最近由于应用需要进行多租户改造，对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题，应用的hsf consumer成功率，不是一直都是100，偶尔出现99.99的情况，进一步查应用日志发现，是因为慢sql导致服务超时失败。
Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
最近遇到一个慢sql，在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系，总结了下问题。
数据库的索引是经在项目中常常使用到的，但索引是吧双刃剑，提高了查询但是也拖慢了修改的速度。
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。
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。
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生（Native）协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里；
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
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。
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
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？
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题，也是重中之重，在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情，甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化，最近moon一直在写关于mysql的文章，包括之前写的索引相关，其实也都是为了这篇文章做个铺垫，所以你懂了吗，今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊，在工作中，怎么进行sql优化？
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。
Servlet(server Applet)，全称Java Servlet, 是用java编写的服务器端程序。而这些Servlet都要实现Servlet的这个借口，其主要的功能在交互的浏览和修改数据，生成动态的web。Servlet运行支持于java的服务器中。
数据库三范式（Normalization）是数据库设计中的一种规范标准，旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库，以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
MySQL 的慢查询日志记录的内容是：在 MySQL 中响应时间超过参数 long_query_time（单位秒，默认值 10）设置的值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit（默认值0）的语句。
查询优化： 1.show status like ‘slow_queries’;
使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。
我经常被问到这样一个问题：分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？今天，我们就来聊聊分区表的使用行为，然后再一起回答这个问题。
但是在我们的日常开发当中，「并不是所有的表一定要满足三大范式」，有时候冗余几个字段可以少关联几张表，带来的查询效率的提升有可能是质变的
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
1 分库分表，我们使用业务逻辑 + 业务程序的方式来进行，并期根据实际的环境将系统中的一些表分割到不同的MYSQL 服务器上存储，达到以下两个关键问题的解决。
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
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。
select r.*,s.* from r full join s on r.c=s.c
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
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
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。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
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.
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题，可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍，可能会要运行个十几秒的时间，而且当页数越靠后的话，运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
一道面试的问题，当MySQL表中有数据量很大的时候如何做分页。。。。当时只知道在数据量很大的时候可以分表，但不知道不分表时可以怎么做。。。。唉，谁让代理商就那么几条数据，一个简单的limit，offset就完全hold住了(捂脸)。。。 很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一
分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上，比如将一个大表bt按照字段id（分区key）拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
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