MERGE引擎类型可以把许多结构相同的表合并为一个表。通过对merge表的简单查询，可以轻松实现对多个子表进行查询的目的。

我们的日志系统按照月为单位进行分表，由merge联合所有月份子表，实现跨月（跨表）的日志查询。这样的做法是程序端的逻辑比较简单，无需关注多表的数据整合和处理。

随着子表越来越多、数据越来越大，查询的速度越来越慢。子表的数据量增长并非数量级的，那么从理论上讲通过merge进行查询，速度受到影响的浮动应该是很小的，但现实却非如此。

刚开始并不知道原因，通过profiling检查详

Google Project：
http://code.google.com/p/dzwithsphinx/

中文社区的全文搜索功能一直是个让人头疼的问题，其实追根究底是由MySQL自身的问题造成的。当数据量大的时候，任何的RDBMS的查询都无法满足现今互联网的要求。

搜索引擎技术一直都作为"非大陆货"的角色存在，Sphinx的出现降低了搜索引擎的门槛、Coreseek的出现则降低了中文搜索引擎的门槛, 许多公司已经纷纷投入他们的怀抱。虽然Sphinx的功能及扩展性对于专业

inotify是 linux 2.6内核的一个新特性, 用来实时监控文件系统，对文件进行的操作都能够及时做出响应。

根据此事件的特性，比较适合应用于文件数量非常大的同步操作。

众所周知，最简单的同步方式为rsync，但rsync的弊端就是同步文件之前会遍历所有的文件，此时当文件数量非常大的时候，这个时间消耗是很长的，更不要说实时。inotify的出现完美的解决了这样的问题，当任何一个被监控的文件发生了变化我们都能够及时得知并针对此文件进行同步操作。

有人已经基于 inotify + rsync 做了贡献：

http://code.google.com/p/mysqlencodingconvertor/

功能：

帮助你转换mysql数据库编码

配置：

修改convert.php中以下内容

// va

转载

一、什么是字符集?什么是编码?

字符(Character)是文字与符号的总称，包括文字、图形符号、数学符号等。
一组抽象字符的集合就是字符集(Charset)。
字符集常常和一种具体的语言文字对应起来，该文字中的所有字符或者大部分常用字符就构成了该文字的字符集，比如英文字符集。
一组有共同特征的字符也可以组成字符集，比如繁体汉字字符集、日文汉字字符集。
字符集的子集也是字符集。

计算机要处理各种字符，就需要将字符和二进制内码对应起来，这种对应关系