在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是，PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性，这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
1.MyISAM MySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务.
在前几章中，我们解释了模式优化和索引，这对于高性能是必要的。但这还不够——您还需要设计良好的查询。如果您的查询不好，即使是设计最佳的模式和索引也不会表现良好。
锁机制核心功能是用来协调多个会话中多线程并发访问相同资源时，资源的占用问题。锁机制是一个非常大的模块，贯彻MySQL的几大核心难点模块：索引，锁机制，事务。这里是基于MySQL5.6演示的几种典型场景，对面MySQL这几块问题时，有分析流程和思路是比较关键的。在MySQL中常见这些锁概念：共享读锁、排它写锁 ; 表锁、行锁、间隙锁。
十多年前，与当时的大多数 Web 应用程序一样，GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站，它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。
序： 即使有较长的缓存有效期和较理想的缓存命中率，但是缓存的创建和缓存过期后的重建都是需要访问数据库的。对数据库写操作不是很容易引入缓存策略。 11.1 查看数据库状态 可以通过show status、show innodb status 来查看MySQL数据库的状态，使用mysqlreport这个第三方工具可使数据库状态报告更好看(mysqlreport本质是通过MySQL内部命令和工具来统计状态的)。 11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级
mysql当前的版本，运行的时间，以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的，因为如果服务器不运行几个小时的话，输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的，比如，MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是，MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告，这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql，在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中，场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
说一下mysql比较宏观的面试，具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题，这里主要说的索引和B+Tree结构，很少提到我们的集群配置优化方案。
在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
本篇是村民新坑的开始，村民最近在看《 高性能 MySQL 》这本书，村民在看的是第三版，仅涵盖 MySQL 5.5，虽然最新的 MySQL 已经是 8.0 版本，但后者肯定是在前者的基础上，因此学习价值还是很大的。这系列村民会基本以一章节一篇的形式记录村民对书中内容的摘抄整理及笔记，没什么新意，仅仅算是一种自娱自乐的分享，对这本书感兴趣的同学当然也可以买来看看。
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一，可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中，MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
对于双主MySQL设置，确实需要对写操作进行分区以避免数据冲突。以下是一些可能的策略：
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行，了解这些资源对于DBA来说非常重要，因为任何的超载行为都可能成为限制因素，导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置，避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先，性能优化是一个持续的过程，安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统，这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的，因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移，它可能会改变，磁盘访问可能会变得更加频繁。正
你的 MySQL 服务器的性能只能和它最弱的环节一样好，而运行 MySQL 的操作系统和硬件通常是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络以及连接它们的所有组件都限制了系统的最终容量。因此，你需要仔细选择硬件，并适当配置硬件和操作系统。例如，如果你的工作负载受到 I/O 限制，一种方法是设计你的应用程序以最小化 MySQL 的 I/O 工作负载。然而，升级 I/O 子系统、安装更多内存或重新配置现有磁盘通常更明智。如果你在云托管环境中运行，本章的信息仍然非常有用，特别是为了了解文件系统限制和 Linux I/O 调度程序。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树
ACID是数据库事务正确执行的四个基本要素，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
作为后端开发，日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
顾名思义，cluster（集群）由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务，为方便理解可以将其看作为mysql集群； elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义，集群名称默认为elasticsearch，可通过cluster.name: my-application属性定义； 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义，默认为自动生成的一个uuid值；
我们可以看到mysql分为Server层和存储引擎两部分。Server层包含了连接器、缓存、分析器、优化器、执行器，并且所有的存储过程、触发器等存储功能都在这一层实现。
对于数据库管理员(DBA)来说，保持数据库运行在最佳状态需要具备敏捷，专注，快速反应的能力以及一颗冷静的头脑。数据库几乎是所有应用程序成功运行的核心，由于DBA负责组织数据，因此寻找可靠的工具帮助简化数据库管理流程并简化日常维护任务是必要的。
对于数据库管理员（DBA）来说，保持数据库运行在最佳状态需要具备敏捷，专注，快速反应的能力以及一颗冷静的头脑。数据库几乎是所有应用程序成功运行的核心，由于DBA负责组织数据，因此寻找可靠的工具帮助简化数据库管理流程并简化日常维护任务是必要的。 以下这些优秀工具可以改善MySQL环境中的CLI和Web管理，SQL查询，模式迁移以及复制和恢复。（顺附Github地址，Star数量和提交数量供广大DBA参考） 1、Mycli Mycli项目提供MySQL命令行自动完成和语法高亮显示，它是最流行的MySQL管理工具
在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
MyISAM 存储引擎只支持表锁，这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
innodb 作为最主流使用的 mysql 存储引擎，尤其在新版本的 mysql 中 MyISAM 存储引擎被废除，更加提升了 innodb 如日中天的地位。 那么，作为 mysql 的使用者，如何优化 innodb 使之发挥更强大的性能，就成为了必修课。
学习关系型数据库MySQL是很好的切入点，大部分人学习和工作中用惯了CRUD，对面试官刨根问底的灵魂拷问你还能对答如流吗？我们有必要了解一些更深层次的数据库基础原理。
1.调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 id 值是不是 1，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中； 2.调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。 3.执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据，包括关系数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析，因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
上集我们说了视图和存储程序，它们都可以方便我们复用某些语句。其中，视图是一种虚拟表，本质上是另一个查询语句的别名；存储程序是许多语句的一个封装，根据调用方式的不同又被分为存储例程、触发器和事件。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
一个典型的互联网产品架构包含接入层、逻辑处理层以及存储层，其中存储层承载着数据落地和持久化的任务，同时给逻辑处理层提供数据查询功能支持。说到存储层就要说到数据库，数据库知识掌握程度也是面试考察的知识点。
在MySQL 8.0.17中，我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20％。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它可以在各种应用场景中使用，从简单的单用户桌面应用到高流量的Web应用程序。然而，MySQL的性能问题是一个常见的挑战，尤其是在高负载的生产环境中。为了解决这些问题，我们需要进行MySQL性能优化。下面是一些有用的MySQL性能优化技巧。
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
MySQL的锁包括服务器级别的锁，存储引擎级别的锁，及互斥锁。服务器级别的锁包括表锁和元数据锁，存储引擎的锁是行级别的锁，由InnoDB引擎控制。互斥锁是低级别的锁，适用于内部的资源，用于同步低级别代码的操作，确保一次只有一个线程能够访问，例如，日志文件、自增列的计数器，及InnoDB buffer pool的互斥。
在数据库表丢失或损坏的情况下，备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃，你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时，正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏，用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们，这对表绝对不是件好事！
《高性能MySQL》读书笔记（一）——MySQL架构及重要属性概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、MySQL逻辑架构 1、三层架构 mysql逻辑分为三层设计： 第一层是基于网络的处理，如连接处理、授权认证、安全等，这个在基于网络的服务器、客户端中的各种软件都会有相应的实现。 第二层是mysql的核心功能部分，包括查询解析、分析、优化、缓存、以及所有的内置函数，所有跨存储引擎的功能也都在这一层实现，包括触发器、存储过程、视图等。 第三层是数据库的存储引擎，即通常提及mysql都会
用户从 Lambda 架构入手，将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流，他们应用 Flink CDC ；对于批量导入，他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具，名为 Hisen。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
一个更新语句执行的时候整个过程跟查询的步骤是类似的，具体可以看之前的文章：MySQL实战 | MySQL逻辑架构—一条查询SQL是如何执行的，在一个表上有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存会失效，所以这条语句就会把表上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。 根据id更新某条数据，分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后，执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。 与查询流程不一样的是，更新流程还涉及两个重要的日志模块：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。
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