mysql压力倍增怎么解决？
要解决MySQL压力倍增问题，可以采取以下几种方法：
1. 数据库优化：对数据库进行优化，包括使用合适的索引、优化查询语句、避免使用不必要的JOIN操作等，以提高查询性能和降低数据库负载。
2. 分库分表：通过将数据分散到多个数据库或表中，减少单个数据库或表的负载，提高整体性能。可以采用垂直分表（按业务模块或功能划分）或水平拆分（按数据行划分）的方式进行分库分表。
3. 缓存：使用缓存技术来减轻对数据库的访问压力。可以使用内存缓存（如Redis、Memcached）缓存常用查询结果或热点数据，减少数据库访问次数。
4. 负载均衡：通过在数据库层面引入负载均衡，将请求分发到不同的数据库实例上，以均衡负载，提高数据库的并发处理能力。
5. 异步处理：对于一些对实时性要求不高的操作，可以将其转换为异步处理，减少对数据库的操作次数。例如，将日志写入队列中，由后台异步处理。
6. 垂直扩展和水平扩展：通过增加服务器性能（垂直扩展）或增加数据库服务器数量（水平扩展）来提高数据库的处理能力。
7. 预先优化和监测：定期进行数据库性能优化和监测，找出潜在的性能问题，及时进行调整和优化，并保持数据库的稳定性和高可用性。
以上是一些常用的解决MySQL压力倍增问题的方法，具体选择哪种方法，需要根据具体情况进行综合考虑。同时，也要根据实际情况进行合理的数据库设计和架构规划。
mysql-server和mysql-client的区别？
客户--client--server物理数据。 服务器--mysql-server是服务端。 （1）mysql-server 是mysql核心程序，生成管理数据库实例，数据库实例任务调度线程之类，并提供相关接口供不同客户端调用，后者是操作数据库实例的工具。
（2）mysql-client操作mysql实例的客户端有很多，mysql-client只是其中一种，包括mysql，mysqldump，mysqlslap，这些访问，备份，压力测试的工具。
（3）mysql-server是服务端，也就是说，你服务端没安装，客户端没对象去操作。
大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2020大数据学习路线图：