很多时候我们看到一些表字符串类型的字段定义为varchar(255)，开始以为varchar只能定义为255这个长度值，其实不然。
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。
Online DDL是从mysql5.6版本后引入的新功能，可以实现在线DDL操作不锁表。但是MySQL5.6的Online DDL不是真正的Online DDL，针对部分操作还是有局限性。 5.6之前的DDL处理方式： 1、创建临时表 2、将原表加S锁（只能读，不能DML） 3、将原表数据导入临时表 3、删除原表 4、把临时表重命名成新表 这种情况会对表加一个S锁，其他用户只能访问，不能执行DML操作，如果数据量越大，锁时间越长，对业务影响也越长。 5.6之后的DDL处理方式： innodb_online
注意这里/* !12345 */ 不是注释 (/* */ 是MySQL的多行注释符)
[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
前两天同事提了一个问题，MySQL 5.7中给某张表字段增加一个单键值索引，提示了如下错误，
一 序言 在运维线上M-M 架构的MySQL数据库时,接收的比较多关于主备延时的报警:
LVS 工作在四层，内核态，性能极高，有VIP功能，配合 keepalived 做有效的 心跳检查和负载均衡安装配置麻烦， HAProxy 工作在四层到七层，功能强大，有VIP功能，配置简单，CPU占用高 Nginx 工作在七层，应用层功能多，配置简单，无法支持VIP功能 负载均衡器测试数据 软件 每秒并发量 CPU占用 结论 LVS (DR模式) 1.6W25%性能综合比最好，配置复杂 HAProxy 2.3W 95% 转发快，CPU占用高，配置简单 Nginx2W 80% 转发没有haproxy快，CPU比haproxy占用低 机器足够并且应用重要建议独立使用LVS或HAProxy，机器不足使用 Nginx
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个，开启慢查询日志。第二个，慢查询日志存储位置。第三个，没有使用
一 主库手动复制至从库 1.1 Master主库锁表 1 mysql> flush tables with read lock; 2 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 1.2 主库备份 1 [root@master ~]# mysqldump -uroot -p -B mydb > master.sql 说明：-B参数有建库语句。 1.3 从库导入数据库 1 [root@Slave01 ~]# mysql -uroot -padmin < master
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
该参数用于将主库的bin-log信息写入到dump文件中，即当前文件名(filename)和位置（position），用于主从复制的搭建
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个
索引主要是用于提高数据检索速度的一种机制，通过索引数据库可以快速定位到目标数据的位置，而不需要遍历整个数据集，它就像书籍的目录部分，有它的存在，可以大大加速查询的效率。
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问，前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上，本文将在数据库层面，给出准备面试说辞的方法。
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入，发展到现在的 8.0 版本，经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程，以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式，但是因为实现的问题，依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作，这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
表锁是MySQL中最基本的锁策略，并且是开销最小的策略。表锁会锁定整张数据表，用户的写操作（插入/删除/更新）前，都需要获取写锁（写锁会相互阻塞）；没有写锁时，读取用户才能获取读锁（读锁不会相互阻塞）。
在数据库中，除传统的计算资源的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
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。
在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.
所以我们看到的virtualxid排他锁，其实是MyProc->fpVXIDLock = true的结果，注意没有LWLock。
前段时间阿粉在公司开发的时候，不慎导致了数据库产生了锁表的操作，因为阿粉之前从来没有遇到过，之前只是了解过一点，所以导致了锁表，于是阿粉为了解决问题，研究了一下这一部分的内容，于是决定把这一块的知识分享给大家。
最近在灰度环境中遇到一个问题：某项业务在创建数据时耗时异常长，但同样的代码在预发环境中并未出现此问题。起初我们以为是调用第三方接口导致的性能问题，但通过日志分析发现第三方接口的响应时间正常。最终，我们发现工单表的数据入库SQL一直处于等待状态。深入分析后，问题的核心暴露出来：另一业务流程中对工单表执行更新（UPDATE）操作的SQL，其where子句中涉及的字段缺少必要的索引，导致其他业务在操作表中的数据时需要等待该更新完成。今天就和大家分享一下这个经验。
【FAQ-1-01】 库名、表名、字段名必须使⽤小写字母，并采⽤下划线分割。 a)MySQL 有配置参数 lower_case_table_names，不可动态更改，linux 系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，⼤小写敏感。如果是 1，以⼩写存储，⼤小写不敏感。如果是 2，以实际情况存储，但以小写⽐较。 b) 如果⼤小写混合使用，可能存在 abc，Abc，ABC 等多个表共存，容易导致混乱。 c) 字段名显⽰区分⼤⼩写，但实际使用不区分，即不可以建立两个名字⼀样但大小写不一样的字段。 d) 为了统⼀规范，库名、表名、字段名使⽤⼩写字母。
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
limit优化：若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行，然后再扫描处后10行，相当于全表扫描，性能很低。 若id为自增，则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数，然后再扫描条数，相当于一个range扫描。 如：Select * from artist limit 100000,10 可优化为： select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。
希望大家阅读之后，感觉好的话可以收藏或者推荐给更多的人，让更多的人看到，如果有什么错误或者有争议的地方，欢迎大家纠正以及补充。
偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快，无死锁，锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度低
删除一条记录，首先锁住这条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。但是数据没有被清空，在新一行数据大小小于这一行的时候，可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
常见的数据结构中, 哈希表和二叉平衡树的查找效率分别是O(1)和O(logn), 是效率最快的两个, MySQL也毫不意外的使用了这两种数据结构来做索引。 MySQL索引的数据结构有两种选择, B+Tree 和 Hash。
比如，存储字符串“101”，对于char(10)，表示你存储的字符将占10个字节（包括7个空字符），在数据库中它是以空格占位的，而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度，10只是最大值，当你存储的字符小于10时，按实际长度存储。
近期开发与钱相关的项目，在高并发场景下对数据的准确行有很高的要求，用到了for update，故总结一波。
并对等值查询 是 3类索引 时，结合案例 说明了 都加了哪些锁 以及 为什么加这些锁的分析：
数据库如下图所示，所有字段都是int(方便测试)，id为主键索引，name为普通索引（唯一索引），age没有索引
导语 | 本文是MySQL谬误集系列文章的第二篇，该系列旨在纠正一系列似是而非的说法。比如关于MySQL DDL操作，有很多同学认为会锁表，那是不是一定会锁表呢？是锁读还是锁写呢？锁多长时间？不同的DDL操作有差别吗？MySQL从5.5到8.0，对这个问题有什么改进呢？本文做了一个简单的总结。
DDL 操作一直是我们的 MYSQL 的一个软肋，从MYSQL 5.6 其实相关的alter 语句已经有了改变，也就是题目的的inplace 和 copy 。其实很多人都知道，但用的比较少，因为有pt-OSC 工具呀，还有另外一个工具gh-ost
MySQL中DDL语句，即数据定义语言，用于创建、删除、修改、库或表结构，对数据库或表的结构操作。常见的有create，alter，drop等。这类语句通常会耗费很大代价，特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目，由于上报频率比较频繁且数据量大，导致数据增长过快，磁盘占用多。
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