当然这种高效是建立在可能牺牲掉部分严谨性之上的，这也是为什么美国的数据库公司做的产品可能不大但是保证可靠，而中国的数据库公司做的产品很大而用户却抱怨各种各样的问题。...既然中国的工程师都这么高效，为什么中国在数据库领域目前还没有出现像 Snowflake 这样的巨头？其中肯定有各种原因，但是从人才这一单一维度来讲，我认为是因为中国缺少好的产品经理。...在这样的市场环境下，很难出现中国公司常常喜欢的大一统数据库。...云数据库作为一种服务，实际上是收取服务费的。当小企业听说云服务提供商会收取高额的“服务费”时，自然会有些不情愿。这解释了为什么人们说“中国客户不愿意上云”。...中国数据库企业的理解更偏“什么都能做，且什么都要做好“，这种理解经常是由大企业大客户提出的，毕竟大客户议价能力高，出价也高，当有这种需求提出的时候，数据库公司很有可能会选择满足用户需求。
，计算的成本和实际成本对比，让大家更容易理解MySQL为什么要使用这个索引。...所以MySQL很粗暴的认为不管这个块有没有加载到内存中，使用的成本都是1.0。 至于为什么在8.0+ 版本中成本常数变小了呢？...那是因为数据库的算法在不断的优化，能更加准确的预测块是否加载到内存中了。所以在不同数据库版本查看sql执行计划，选择的实际索引可能有所不同。 ...实际中，我们想分析MySQL为什么选择这个索引，直接如下例子，强制索引后分析成本，根本不用自己手动计算，本文是给大家分析，让大家理解思路。...没有连接条件的表连接查询会产生笛卡尔积，一般都会写条件。 为什么我们分析内连接老是假设驱动表？难道左表不是驱动表？不一定，内连接左右表顺序可以任意互换，优化器会优化其连接顺序的。
MyBatis Plus的“幻查” 规范到底要怎样使用哪几个查询函数 为什么会出现幻查？...还有幻删为什么会删不掉 先来解释一下 幻查和幻删 不知道前人有没有提及这样的概念 就是 他提示查询成功了 能够根据id查到对应的数据了 但是有一天这个表需要增加字段 增加完以后你就发现 他查出来的数据是没有新字段的...而关于MyBatisPlus的缓存 二级缓存带来的脏读 我在另一篇文章已经重点讲过 这里把他放出来 不多赘述 这篇文章讲的是在构建映射实体类的时候 需要将类名写成驼峰原则例如：userId（但实际上数据库里面的字段名是...所以无法识别 想要了解其底层原理可以看看 这是阿里面试的原题 关于MyBatis Plus的缓存机制 但本篇文献中要说的是上面没有提及的 幻删！...他在数据库中并没有删掉 但是使用下面这个来删除却没有问题 Java int deletedRows = appointmentMapper.deleteById(appointment.getId())
第二步：PROFILE 既然 EXPLAIN 能看到 SQL 的执行计划，能判断出来有没有好好利用索引，DBbrain 也能给出索引的优化建议，那么慢查询的分析为什么还会有三步曲？...Sending data 并不只是在服务器端和客户端之间 Sending data，还包括了从磁盘读取数据的时间，因为这个查询执行了全表扫描，所以这个时间会比较高，当然索引的效率不高也会导致这部分时间比较久...在这里面能看到详细的统计信息，包括 cost，预计的 rows，在之后的内容中也会显示最终选择的索引： ? 通常来说，cost 数值越低，代表这个执行计划的执行速度越快。...OPTIMIZER_TRACE 主要用来分析各种疑难杂症，比如说优化器为什么没有选择索引而是全表扫描？...为什么优化器没有选择效率较好的索引，而是选择了一个效率较差的索引（order by，limit）等等。
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题，当加入筛选条件后会出现查询超时的问题，查询全部订单的时候没有问题，SQL如下（数据已脱敏，使用的是MySql）： SELECT a.consumer_code...我拿到上面的SQL在数据库执行发现是走了agent_code索引的，并且查询效率也是正常的，然后删掉了筛选条件，执行结果也是一样。 上面分别是带条件和不带条件的执行计划，可以看到没有什么区别。...难不成又出现“灵异事件”了？这时我突然想到会不会是分页导致的，我们都知道limit在offset非常大的情况下会导致查询慢，但我们这里还没有翻页，也就是第一页，所以不是这个问题。...除此之外我又想到之前看到过limit和order by连用会出现索引选择错误的问题，于是我在带上limit 0,30在数据库执行刚刚的SQL，果不其然，慢SQL出现了。...而使用普通索引agent_code没有这个问题，是因为筛选条件就是agent_code，可以很快的进行匹配。 为什么加了limit就会使用主键索引？
