本文目录一览：
- 1、如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台
- 2、数据库基础知识——Mysql
- 3、如何构建高性能MySQL索引
- 4、如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?
第六：Python运维流程系统 使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道 。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行 。
第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用 掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一 。
新建一台Jenkins服务器，安装并配置好Jenkins 2 配置一个自动化测试脚本的代码库，可以使用Git或者SVN等版本控制工具 。然后在Jenkins服务器上配置一个Job，负责自动的同步最新代码到Jenkins服务器上 。
Pywinauto是完全由Python构建的一个模块，可以用于自动化 Windows 上的 GUI 应用程序 。同时，它支持鼠标、键盘操作，在元素控件树较复杂的界面，可以辅助我们完成自动化操作 。
先想想你用python在运维这快用来做什么，然后找对对应的书就行，python无所不能，不用管在某个职位上主要做什么，关键你看python玩的熟练与否 。
数据库基础知识——Mysql1、数据库基础知识——Mysql包括什么是数据库、、主流数据库、MySQL架构、、服务器，数据库，表之间的关系、、使用数据库、、SQL分类、存储引擎 。什么是数据库 数据库是用来存储数据的 。
2、MySQL数据库一般指MySQL，MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发 。
3、Mysql是一个数据库系统，比较小型但很实用 。MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性 。
4、sequel）是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（rdbms），mysql数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（sql）进行数据库管理 。
5、MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理 。MySQL是一种DBMS ， 而且是一种一个小型的开源的关系型数据库管理系统 。
6、可以使用UPDATE语句中的REPLACE函数来删除MySQL一列数据中的某个文字 。在MySQL中，可以使用DELETE语句来删除表的一行或者多行数据 。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品 。
如何构建高性能MySQL索引不要盲目建立索引，先分析再创建 索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时 ， 索引树也要同样地进行维护 。所以，索引不是越多越好，而是按需建立 。
Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高 。对于选择性比较低的索引键 ， 如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联 。
◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件 。一般情况这个问题不太严重 ， 但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快 。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的 。下面介绍几种常见的MySQL索引类型 。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度 。
如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?1、效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法 。
2、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时 ， SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用 。
3、大型网站 ， 比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面 ， 基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器 。
4、系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
【mysql高可用架构 mysql高性能架构图】5、mysql有个针对大数据的产品 ， 叫infobright，可以看看，不过好像是收费的 。或者研究下，Hadoop ， Hive等，可处理大数据 。
