在当今互联网时代，数据库是许多应用程序的核心组件之一，MySQL作为最流行的开源关系型数据库管理系统之一，承载着海量数据和复杂查询的压力。然而，随着数据规模的增长和业务需求的不断变化，数据库性能优化变得至关重要。本文将探讨一些关键的MySQL数据库优化策略，帮助提升性能并有效地管理数据库。
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
最近工作上需要实现搜索功能，尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案，但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题，文章描述等。主要实现方式有一些几种，各个方式各有利弊，需要权衡。
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
在数据库应用开发中，MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，但在处理大量数据或者复杂查询时，不合理的SQL语句可能导致性能下降、响应延迟等问题。因此，优化MySQL语句是提升数据库性能和效率的关键一步。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
信息流是一种可以滚动浏览，持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台，兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来，信息流内容市场发展迅速，通常内嵌在各类 App 中，由平台主动推送，用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
在现代应用中，数据库扮演着至关重要的角色，而MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统，面对大量并发查询时的性能问题成为了一个挑战。除了使用临时表外，还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据，一个月下来发现已经接近8000w条的数据，达到90G之大的数据，之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录，估计开发的程序或者逻辑出现问题了，不管怎么样，作为运维发生问题，第一时间先以解决问题为第一位，所以这里总结一下删除大表数据的经验。
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题。当然Oracle官方也有自己的观点，我们很多DBA也是遵循这一准则来重建索引，那就是Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引。近来Oracle也提出了一些与之相反的观点，就是强烈建议不要定期重建索引。本文是参考了1525787.1并进行相应描述。
schema就是数据库对象的集合，这个集合包含了各种对象如：表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合，就需要给不同的集合起不同的名字，默认情况下一个用户对应一个集合，用户的schema名等于用户名，并作为该用户缺省schema。所以schema集合看上去像用户名。
1.主要应用在门户网站首页广告信息的缓存。因为门户网站访问量较大，将广告缓存到redis中，可以降低数据库访问压力，提高查询性能。
没错，gt-checksum 是GreatSQL社区新增的成员，它是 一款静态数据库校验修复工具，支持MySQL、Oracle等主流数据库，采用Go语言开发，今天正式开源。
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。
在大型数据库中，事务处理是一项非常关键的任务。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理事务时也需要考虑性能优化的问题。
在某些情况下值得周期性地使用REINDEX命令或一系列独立重构步骤来重建索引。已经完全变成空的B树索引页面被收回重用。但是，还是有一种低效的空间利用的可能性：
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
第 1 章 概述 本文档主要是对视图的索引机制进行说明。包括：术语、索引的机制、视图索引的选项说明。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目，由于上报频率比较频繁且数据量大，导致数据增长过快，磁盘占用多。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它可以在多种操作系统上运行。下面是MySQL的安装和配置步骤：
MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一，它提供了灵活的数据建模和高性能的查询功能。在处理大量数据时，索引是提高查询性能和数据检索效率的关键。通过使用适当的字段创建索引，可以加快查询速度、减少资源消耗，并为MongoDB应用程序提供更好的用户体验。
为了避免意外宕机以后丢失信息，需要做到重启后可以恢复消息队列，消息系统一般都会采用持久化机制。
Square是面向美国，加拿大，英国，日本，澳大利亚提供金融服务的公司。现在所有的交易相关信息都存储在MySQL中。这种电商类的网站，整体规模也有一些值得学习的地方。 下面一起看看Square在MySQL方面的经验。
在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。
Square是面向美国，加拿大，英国，日本，澳大利亚提供金融服务的公司。现在所有的交易相关信息存储在MySQL中。这种电商类的网站，整体规模及也有一些值得学习的地方。 下面一起看看Square在MySQL方面的经验。
最近有人私信问POSTGRESQL 怎么比MYSQL的索引大，这个问题升级上我个人觉得从这几点考虑
在 MySQL 中，索引是用来加速数据检索速度的一种数据结构。通常我们最熟悉的是 B-tree 索引，但 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还提供了其他类型的索引，包括自适应哈希索引。
InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，架构分为两块：内存中的结构和磁盘上的结构。InnoDB 使用日志先行策略，将数据修改先在内存中完成，并且将事务记录成重做日志(Redo Log)，转换为顺序IO高效的提交事务。
