MySQL 为一个表选择读取数据的方式，取决于这种方式的执行成本。...计算 WHERE 条件范围内有多少条记录，就是计算其对应的扫描区间有多少条记录，整体来看，会经过两大步骤： 第 1 步，定位索引叶结点中扫描区间左端点、右端点对应的记录。...关于定位扫描区间左端点、右端点记录的过程，上一篇文章中有详细介绍，感兴趣的小伙伴可以点击这个链接阅读：InnoDB B-TREE 索引怎么定位一条记录？ 第 2 步，计算扫描区间的记录数量。...计算扫描区间包含多少条记录，最终是要计算叶结点所在的层级，扫描区间中包含的记录数量。...正是因为计算扫描区间包含多少条记录，可能需要依赖上层结点，在源码的实现中，这个过程也是从根结点自上而下进行的。
在某些情况下，or条件可以避免全表扫描的。本文使用mysql版本是5.7x 1 .where 语句里面如果带有or条件, myisam表能用到索引， innodb不行。...; insert into t_myisam (uid,aNum) values(3,33); insert into t_myisam (uid,aNum) values(4,44); mysql...into t_innodb (uid,aNum) values(3,33); insert into t_innodb (uid,aNum) values(4,44); 2 .必须所有的or条件都必须是独立索引...mysql> explain select * from t_myisam2 where id=1 or uid =2; 3....用in来替换or 这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在oracle8i下，两者的执行路径似乎是相同的．
于是乎，在最近的一次高可用改造中，我们借着这个机会对这套数据库进行了升级，原本是MySQL 5.7.16版本，通过复制的模式配置了MySQL 8.0.19的Slave....从第二天的数据来看，对于延迟的改进效果是很明显的，如下是近6天的数据延迟情况，我仅统计了数据处理中的延迟数据，最右边的是基于MySQL 8.0的writeset的模式，Slave的延迟情况。 ?...实际的数据都是1~4秒之内的延迟，而在前几天基于MySQL 5.7的模式基本延迟是在2~24秒之间。 当然抓取一天的数据进行分析，确实有些过急了，于是我又抓取了几天的数据。 ?...有几件事情需要继续完善，无论你是对新版本观望还是在试用过程中： 1）writeset的实现原理，在binlog层如何进行分析 2）5.7版本到8.0版本升级方案如何设计，怎么验证业务层的兼容性 3）如果需要回退到MySQL
答案：最多8条，其中2条内部使用，实际最多6 条。 实测如下：
从MySQL的官方文档就可以得到结论，http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/datetime.html The TIMESTAMP data type is used...MySQL converts TIMESTAMP values from the current time zone to UTC for storage, and back from UTC to the...For more information, see Section 10.6, “MySQL Server Time Zone Support”....如果我没有理解错的话，MySQL将timestamp类型的值保存的时候，会从当前时区转成UTC时间，正好解释了前面1970-01-01 00:00:00或1970-01-01 00:00:01两个值保存时出错的问题了
理解这个事非常重要，MySQL从磁盘加载数据是按照页来读取的，即便你查询一条数据，它也会读取一页16k的数据出来。 聚簇索引 数据库表中的数据都是存储在页里的，那么这一个页可以存放多少条记录呢？...这取决于一行记录的大小是多少，假如一行数据大小是1k，那么理论上一页就可以放16条数据。...现在我们知道了InnoDB存储引擎最小存储单元是页，在B+树索引结构里，页可以放一行一行的数据（叶子节点），也可以放主键+指针（非叶子节点）。...上面已经说过，假如一行数据大小是1k，那么理论上一页就可以放16条数据。那一页可以放多少主键+指针呢？ 假如我们的主键id为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节。...一个指针指向一个存放记录的页，一个页里可以放16条数据，那么一颗高度为2的B+树就可以存放 1170 * 16=18720 条数据。