接下来的案例也类似，MySQL在选择索引时选了一个不太合适的索引。先从当时线上的商品系统出现的一个慢查询告警开始讲起，某天晚上突然收到线上数据库的频繁报警。...但是还持续有新的查询发送过来，导致数据库没法处理新的查询。很多查询发到数据库直接阻塞然后超时，导致线上商品系统频繁报警，出现了大量数据库查询超时报错的异常。...下面来分析一下，到底为什么会出现这样的一个情况。这个表当时肯定是对经常用到的查询字段都建立好了索引的。...(3)SQL性能调优分析一.为什么案例中的MySQL会默认选择对主键的聚簇索引进行扫描二.为什么案例中没有使用index_category这个二级索引进行扫描三.即使使用了聚簇索引，为什么这个SQL以前没问题...二.为什么这个SQL以前扫描聚簇索引没有问题，现在突然就有问题了这个SQL语句以前在线上系统运行一直没什么问题，也就是之前即使采用扫描聚簇索引的方式，该SQL语句也没有运行很慢。
这个时候可能有人会说，花钱买机器吗？ 然而，做技术大家也都明白，既然老板花钱请你来，当然就对机器预算有控制的，有些措施是有成本预算的。 这个时候作为技术，唯一能做的事找到系统可能出现瓶颈的地方。...比如： 为什么有的 SQL 在有些地方有数据； 为什么业务表的关系明显是 1:1，却发生数据多条的问题； 为什么写入性能很差，为什么查询性能很慢等。...4 Infobright：由于统计系统需要频繁汇总和分析多大至少 5 张业务大表，鉴于此特意调研了它，感觉有点跟数据仓库差不多，不过由于当时的数据库没有自带这个存储引擎就换 es 了。...2 MySQL 更新操作尽量基于主键更新，因为很多研发喜欢 udpate xxxx where yyyy ，可是很多时候 where 容易不写条件会导致可怕的数据异常（关于这个问题，哪怕很多知名互联网公司也出现过...，呵呵），还有就是 where 条件里没有索引，会锁住 where 里需要扫描的行数。
能看到 SQL 的执行计划，能判断出来有没有好好利用索引，DBbrain 也能给出索引的优化建议，那么慢查询的分析为什么还会有三步曲？...，所以这个时间会比较高，当然索引的效率不高也会导致这部分时间比较久。...，预计的 rows，在之后的内容中也会显示最终选择的索引： [结果展示] 通常来说，cost 数值越低，代表这个执行计划的执行速度越快。...OPTIMIZER_TRACE 主要用来分析各种疑难杂症，比如说优化器为什么没有选择索引而是全表扫描？...为什么优化器没有选择效率较好的索引，而是选择了一个效率较差的索引（order by，limit）等等。
为什么不是进程内缓存？ 很多开发语言都提供了进程内缓存的支持，即使没有提供直接操作缓存的包或库，也可以通过静态变量的方式来实现。对数据的查询请求直接在进程内存完成，效率可以说是杠杠滴了。...为什么需要队列？ 队列在这里的目的是为了解耦，坦白的说这个方案中可以没有队列，业务服务在关系数据库操作完成后，直接更新到缓存也是可以的。...之所以加上这个队列是由于当前的业务开发有很明显的系统拆分的需求，特别是在微服务架构下，为了降低服务之间的耦合，使用队列是个常用选择，在某些开发模型中也是很推崇的，比如Actor模型。...这里持久化队列推荐选择RabbitMQ，虽然吞吐量支持的不是很大，但是各方面综合不错，并发够用就好。 为什么需要数据一致检查程序？...假设没有缓存处理程序，通过定时同步关系数据库和缓存数据库是不是就够了呢？这还是取决于业务，如果是车型库这种数据，增加一个新的车型，本来之前就没有，时间上并不是很敏感，这个是可以的。
Mysql的隔离级别 因为脏读，幻读这些问题，所以出现了隔离级别的概念，也就是指定了一些规则进行解决这样的问题 什么是脏读，幻读 脏读：事务A查询数据后进行了一次修改且未提交，而事务B这个时候去查询，...然后使用了这个数据，因为这个数据还没有被事务A 提交到数据库中， 所以事务B的得到数据就是脏数据，对脏数据进行操作可能是不正确的。...，找到哪个sql语句是慢查询 2 用explain语句，去分析，到底为什么查询慢，是不是索引没有使用上，是不是索引只使用了一部分 数据库的三范式 第一范式（1NF）：确保每一列的原子性 如果每一列都是不可再分的最小数据单元...乐观锁：每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁， 但是在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。...另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难 病， 虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
为什么不是进程内缓存？ 很多开发语言都提供了进程内缓存的支持，即使没有提供直接操作缓存的包或库，也可以通过静态变量的方式来实现。对数据的查询请求直接在进程内存完成，效率可以说是杠杠滴了。...为什么需要队列？ 队列在这里的目的是为了解耦，坦白的说这个方案中可以没有队列，业务服务在关系数据库操作完成后，直接更新到缓存也是可以的。...这里持久化队列推荐选择RabbitMQ，虽然吞吐量支持的不是很大，但是各方面综合不错，并发够用就好。 为什么需要数据一致检查程序？...假设没有缓存处理程序，通过定时同步关系数据库和缓存数据库是不是就够了呢？这还是取决于业务，如果是车型库这种数据，增加一个新的车型，本来之前就没有，时间上并不是很敏感，这个是可以的。...和反序列化的方式标准化输出，这是个想法我也没有实现；同时缓存数据是准实时的，如果要求完全一致，还是应该提供从关系数据库查询的版本。