BA（数据库管理员）是负责管理和维护数据库系统的专业人员。他们负责确保数据库的安全性、可用性和性能，以及处理数据库相关的任务和问题。
要优化InnoDB事务管理，请在事务功能的性能开销与服务器的工作负载之间找到理想的平衡。例如，如果一个应用程序每秒提交数千次，则可能会遇到性能问题；如果仅每2-3小时提交一次，则可能会遇到不同的性能问题。
Bitcask是一个key-value存储模型，基于hash表结构，并且有个特点，是日志型的数据文件 设计思路非常简洁，值得学习一下 基于Bitcask模型实现的存储系统例如： （1）Riak Erlang编写的高度可扩展的分布式数据存储 （2）beansdb 豆瓣开源数据存储系统 什么是日志型数据文件？ Bitcask模型使用物理文件保存数据，使用了类似日志服务一样的方式，就是只追加，保证文件是一直顺序写入的，写入性能非常好 所以Bitcask模型的文件存储结构非常简单，一直向一个文件中
大家好，本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。
一般而言，极少需要重建B树索引，基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。认为需要重建索引的最常见理由有：
索引是提高数据库查询性能的有力武器。没有索引，就好比图书馆没有图书标签一样，找一本书自己想要的书比登天还难。然而索引在使用的过程中，尤其是在批量的DML的情形下会产生相应的碎片，以及B树高度会发生相应变化，因此可以对这些变化较大的索引进行重构以提高性能。N久以前Oracle建议我们定期重建那些高度为4，已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引。但Oracle现在强烈建议不要定期重建索引。具体可以参考文章：Oracle 重建索引的必要性。尽管如此重建索引还是有必要的，只是不建议定期。本文给出了重建索引的脚本供大家参考。 1、重建索引shell脚本
没有索引，喜欢同样的标签库没有书籍，找书，他们想预订比登天还难。中，尤其是在批量的DML的情形下会产生对应的碎片。以及B树高度会发生对应变化。因此能够对这些变化较大的索引进行重构以提高性能。N久曾经Oracle建议我们定期重建那些高度为4。已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引。但Oracle如今强烈建议不要定期重建索引。
有人从网上搜集了52 条 SQL 语句性能优化策略,在各大技术网站和公众号广为流传, 我对其中的一些观点有不同看法(其中一些规则本身就没有描述清楚,或者是自相矛盾), 下面内容黑色部分是原文,以tiger开头并标红的内容是我的点评,大家可以参考一下:
索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
当我们需要比较复杂的表的时候，且我们有明确的列信息，就可以使用AI工具直接生成我们的DDL语句，如果需要插入一些DML语句也可以直接让其生成，自行执行插入即可。
Elasticsearch 是一个高效、快速且高度可扩展的搜索引擎。它已经成为许多公司和组织的首选搜索引擎，特别是在大型数据集的情况下。 根据经验，在使用 Elasticsearch 时遵循一些最佳实践可以帮助您实现更好的性能和可维护性。 第一项最佳实践是对数据进行良好的设计和建模。这意味着数据需要在索引之前进行精心设计和建模，以确保正确的搜索和过滤。在建立索引之前，首先需要确定索引的字段，并确定如何解析和存储需要索引的数据。为了减少查询的处理时间，必须避免不必要的字段嵌套。 第二项最佳实践是索引和分片的优化。在 Elasticsearch 中，索引通常是垂直划分数据的方式。对于大型数据集，我们需要对索引进行水平分片，以便每个节点都可以处理一部分索引。此外，我们还需要进行分片的恰当设置和大小的控制，以便避免节点过载，从而每个节点在集群中受益平均。 第三项最佳实践是对查询进行优化。良好的查询设计可以极大地增加性能。为了最大限度地减少搜索的时间，我们建议在搜索操作中使用一些基本的 Elasticsearch 查询优化技巧，例如使用 match 查询，尽可能减小过滤器查询的数量等。 第四项最佳实践是监控 Elasticsearch 的健康状况。在 Elasticsearch 集群中，节点状态、索引状态、负载均衡、缓存大小、查询速度等都可以影响整个集群的性能。因此，借助 Elasticsearch 的监控工具，每天都对集群进行定期监控的有效健康状况的大有裨益。 最后一项最佳实践是在维护 Elasticsearch 系统时进行数据重建和性能分析。数据重建有助于缩小索引大小，释放磁盘空间，并确保数据有序。同时，定期对 Elasticsearch 进行性能分析有助于发现性能瓶颈和优化 Elasticsearch 集群，以便其在提供服务和响应时间方面获得更好的结果。 综上所述，Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，但需要遵循一些有效的最佳实践，从而发挥其最大的潜力。事实上，良好的 Elasticsearch 系统设计和性能优化，可以帮助您的公司提高效率，改善搜索结果质量，并提高整个系统的可靠性，还可以保证您的系统能够保持最新状态并且运作更加高效。
随着数据量和查询需求的增长，索引在数据库性能优化中扮演着至关重要的角色。在MongoDB 3.0之前，创建或重建索引的过程可能会阻塞数据库的其他操作，导致性能下降和用户体验不佳。为了解决这个问题，MongoDB 3.0引入了后台索引构建功能，使索引创建过程与其他操作并行进行，从而提高了性能和可用性。接下来，将详细介绍MongoDB 3.0后台索引构建功能的使用方法和优势。
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器，您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务，例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发，可以使用SQL语句定义和管理任务，并且具有高度灵活性和可配置性。
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
两周没有更新文章了，最近一直在忙”人生大事”，毕竟人这一生，除了工作、上班还有其他几件重要的事情，而且也是每个人都必须要经历的，走完了，也就走完了……
一个数据页满了，按照B+Tree算法，新增加一个数据页，叫做页分裂，会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。
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