错误1 这个报错其实我们查询MySQL官方手册就可以查询到， 对于一行记录最大的限制是65535字节。为什么是65535，不要问我，手册也没说:)——一行数据里面字段长度定义有64k，我也是醉了。...innodb为了保证B+TREE是一个平衡树结构，强制要求一条记录的大小不能超过一个页大小的一半。这也就是我们上面看到的第二个错误。...下面是innodb B+树的结构，我们可以想象一下二分查找时，一个页的只有一条数据会是什么样子？ 每个页只有一条数据的查找就变成了链表查找了。这样就没有二分查找的意义了。...按照上面的说法，应该要报错的， 但是各位可以在自己的数据库上试一下，表能够建立成功，这是为什么呢？ 其实MySQL在计算字段长度的时候并不是按照字段的全部长度来记的。...● 创建一个150个字段长度类型为varchar(100)的表可以创建成功。
42u机柜能放多少服务器？之前一直没有发布关于这方面知识，本期我们一起来总结下。 一、什么是1U？...42u机柜可以放多少服务器？ 之所以要规定服务器的尺寸，是为了使服务器保持适当的尺寸以便放在铁质 或铝质的机架上。...具体见下表： 1、42u机柜尺寸是多少？ 答：42U是高2米、宽0.6米和深0.8米服务器机柜，也可能是2米、宽0.6米和深0.96米服务器机柜； 2、一个42U机柜可以放多少台服务器？...3、服务器的电量 一个机柜提供的用电量是有限的，当服务器用电量越大时，放的服务器越少。一个机柜一般提供的是10A的电量，也有的机柜可以提供更高18A的电量。 220V*10A=2200W。...也就是说只要您放的服务器总功率不超过2200W，服务器的耗电多少也要看服务器是否非满负荷运行。一般非满负载运行耗电量也是比服务器上标的额定功率要低的。 所以机柜放多少台服务器，也需要计算下功率。
链接 | segmentfault.com/a/1190000020458807 现象 left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论...、一条评论有多少个赞等等。...答案是两个需求都是第一条语句是正确的，要搞清楚这个问题，就得明白mysql对于left join的执行原理，下节进行展开。...(LT,RT) 其中P1是on过滤条件，缺失则认为是TRUE，P2是where过滤条件，缺失也认为是TRUE，该语句的执行逻辑可以描述为： FOR each row lt in LT {// 遍历左表的每一行...：在left join语句中，左表过滤必须放where条件中，右表过滤必须放on条件中，这样结果才能不多不少，刚刚好。
，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。...答案是两个需求都是第一条语句是正确的，要搞清楚这个问题，就得明白mysql对于left join的执行原理，下节进行展开。...(LT,RT)其中P1是on过滤条件，缺失则认为是TRUE，P2是where过滤条件，缺失也认为是TRUE 该语句的执行逻辑可以描述为：FOR each row lt in LT {// 遍历左表的每一行...从这个伪代码中，我们可以看出两点：1、右表限制用ON如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现，违背了我们对left...，还是错的） 通过上面的问题现象和分析，可以得出了结论：在left join语句中，左表过滤必须放where条件中，右表过滤必须放on条件中 SQL 看似简单，其实也有很多细节原理在里面，一个小小的混淆就会造成结果与预期不符
> 执行过程如下 先从t2 驱动表里 取出一条记录（如果有where条件，则按where条件过滤后的结果集中取出一行 ） 拿到t2 结果集中的一条记录中的关联字段 a , 去t1表中查找 取出 t1...中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端 重复上述步骤 我们来算一下这个操作MySQL要读取多少行数据 首先读取 t2 表的所有数据 100条记录 ，然后遍历这每行数据中字段...我们来算一下这个操作MySQL要读取多少行数据 整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100...> 如果放不下表 t2 的所有数据话，策略很简单，就是分段放。...举个例子 比如 t2 表有1000行记录， join_buffer 一次只能放800行数据，那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录，然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer
