通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
上篇文章说了，mysql5.6.6版本之前数据默认在系统表空间，之后默认在独立表空间，innodb因为索引和数据在一个b+树，所以两个文件，一个文件结构，一个存数据，myISAM则是三个文件。一个聚簇索引有两个段，叶子段和非叶子段，一个段有他专属的区，数据刚开始存在碎片区，不属于任何段，直属表空间。
MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了…
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构，因为需要梳理的知识点太多，所以额外用一篇。
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总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
上篇文章说了，mysql的访问效率有几大类别，const，ref,Ref_null,rang，index，all，以及连接查询走索引，驱动表和被驱动表的查询效率。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件，SQL作为一种结构化查询语言，用户不需要关注怎么做，只需要描述做什么，然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性，同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢，这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型，包含SQL形态的变换，确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内，相互
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
阿里编码规范要求：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式。
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
前面说了mysql优化器访问数据库的方法有const，ref，ref_or_null，range，index，all。然后又分为条件全部是索引回表查询，和条件有非索引查询，则需要回表之后，在过滤。又有intersection合并索引和union并集索引，当两个单独二级索引查询，不是联合索引查询，可能会触发这两个索引查询，用and是intersection，用or是union查询，触发有两个注重点：
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL，如下：
数据库Mysql在后端开发工作中，必不可少，关于mysql优化的知识也是后端工程师必备的。接下来小强将分阶段的向大家介绍关于关于Mysql优化的相关知识。
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
前面说了join的用法，外连接有左连接，右连接，内连接，当用外连接的时候，on代表驱动表数据一定会查询来，被驱动表则查出来是null，内连接则on和where使用是一样的，where则是全部过滤掉，不管驱动还是被驱动表不符合的都不返回。
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
在数据库中，对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
（0）可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
从4到1，成本是逐渐增大的，因此数据库的优化上，SQL语句优化是很重要的一个方面。
大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！
其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
在做JAVA开发中，通过指令重拍会对代码做一定程度的优化，在数据库中 MYSQL优化器也做了一系列相关优化工作，下面要介绍的就是数据库做的内置优化
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
事务：事务是访问和更新数据库的程序执行的一个逻辑单元；事务中可能包含一个或多个sql语句，这些语句要么都执行，要么都不执行。作为一个关系型数据库，MySQL支持事务。
🐱 猫头虎博主来啦！无论你是数据库新手还是经验丰富的DBA，你都知道数据库性能对于任何应用都是至关重要的。为此，我精心准备了这篇《MySQL优化技巧》的文章，旨在为你提供实用的MySQL性能优化建议和策略。 🔍📊
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
这半个月，很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是M
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题：聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
来源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965
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3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。 Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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