监控mysql数据库的数据变化，mysql 监控表数据变化

应用程序如何感知mysql数据库变化

1、一般来说都是自己的应用程序去进行mysql操作的，在操作语句时同时发出更新的相关信息，传至应用程序；如果是本应用程序只是读取mysql信息，那需要要求其他程序操作时发出更新的信息通知其他程序。

2、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。

3、使用数据库审计功能：MySQL5版本及以上提供了审计功能，可以记录所有数据库的操作，包括修改，删除，插入等操作，在审计日志中，可以查看到每个操作的时间，执行用户，执行语句等信息，从而判断是人为修改还是程序修改。

4、OS 层面的 CPU、IO、内存、磁盘、网络等信息； MySQL 层面的行锁等待、会话连接、主从复制，状态参数等信息。而且 pt-stalk 是一个 Shell脚本，对于我这种看不懂 perl 的人来说比较友好，脚本里面的监控逻辑与监控命令也可以拿来参考，用于构建自己的监控体系。

mysql数据库百万级以上数据,如何对其进行边查询变更新?

1、我们先创建一个测试数据库：快速创建一些数据：连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：查看一下总的行数：我们来释放一个大的 update：然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。

2、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

3、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

4、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。

5、首先这么大的数据量不建议使用MySQL这种免费版的数据库系统，可以使用Oracle等这种大型数据库系统，其对于数据库中数据的管理、查询等的效率要比MySQL好非常的多。如果你一定要使用MySQL，其服务器操作系统最好使用Linux，也可以使用国产的红旗Linux。

6、用于操作数据库的SQL一般分为两种，一种是查询语句，也就是我们所说的SELECT语句，另外一种就是更新语句，也叫做数据操作语句。言外之意，就是对数据进行修改。在标准的SQL中有3个语句，它们是INSERT、UPDATE以及DELETE。在MySQL中又多了一个REPLACE语句，因此，本文以MySQL为背景来讨论如何使有SQL中的更新语句。

选择数据库前后可以使用什么查看当前数据是否有变化

1、数据库中的查询，采用数据库的查询命令(即SQL语句)来执行查询，返回查询出来的结果。例如，你在某个网站购物时，要查询品牌是“华为”的全部产品。这时，你选择了品牌为“华为”，然后点“查询按钮后，等于你发出了查询请求。

2、你用的什么数据库？几个？其实很简单，用查询语句查出表结构返回给程序，你可以把每次的查询结果放到一个文件里，然后比对。

3、库与表的管理是基础操作。创建库时，名字独特且指定字符集，查看、修改和删除库也是一应俱全。使用SQL语句SELECT DATABASE()轻松查看当前数据库，通过USE DATABASE来切换数据库，删除库时要谨慎，因为MySQL默认库不可删除。表的操作则是数据的载体。

4、虽然直接使用Delete语句删除记录非常方便，但有时对于一些需要进行复杂判断才决定是否删除记录的情况下，我们还是要使用recordset对象 的（delete ）方法来删除记录。59．更新一条记录除可以使用update语句外，还可以将记录查询到之后，改变各字段的值，然后使用recordset对象的（ addnew ）方法来更新 数据。

5、对其中所引用的基础表来说，视图的作用类似于筛选。定义视图的筛选可以来自当前或其它数据库的一个或多个表，或者其它视图。分布式查询也可用于定义使用多个异类源数据的视图。如果有几台不同的服务器分别存储组织中不同地区的数据，而您需要将这些服务器上相似结构的数据组合起来，这种方式就很有用。

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