MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
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。
今天是中秋节放假前的最后一天，今天给大家带来假期前的最后一篇技术文，这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
前些日子为了给java组同事提供直播端的商品详情接口，这些接口原本是由PHP开发组提供的，但由于直播并发压力问题，改由Golang来提供。
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。
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。
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.
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
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。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
SQL性能下降原因： 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join（设计缺陷或不得已的需求，七八张表关联一块） 4. 服务器调优及各个参数设置不合理（缓存，线程数等） ...
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而，使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
现有一个交易系统，每次交易都会更新余额。出账扣减余额，入账增加余额。为了保证资金安全，余额发生扣减时，需要比较现有余额与扣减金额大小，若扣减金额大于现有余额，扣减余额不足，扣减失败。
hash： 缺点：1. hash存储需要将数据文件添加到内存，比较耗费内存 2. 等值查询hash很快，但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多，hash不太适合
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
在当今数据驱动的时代，MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统，经常需要处理海量的数据。本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案，包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面，并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。写本文的目的主要是，目前业务系统中的数据量越来越多，需要进行优化处理。
分页查询是MySQL特有的，一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行，例如0到50行的的数据，30到100行的数据。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL，那么，本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
本文讲解了如何使用 JDBC 连接 MySQL 数据库，并给出了样例代码。JDBC 是 Java 语言访问关系型数据库的一种标准 API，它提供了一组用于在 Java 程序中与数据库进行交互的接口和类
本想着这周鸽了，但是想想还是不行，爬起来，更新一下，周更可不能断。偷懒一下，修改一下之前的一篇历史文章，重新发布一下。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统，效果特别的好。因为在这些系统中，每个人看到的内容都是一样的，也就是说，对后端服务来说，每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下，Redis缓存的命中率非常高，近乎于全部的请求都可以命中缓存，相对的，几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
在并发访问下，MySQL事务中的死锁问题是一种常见的情况。当多个事务同时请求和持有相互依赖的资源时，可能会出现死锁现象，导致事务无法继续执行，严重影响系统的性能和可用性。
🐬 在一个遥远的数字王国里，MySQL是一位勤劳的数据库管家，负责管理和守护着庞大的数据宝库。每当有人向王国发出查询请求，就是麦斯蔻（MySQL）大显身手的时刻。
找到错误日志位置，定位日志（大量登录失败、异常查询）（并且不在正常运维期间所触发）
MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。
Apache Doris 是一款开源的 MPP 分析型数据库产品，不仅能够在亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效的支持实时数据分析，而且支持 10PB 以上的超大的数据集。相较于其他业界比较火的 OLAP 数据库系统，Doris 的分布式架构非常简洁，支持弹性伸缩，易于运维，节省大量人力和时间成本。目前国内社区火热，也有美团、小米等大厂在使用。
简单查询语句执行过程分析，是 MySQL 执行过程分析系列文章的基础，会对查询语句执行过程中各个阶段进行比较详细的分析。原本是计划写成一篇文章的，但是这样一来文章的内容就会很长，不利于阅读，经过一番考虑之后，计划把 MySQL 简单查询语句执行过程分析按执行阶段拆分为 6 篇文章，本文是第 1 篇。
使用MySQL的存储引擎可以实现对数据的灵活管理，存储引擎是MySQL数据库的核心组件之一，它负责数据的存储和检索。MySQL提供了多种存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。下面将详细介绍如何使用MySQL的存储引擎来灵活地管理数据。
作为长期占据 OWASP Top 10 首位的注入，OWASP 对于注入的解释如下：
点击上方蓝字每天学习数据库 在我们实际工作过程中，会遇到形形色色的数据库问题，有些问题可以迎刃而解，而有的问题处理起来却比较让人揪心，比如说“主从延迟”问题。今天，有颜更有才的腾讯云数据库美女架构师罗鑫，手把手教你分析造成主从延迟的原因和应对策略。 罗鑫 罗鑫，腾讯云数据库产品架构师，主要负责腾讯云MySQL、Redis数据库的架构设计和运维工作。 首先，我们先来看一个用户主从延迟的案例： 【下面展示步骤为测试环境复现用户主从延迟场景】 一、排查步骤 1、查询同步延迟状态： 登录RO（只读实例）执
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节，承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络，以及所有连接它们的组件，都会限制系统的最终容量。
该文章专注于面试，面试只要回答关键点即可，不需要对框架有非常深入的回答，如果你想应付面试，是足够了，抓住关键点
sql优化是一个大家都比较关注的热门话题，无论你在面试，还是工作中，都很有可能会遇到。
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中，MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此，优化数据库的性能，特别是SQL查询的执行效率，成为了提升整个应用性能的关键环节。
引用来自官网的图，MySQL Server架构从上到下依次为网络连接层(Connectors)、服务层（MySQL Server）、存储引擎层(Plugable Storage Engines)、系统文件层(File System)
在实际应用中，要特别注意InnoDB行锁的这一特性，不然的话，可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
在数据库系统中，索引是提高数据查询效率的重要工具。针对MySQL数据库，索引优化是提高查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的优化策略，介绍常见的索引失效场景，并详细解释聚簇索引与非聚簇索引的区别。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？ 占用CPU过高，可以做如下考虑： 1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引； 2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
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。
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