo( salesid int not null,customerid  int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;注意例子中的参数 「on delete cascade」。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATE TABLE语句中加上engine=INNODB。如例中所示。7. 使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。8. 优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作在MySQL3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。SELECT *  FROM books  WHERE name  like   "MySQL%"但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT *  FROM books  WHERE name >=  "MySQL"  and name <"MySQM"最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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云服务器访问云数据库，不在同一区域的然后我用公网连接云服务器，能够访问云数据库内网吗

云数据库：1组建比较吃网速，线下活动现场的网络条件有限，会浪费时间影响体验。2没有体验版本，运用若不删除会产生费用ai应用引擎：1不自行添加模块的话功能较为局限2功能模块较少codearts：1体验很好平台的流畅度很好，简单易操作2可以向0代码再发展，更易上手，使开发者减负

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云技术精髓活动笔记分享 - 云上的存储引言在云计算的生态系统中，数据存储是核心的组成部分。为了帮助入门级开发者更好地理解和应用云存储技术，本笔记将详细记录华为云技术精髓认证课程中“云上的存储”章节的学习内容和心得体会。目录存储云服务概览对象存储服务OBS云硬盘服务EVS与本地磁盘弹性文件服务SFS1. 存储云服务概览云存储服务是一种通过网络提供可扩展、灵活、按需访问的数据存储解决方案。它允许用户存储和检索数据，而无需直接管理底层硬件。1.1 云存储的类型块存储：提供块级别的数据存储，适用于虚拟机实例。文件存储：提供文件级别的数据存储，适用于需要文件系统接口的应用。对象存储：提供非结构化数据的存储，适用于大容量数据。1.2 云存储的优势可扩展性：根据需求动态调整存储容量。高可用性：数据在多个位置复制，确保数据不会丢失。成本效益：按使用量付费，无需前期大量投资。2. 对象存储服务OBS对象存储服务（OBS）是一种适用于存储非结构化数据的服务，例如图片、视频和日志文件。2.1 OBS的特点高可靠性：数据多副本存储。可扩展性：自动扩展存储容量。低成本：按实际使用量付费。2.2 OBS的使用场景大数据分析：存储大量非结构化数据。网站托管：提供静态网站内容。备份与归档：长期存储备份数据。3. 云硬盘服务EVS与本地磁盘云硬盘服务（EVS）是一种高性能的块存储服务，它提供持久化的数据存储，适用于数据库和高性能计算场景。3.1 EVS的特点高性能：低延迟，高IOPS。持久性：数据持久存储，实例删除后数据依然保留。灵活性：支持在线扩展容量和快照功能。3.2 EVS与本地磁盘的比较性能：EVS通常提供更高的IOPS和吞吐量。成本：本地磁盘成本较低，但可扩展性差。持久性：EVS提供数据持久性，本地磁盘则不具备。4. 弹性文件服务SFS弹性文件服务（SFS）是一种分布式文件存储服务，它支持标准的文件系统接口，适用于需要共享文件存储的应用场景。4.1 SFS的特点高性能：支持高并发访问。易用性：兼容POSIX标准，易于集成现有应用。弹性：按需扩展文件系统容量。4.2 SFS的使用场景多媒体处理：存储和处理大量视频和音频文件。分布式应用：需要共享文件存储的分布式应用。开发和测试环境：提供灵活的文件存储解决方案。实验心得通过实验，我深刻理解了不同云存储服务的使用场景和配置方法。在实践中，我学会了如何根据不同的应用需求选择合适的存储服务。例如，对于需要高IOPS的数据库应用，我会选择EVS；而对于需要大容量、低成本存储的媒体文件，我会选择OBS。学习方法分享理论结合实践：通过实际操作来加深对理论知识的理解。多资源学习：利用官方文档、在线课程和社区论坛等多种资源。案例分析：研究实际案例，理解不同存储服务在现实世界中的应用。结语云存储是云计算中不可或缺的一部分，它为数据的存储、管理和分析提供了强大的支持。通过本课程的学习，我们不仅掌握了云存储的基础知识，还学会了如何在实际应用中选择合适的存储服务。希望这份笔记能为其他学员的学习提供参考和帮助。