前面我写了几篇关于 mysql 索引的文章，索引是 mysql 非常重要的一部分。你也可能经常会看到一些关于 mysql 军规、mysql 查询优化的文章，其实这些操作的背后都是基于一定的原理的，你要想明白这些原理，首先就得知道 mysql 底层的一些东西。
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
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
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗？怎么会和缓存池又有什么关系呢？那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行，那很显然效率是很低的，效率为什么低？因为数据库要从磁盘中拿数据啊，那肯定就需要IO啊，并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置，所以这就需要进行随机IO，那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的，也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一，请他审核您的SQL语句和表结构设计，我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB，我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关，在设计任意索引（不仅仅是主键）时都应该考虑这方面因素。
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页（简称数据页或者索引页）的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大；数据页的这类操作越多，对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
上篇文章《InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略》对InnoDB的查询操作和优化事项进行了说明。但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射，是一个十分重要的核心组件，缓冲池的内容和细节还是挺多的，这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
Doublewrite Buffer是MySQL数据库中InnoDB存储引擎的一种机制，用于解决部分写失效的问题，提高数据完整性和可靠性。Doublewrite Buffer是内存+磁盘的结构，包括内存结构和磁盘结构两个部分。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存？」，大部分人都是回答：「减少数据库的磁盘IO压力」。
Hello我又来了，快年底了，作为一个有抱负的码农，我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后，索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容，也就是索引，分享给大家。
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题（Redis 没有预读机制）。
压缩表从名字上来看，简单理解为压缩后的表，也就是把原始表根据一定的压缩算法按照一定的压缩比率压缩后生成的表。
时间过的很快，一眨眼一年时间就过去了。过去一年里，我也和群里的不少朋友一起成长，互相学习到不少东西！下面总结一些，我们经常在群里讨论的一些关于 MySQL 的知识点。
执行较快的更新操作，其实是在写内存，MySQL抖动的瞬间，是在刷脏页，即把脏页的数据写入磁盘（该过程也叫flush）。
这是mysql专栏的第四篇，上一个小节我们了解了如何通过flush list存储所有的脏页数据，这一节我们来继续介绍缓冲池的内部结构LRU链表。
最近，在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题，于是花了一周多的时间抽空学习了一下，并且记录下来。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。
回答：MySQL InnoDB 引擎底层数据结构是 B+ 树，所谓的索引其实就是一棵 B+ 树，一个表有多少个索引就会有多少颗 B+ 树，MySQL 中的数据都是按顺序保存在 B+ 树叶子节点上的。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
1、页是 InnoDB 中管理数据的最小单元。Buffer Pool 中存的就是一页一页的数据。
MySQL的数据存储结构主要分两个方面：物理存储结构与内存存储结构，作为数据库，所有的数据最后一定要落到磁盘上，才能完成持久化的存储。内存结构为了实现提升数据库整体性能，主要用于存储临时数据和日志的缓冲。本文主要讲MySQL的物理结构，以及MySQL的内存结构，对于存储引擎也主要以InnoDB为主。
虽然说 MySQL 的数据是存储在磁盘里的，但是也不能每次都从磁盘里面读取数据，这样性能是极差的。
《MySQL8.0的redo log优化》一文中，我们介绍了MySQL8.0对redo log 的优化方式，其中有一条是脏页有序加入到flush_list的优化。今天我们来看看flush_list的概念，并解释下这个优化规则。
数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。
Buffer Pool 是Innodb 内存中的的一块占比较大的区域，用来缓存表和索引数据。众所周知，从内存访问会比从磁盘访问快很多。为了提高数据的读取速度，Buffer Pool 会通过三种Page 和链表来管理这些经常访问的数据，保证热数据不被置换出Buffer Pool。
文章目录 缓冲池 Buffer Pool 刷脏页的时机 MySQL定时刷 MySQL内存(buffer pool)不足的时候 MySQL正常关闭的时候 redo log满了的时候 刷脏导致的性能问题
在现实工作中，偶尔能碰到执行SQL语句的时候突然卡一下，这样的场景不容复现，但是出现的时候确实让人奇怪，今天我们就来看这个情况可能产生的场景。
由于 MySQL 的整个体系太过于庞大，文章的篇幅有限，不能够完全的覆盖所有的方面。所以我会尽可能的从更加贴进我们日常使用的方式来进行解释。
一条SQL语句，正常执行的时候特别快，但是有时变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且支持时间还很短。
总结以上的三个问题，其实就是关于MySQL innodb事务的流程；那么接下来，我将详细总结下一一一：MySQL innodb的事务流程：
索引是与效率挂钩的，所以没有索引，可能会存在问题 索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构，在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
mysqldump的产出物是一个包含了建表，插入数据的SQL语句集合，类似于这样：
对于 MySQL，要记住、或者要放在你随时可以找到的地方的两张图，一张是 MySQL 架构图，另一张则是 InnoDB 架构图：
这是图解MySQL的第2篇文章，这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白：
不管是啥业务，最终数据都要落地，数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展，并发越来越高，数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步，都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题，才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：
本文我们一起来看看，MySQL 在崩溃恢复过程中都干了哪些事情，Redo 日志又是怎么大显身手的。
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