点击上方蓝字每天学习数据库 一起构建MySQL知识网络，我是林晓斌，今天的文章我们从索引说起。 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 你一定知道了，索引的作用是加快查询速度。比如有一个人口信息表，如果没有加索引，你要按照身份证号查找一个人，就得全表
很多开发者都遇到类似这样的经历：一个产品功能开发测试都正常，发布上线后也正常，但是过一段后，如果有个活动或流量一大程序就突然卡了，也有可能流量正常也没搞活动，但是过一段时间后程序响应越来越慢，这个时候一般都要花很大精力去排查原因，最后发现是数据库查询没有索引导致的。流量大或数据量增加后会导致请求变慢，加上索引就正常了。
前言 有朋友在后台留言。希望我能说说我在数据库表设计时踩过的坑。那么，我们今天就来聊聊我在数据库表设计时踩过的坑，以及现在对数据库表设计的一点建议。希望能够帮助到你。 utf8的锅 经验提示： 在设计数据表时，一定要注意该字段存储的内容，如果允许设置表情，则一定不能使用utf8，而是使用utf8mb4。 选择合适的类型 在数据库表设计时，字段的类型还真不好设计，这里简单说说： 保存手机号的字段，用varchar(20)就已经足够了，就不应该设计为varchar(100)，设置为varchar(100)只会消
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资（ CPU 、
对于mysql中注重事务优化的就是innodb引擎，我们学习一下innodb事务；
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢？ 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念，但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起，首先还原出现死锁的现场和条件，并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式，同时给出MySQL锁的基本概念，再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因，最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的”。当时我就楞了一下， 有种强行装逼被拆穿的感觉，在自己的专业领域居然被非专业的同学教育， 面子上真有点挂不住。 其实， 我说这
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。
索引的数据结构主要有 B+ 树和哈希表，对应的索引分别为 B+ 树索引和哈希索引。InnoDB 默认的索引类型为 B+ 树索引。
MyISAM采⽤表级锁(table-level locking)。 InnoDB⽀持⾏级锁(row-level locking)和表级锁,默认为⾏级锁
笔者将优化分为了两大类：软优化和硬优化。软优化一般是操作数据库即可；而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
最近在开发需求的时候，用到了select......for update。在代码评审的时候，一位同事说 ，唯一索引+一个非索引字段，是否可能会锁全表呢？本文田螺哥将通过9个实验操作的例子，给大家验证select......for update到底加了什么锁，是表锁还是行锁。
最近在开发需求的时候，用到了select...for update。在代码评审的时候，一位同事说 ，唯一索引+一个非索引字段，是否可能会锁全表呢？本文田螺哥将通过9个实验操作的例子，给大家验证select...for update到底加了什么锁，是表锁还是行锁。
前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的”。当时我就楞了一下， 有种强行装逼被拆穿的感觉，在自己的专业领域居然被非专业的同学教育， 面子上真有点挂不住。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，而另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户的相应速度，同时还要尽可能的节约系统资源，以便让系统提供更大的负荷。
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理，今天我们就从原理走向实战，分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景，相信小伙伴们也能举一反三，灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧。
事务是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行，是一组不可再分割的操作集合。
①表锁 ：表共享读锁(read lock) / 表独享写锁(write lock)
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。有可能会出现死锁的情况。 行级锁按照使用方式分为共享锁和排他锁。
==3、尽量避免使用in 和not in，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。==
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除了传统的计算资源(CPU、RAM、i/O)的挣用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性，有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素，从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务 军规：介绍内容 解读：讲解原因，解读比军规更重要
聚集索引就是索引和数据都在同一个文件里，如InnoDB的xxx.idb文件，企业开发里，我似乎就没有用过非innodb的引擎，所以，我们日常开发中使用的基本都是聚集索引。也就是B+tree树。（这样是不是就很容易记住了）
] 10. 表字段注释，每个字段必须设置注释说明; 11. 表字段注释，状态类型的字段必须说明取值规则（比如性别sex取值规则）
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。
这篇文章主要讲述了在单机数据库环境下如何进行优化，包括表结构优化、字符集选择、字段设计、索引创建等方面，同时指出了一些注意事项。
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源，今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例，MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章，再多的锁都难不倒你。
DDL（Data Definition Language），即数据定义语句，功能就是定义数据库DATabase、表table、索引index、视图view、列column等
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 前言」 InnoDB引擎支持行级别锁，实现了四种隔离级别，本文梳理了InnoDB事务系统及锁系统的原理和源码实现，并且对其中一些比较特别的feature做一个简单的介绍。 因为涉及的模块代码非常庞大，部分实现细节并未深入，如有错漏，欢迎指正。 在介绍InnoDB的事务系统和锁系统之前，有必要对一些基本概念做一个简单的回顾。 我们都知道事务的四大属性ACID，这些属性的保证与数据库中的几大模块紧密的耦合在一起： 为了保证原子性Atomicity，数据
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡，通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中，对索引字段进行计算会造成索引失效。
在《容易引起雪崩的两个处理》里，我提到一个慢查询的问题。本文先从整洁架构的角度讲讲慢查询sql完成的功能以及设计，再介绍对sql进行的实施测试现象以及思考。
所以说，如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
MongoDB 是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，语法类似javascript面向对象的查询语言，是一个面向集合的、模式自由的文档型数据库。
是什么造成卡住的，查看阿里云 自治服务-> 一键诊断 > 自治中心->事务和锁快照 部分，如下图发现：
事务要读取对象 ，必须先获得共享锁，这样防止幻读。事务要修改对象，必须先获得独占锁，这样防止脏写。
所以说，如果我们写 select*fromuserwhereusername='Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
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