现在一个表有三列a b c，组合索引(a,b,c)查询的时候where a like ? and b=? and c=?能用到这个组合索引吗？为什么 explain执行计划看过没有？...如何优化慢查询？mysql索引为什么用的是b+ tree而不是b tree、红黑树 分库分表如何选择分表键 分库分表的情况下，查询时一般是如何做排序的？ 数据库调优思路的思路。...mysql索引了解吗，为什么用索引；有哪些索引；如果没有主键的话会怎么样；聚簇索引和非聚簇索引的区别；myisam和innodb哪个会保存表的总记录数，为什么；为什么用联合索引；bc会走abc联合索引吗...mysql两种存储引擎的区别 2.如果由大量的增删操作，那么应该选择哪个存储引擎，为什么？ hash和B+树的区别？分别应用于什么场景？哪个比较好？ 为什么MyISAM查询性能好？...频繁的增删数据量某个表，数据库最终数据只有几万或者更少，为什么查询会变慢？数据如果出现了阻塞，你是怎么排查的 mysql索引的数据结构，加索引的原则 Mysql数据库默认的隔离机制。
当然在我们的数据库中也有锁用来控制资源的并发访问，这也是数据库和文件系统的区别之一。 1.2为什么要懂数据库锁?...交错模式:所有的都使用互斥量，为什么叫交错模式呢，有可能在批量插入时自增值不是连续的，当然一般来说如果不看重自增值连续一般选择这个模式，性能是最好的。...在RR隔离级别下(InnoDB默认)，Innodb对于行的扫描锁定都是使用此算法，但是如果查询扫描中有唯一索引会退化成只使用记录锁。为什么呢?...所以大家平常开发的时候如果对查询条件没有索引的，一定进行一致性读，也就是加锁读，会导致全表加上索引，会导致其他事务全部阻塞，数据库基本会处于不可用状态。...经过考虑小明选择了第四种，马上进行了修复，然后上线观察验证，发现现在已经不会出现这个Bug了，这下小明总算能睡个安稳觉了。
探究 为什么 offset 偏大之后 limit 查找会变慢？...这前面的 10000 条数据完全对本次查询没有意义，但是却占据了绝大部分的查询时间！如何解决？首先我们得了解为什么数据库为什么会这样查询。...这个优化思路就是告诉数据库：「你别数了，我告诉你，第10001条数据是这样的，你直接去拿吧。」 但是！！！...你可能已经注意到了，这个查询太简单了，没有任何的附加查询条件，如果我需要一些额外的查询条件，比如我只要某个用户的数据 ，这种方法就行不通了。...比如在本例中，因为数据的时效性，我们最终决定，只提供最近15天内的操作日志，在这个前提下，偏移值 offset 基本不会超过一万，这样一来，即使是没有经过任何优化的 sql，其执行效率也变得可以接受了，
MySQL数据库是我们最常用的关系型数据库之一 也是初学者最喜欢选择数据库 易知，MySQL底层索引是用B+树实现的 传送门：图解：什么是B-树、B+树、B*树 下面就具体说说MySQL索引底层数据结构与算法实现...在之前的一篇文章中介绍了图解：什么是B-树、B+树、B*树 为了避免出现二叉搜索树那种又高又偏瘫的结构 B+树是具有自平衡能力的 所以在插入数据的时候，有可能会导致整棵树的多个部分发生旋转、合并和拆分操作...字符串类型的主键，如果没有什么规律 会导致插入的时候比较随机 可能会导致较多的旋转、合并和拆分操作 如果你没有建立任何主键 那么MySQL中InnoDB引擎是要求表必须有一个主键的 没有手动建立主键，...int类型的主键 3.2 为什么MySQL不使用B-树而选择B+实现索引？...（1） 作为关系型数据库，会有很多区间查询的操作 比如需要查询年龄在18-20岁的小姑娘 而B+树的所有节点会在叶子节点中，并组成了一个增序的链表 这对于区间查询来说是非常高效的 而B-树却不是这样 （
最好结合具体业务情况，比如某次线下报警显示出现了慢SQL，或者接口响应时间较长，经过性能分析发现问题出现在SQL查询上。无论何种情况，都要有一个背景故事。 一旦问题被确定，就需要进行问题分析了。...如果是走了索引Extra中的内容应该是Using index 而不是Using where; Using index 以上的这个执行计划表明，这个SQL确实用到了email_index的这个索引树，但是他并没有直接通过索引进行匹配或者范围查询...; 在这个查询中，我们通过user_id字段将users表和orders表连接起来，但如果这两个表的数据量很大，且没有合适的索引，查询可能会变得很慢。...通过优化查询条件、添加索引、限制返回字段等方式，可以改善这个查询的性能，使其执行更加高效。 为什么互联网公司都不建议使用多表join？...这个10万值，要不然就是0，要不然就是1，那么他的基数就是2，为什么？因为这个字段的值就俩选择，0和1。
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