对于mysql中，规定读取一个页的成本是1.0，读取或者检测一条记录是否复合搜索条件的成本是0.2。这两个数称为成本常量，后面会经常用到。...根据过滤条件，找到所有可以使用的索引。 计算全表扫描大家。 计算不同索引扫描代价。 找出最低成本的进行执行计划。...所以全表扫描的成本=磁盘I/O+CPU成本，为了计算这两个信息，我们需要什么呢，我们前面说了一个页的成本查询是1.0，一条记录的查询成本是0.2，所以我们现在需要知道： 当前表存了多少数据页。...(因为innoDB是数据即是索引) 一个页大概16kb，那我们可以计算出多少页呢，1589248 / 16 / 1024 = 97个聚簇索引页。...设定回表一次和I/O刷新数据到页的消耗是一样的，所以是95*1.0=95 回表获取到完整数量，再检测其他搜索条件是否成立：因为我们查询的是95条数据，而查询这95条数据是否成立则需要 95*0.2 =
使用ON和WHRERE对表数据过滤 背景 left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。...答案是两个需求都是第一条语句是正确的，要搞清楚这个问题，就得明白mysql对于left join的执行原理，下节进行展开。...(LT,RT)其中P1是on过滤条件，缺失则认为是TRUE，P2是where过滤条件，缺失也认为是TRUE 该语句的执行逻辑可以描述为：FOR each row lt in LT {// 遍历左表的每一行...num一班 4二班 0三班 0四班 0需求2由于在on条件中对左表限制，导致数据多余（其他班的结果也出来了，还是错的） 通过上面的问题现象和分析，可以得出了结论：在left join语句中，左表过滤必须放...where条件中，右表过滤必须放on条件中 SQL 看似简单，其实也有很多细节原理在里面，一个小小的混淆就会造成结果与预期不符，所以平时要注意这些细节原理，避免关键时候出错。
最后MySQL的索引结构就是:为了兼容范围查询，b+树叶子节点是双向指针，所以用范围查询条件的时候，如果通过索引可以很快查到数据就走索引，不用走全表，比如大于5，通过索引走到5，大于5走右边遍历，＜5左边遍历...叶子节点双向的原因可以保证范围查询也走索引，直接在叶子节点左右遍历 总结假设索引字段类型是Bigint，8byte，每两个元素之间存的是下一个节点的地址，mysql分配的是6byte，也就是说一个索引后面配对一个节点地址...，成对出现（见B树）， 我们一个页中能存放多少这样的单元，其实就代表有多少指针，可以算一下16K的节点可以存多少对也就是多少个索引，8b+6b=14b， 一棵高度为2的B+树，16K /14b=1170...叶子节点有索引有data元素，假设占1K（假设），那一个节点就放16K/1K=16个元素，假设树高是3，所有节点都放满，能放多少数据？...mysql设置16K的大小，数据就可以存2千多万就已经足够了吧，既能保证一次磁盘IO不要Load太多的数据 又能保证一次load的性能，即便表的数据在几千万的数量也能保证树的高度在一个可控的范围。
20、开放性问题：据说是腾讯的 一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。...如果你自认为在mysql上研究还算深入，可以先写好自己的答案，对照下文给出的答案，看看有哪些区别。...(相比row能节约多少性能 与日志量，这个取决于应用的SQL情况，正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量，但是考虑到如果带条 件的update操作，以及整表删除...还是继续放一起； (2)、写出您这样选择的理由。...答：InnoDB是基于索引来完成行锁 例: select * from tab_with_index where id = 1 for update; for update 可以根据条件来完成行锁锁定,
