我们都知道mysql的索引使用B树来实现的，那么为什么会考虑B树，不考虑其他数据结构呢？
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。
有一个功能，按照算法得出的权重值，分页展示一批列表数据，权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
上篇文章说了，mysql可以指定行格式，compact，dynamic，他结构有变长字段长度列表，null值，头部和真实数据存储，compact真实数据会存一定量的页，后面指向页的页码，dynamic全部存的页码，char会根据字符集来变换存储，行溢出是65535个字节，其中null值占一个，数据长度占两个，所以实际65532个字节，也会根据不同字节来变换。Index页存储这标记是否删除，删除的数据会组成垃圾链表，也叫可重用链表，而页里的数据，会根据next_Records来组成链表方便查询，二分查找法查找不同组的槽点。
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节，磁盘大小，可用内存，cpu资源网络以及连接他们的组件，都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候，可能会刷出缓存来腾出空间，这时候会导致io过高，所以再发现问题的时候，要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu，高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作，那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu，因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的，索引其实并不是一个多么高深莫测的东西，只要我们掌握一定的方
一、MySQL架构与历史 A.并发控制 1.共享锁（shared lock，读锁）：共享的，相互不阻塞的 2.排他锁（exclusive lock，写锁）：排他的，一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁 B.事务 1.事务ACID
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈，这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA需要关心的，而更是后端开发需要去关注的事情。
5G时代，业务数据越来越丰富，业务使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB，会带来哪些挑战？如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性，制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参考部分内容要求强制执行。本文从介绍MySQL相关关键基础架构，并结合实际案例介绍表和索引的设计技巧，并对规范中重点内容做详细解读。
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询，会慢一些，因此，假如预先知道某列需要与CHAR类型关联，那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间，书中写可缩小1/3
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能，主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志，我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题，然后在进行优化，敬请期待MySQL慢查询日志篇
在使用explain分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
即没有特别指明的类型，大多数时候mysql 引擎都支持这种索引（Archive 是例外， 5.1 之前不支持，之后支持单个自增列的索引）
你是否真的理解这些优化技巧？是否理解它背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。
和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
就访问数据库的应用程序而言，逻辑上只有一个表或者一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
前几天同事问了我一个问题：业务A从MySQL迁移到MongoDB的原因是什么？
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在群里看到有小伙伴面试时，被问到 MySQL 该怎么优化的问题，不知道该如何回答。
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
前言 说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？ 在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。 一、MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起 MySQL 的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用 SELECT *、不使用 NULL 字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
原文：www.jianshu.com/p/d7665192aaaf转载自：架构之路
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型…
B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说，order by 排序是一个常见的业务功能，将结果根据指定的字段排序，满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化，order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