而第2个WHERE子句中my_col列并是以单独列的形式出现的，这样的情况可以直接使用B+树索引。 页分裂带来的性能损耗 我们假设一个页中只能存储5条数据： ?...中排序就可以直接返回了 如果有必要的话可以使用覆盖索引，这样在返回数据的时候连通过主键回表都不需要做就可以直接查询得到数据 隐式类型转换 例如： mysql> select * from tradelog...由于是驱动表t1去匹配被驱动表t2，那么匹配次数取决于t1有多少数据，所以在用索引关联的时候还需要注意，最好使用数据量少的表作为驱动表。...如果放不下表t1的所有数据话，策略很简单，就是分段放。如果分段放的话，那么被驱动表就要扫描多次，那么就会有性能问题。...所以如果join_buffer_size放不下的话就要使用小表作为驱动表，减少分段放的次数，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量
如消息推送，可以先把消息写入数据库，推送放队列服务器上，由推送服务器去队列获取处理，这样就可以将消息放数据库和队列里后直接给用户反馈，推送过程则由推送服务器和队列服务器完成，好处异步处理、缓解服务器压力...2、用java怎么实现有每天有1亿条记录的DB存储？mysql上亿记录数据量的数据库如何设计？ 3、mysql支持事务吗？DB存储引擎有哪些？...6、tomcat 最多支持并发多少用户？ 7、map原理，它是如何快速查找key的？map与set区别？...9、在1亿条用户记录里，如何快速查询统计出看了5个电影以上的用户？ ----可以参考 位图索引的原理 10、Spring如何实现IOC与AOP的，说出实现原理？...想成为架构师不是懂了一大堆技术就可以了，这些是解决问题的基础、是工具，不懂这些怎么去提解决方案呢?这是成为架构师的必要条件。
现在要向棋盘中放入n个黑皇后和n个白皇后，使任意的两个黑皇后都不在同一行、同一列或同一条对角线上，任意的两个白皇后都不在同一行、同一列或同一条对角线上。问总共有多少种放法？n小于等于8。...接下来n行，每行n个0或1的整数，如果一个整数为1，表示对应的位置可以放皇后，如果一个整数为0，表示对应的位置不可以放皇后。 1.3 输出格式 输出一个整数，表示总共有多少种放法。...（1）先找一种皇后有多少放法： 先让我们回顾上题几个条件：1.不同列2.不同行3.不在斜线4.位置为‘0’不能放。...而行列式的展开有个特点（不同行与不同列），而第三个条件：不在同一斜线，这个要用到斜率的知识——斜率的绝对值不能为1即可。最后一个条件：先找出‘0’的坐标（x，y），把含有此坐标的行列展开式删去即可。...（2）最后再找两种皇后的放法： 条件：两种皇后不能重合——即不含相同坐标。假设一种皇后有8种放法，将8种放法按2种为一组划分，且不含相同坐标的组合就能成功。
range：索引范围扫描，常见于between、>、<这样的查询条件 index：全索引撒秒，同ALL的区别是，遍历的是索引数 ALL：全表扫描，效率最差的连接方式 EXTRA列 distinct：优化...需要使用临时表来处理查询，常见于排序，子查询，和分组查询 using where：需要在MySQL服务器层使用WHERE条件来过滤数据 select tables optimized away：直接通过索引来获取数据...`product_comment` WHERE audit_status=1 AND product_id=199726 LIMIT 0,5 这里的索引有auditstatus和productid，可以建立联合索引...但是哪个放左边就要计算区分度。...global log_queries_not_using_indexes = on; -- 未使用索引的SQL记录日志 set global long_query_time=0.001; -- 抓取执行超过多少时间的
16KB的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成，可想而知会占多少存储空间了 时间上的代价 每次对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去修改各个B+树索引。...而第2个WHERE子句中my_col列并是以单独列的形式出现的，这样的情况可以直接使用B+树索引。 页分裂带来的性能损耗 我们假设一个页中只能存储5条数据： ?...由于是驱动表t1去匹配被驱动表t2，那么匹配次数取决于t1有多少数据，所以在用索引关联的时候还需要注意，最好使用数据量少的表作为驱动表。...如果放不下表t1的所有数据话，策略很简单，就是分段放。如果分段放的话，那么被驱动表就要扫描多次，那么就会有性能问题。...所以如果join_buffer_size放不下的话就要使用小表作为驱动表，减少分段放的次数，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量
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