良好的逻辑设计和物理设计师高性能的基石一、选择优化的数据类型更小的通常更好占用更小的磁盘、内存、CPU缓存和处理时需要的CPU周期简单就好操作需要更少的CPU周期，例如：整型比字符型操作代价更低，以为字符集和校对规则使字符比整型更复杂。应该使用Mysql内建的类型而不是字符串来存储日期和时间，另外一个是应该用整型存储IP地址。尽量避免NULL通常情况最好指定列为notnull，除非真的需要存储nu

数据库隔离级别有四种，应用《高性能mysql》一书中的说明：然后说说修改事务隔离级别的方法：1.全局修改，修改mysql.ini配置文件，在最后加上1#可选参数有：READ-UNCOMMITTED,READ-COMMITTED

Schema与数据类型优化选择优化的数据类型下面是一些简单的原则：更小的通常更好一般情况下，应该尽量使用可以正确存储的最小数据类型。如：只需要存储0-200，tinyintunsigned就比较好。小的数据类型占的磁盘、内存和CPU缓存都较少，并且处理时需要的CPU周期数也更少。简单就好简单数据类型额操作通常需要更少的CPU周期。如：应该使用MySQL的內建类型来存储时间和日期而不是字符串。如：应

有时候可以使用枚举列代替常用的字符串类型。枚举列可以把一些不重复的字符串存储成一个预定义的集合。MySQL在存储枚举时非常紧凑，会根据列表值的数量压缩到一个或者两个字节中。MySQL在内部会将每个值在列表中的位置保存为整数，并且在表的.frm文件中保存“数字-字符串”映射关系的“查找表”。下面有一个例子：这三行数据实际存储为整数，而不是字符串。可以通过在数字上下文环境检索看到这个双重属性：如果使用

事务事务就是一组原子操作的SQL查询，或者说一个独立的工作单元。如果数据库引擎能够成功地对数据库应用该组查询的全部语句，那么就执行该组查询。如果其中有一条语句因为崩溃或者其他原因无法执行，那么所有的语句都不会执行。也就是说，事务内的语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败。ACID原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durabili

BLOB和TEXT都是为存储很大的数据而设计的字符串数据类型，分别采用二进制和字符方式存储。实际上，它们分别属于两组不同的数据类型家族：字符类型是TINYTEXT,SMALLTEXT,TEXT,MEDIUMTEXT,LONGTEXT；对应的二进制类型是TINYBLOB,SMALLBLOB,BLOB,MEDIUMBLOB,LONGBLOB。BLOB是SMALLBOLB的同义词，TEXT是SMALLT

数据库之高性能MySQL实战演练系列通过实际业务场景复杂SQL的编写来带领大家解决工作中让开发者欲罢不能的三大痛点：高并发场景下的数据一致性问题、企业复杂的查询和聚合统计、数据集中导致的IO吞吐下降。

一、引言为了找工作，这几天疯狂的啃《高性能Mysql》这本神书，来深入理解下Mysql中的一些操作，从而强化自己对Mysql中原理的理解。

VARCHARVARCHAR类型用于存储可变长字符串，是最常见的字符串数据类型。他比定长类型更节省空间，因为它仅使用必要的空间（例如，越短的字符串使用越少的空间）。有一种情况例外，如果MySQL表使用ROW_FORMAT=FIXED创建的话，每一行都会使用定长存储，这会很浪费空间。VARCHAR需要使用1或者2个额外字节记录字符串的长度：如果列的最大长度小于或等于255字节，则只使用1个字节表示，

目录一、Mysql架构和历史二、Mysql基准测试三、服务器性能剖析四、Schema和数据类型优化五、创建高性能的索引六、查询性能优化七、Mysql高级特性八、优化服务器设置九、操作系统和硬件优化一、Mysql架构和历史略二、Mysql基准测试略三、服务器性能剖析使用newrelic工具可以进行sql性能剖析慢查询首先要确认是单条查询的问题还是服务器的问题。性能的优化应该是基于高质量全方位的响应时

三层逻辑架构第一层是连接／线程处理。比如连接处理、授权认证、安全等等。第二层是核心服务层。包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现：存储过程、触发器、视图等等。第三层包含了存储引擎。存储引擎负责MySQL中的数据的存储与提取。每个存储引擎都有它的优势和劣势。服务器通过API与存储引擎进行通信。并发控制只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，就会产生并发控制的

一、隔离介绍在SQL标准中定义了四种隔离级别，每一种级别都规定了一个事务中所做的修改，哪些在事务内和事务间是可见的，哪些是不可见的较低级别的隔离通常可以执行更高的并发，系统的开销也更低二、隔离的级别MySQL能够识别所有的4个ANSI隔离级别，InnoDB引擎也支持所有的隔离级别READUNCOMMITTED（未提交读）与脏读在READUNCOMMITTED级别，事务中的修改，即使没有提交，对其他

MysqlInnoDB和Myisam两种类型的存储我们在Mysql创建表的时候可以在选项中进行制定，如下图所示：下面来说说两种存储的区别吧：1、两种数据存储的事务机制不同InnoDB支持事务，Myisam不支持，但是在查询方面Myisam的性能略胜一筹2、锁的机制不同InnoDB为行级锁，能更大程度的支持并发操作；Myisam是表级锁3、数据操作方面修改、新增、删除数据使用InnoDB性能更高，大

文章目录一.数据库基本设计规范1.1所有表必须使用Innodb存储引擎1.2数据库和表的字符集统一使用UTF81.3所有表和字段都需要添加注释1.4谨慎使用MySQL分区表1.5尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度1.6禁止在表中建立预留字段1.7禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据1.8禁止在线上做数据库压力测试1.9禁止从开发环境,测试环境直接连接生产环境数据库二.数据库字段设计规范2.

前言以下是对《高性能MySQL》中MySQL基础类型的学习总结整数类型有如下几种整数类型，以及它们相应的存储空间:TINYINT，8位存储空间SMALLINT，16位存储空间MEDIUMINT，24位存储空间

转载:http://blog.yufeng.info/archives/2349MySQL作为一个低成本、高性能、可靠性好而且开源的数据库产品，在互联网企业应用非常广泛，例如淘宝网有数千台MySQL服务器的规模。虽然近两年来NoSQL的发展很快，新产品层出不穷，但在业务中应用NoSQL对开发者来说要求比较高，而MySQL拥有成熟的中间件、运维工具，已经形成一个良性的生态圈等，因此从现阶段来看，My

模拟电商数据库设计及架构优化实战（只设计数据库设计，不包括前后端）项目说明（模拟电商项目）：数据库设计规范的指定：数据库命名规范：一所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割二所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如表名为from）三数据库对象的命名要见名识义，并且最好不要超过32个字符例：用户数据库表mc_userdb用户账号表：user_account四临时表必须以tmp_为前

索引扫描：1，单表2，排序3，join一闲聊由于之前一直接触的都是mysql，从来没有接触过oracle数据库，新公司用的就是oracle，先像着分析mysql一样看一下oracle强烈推荐大家看这么书：《高性能

序言MyISAM引擎->InnoDB引擎QPS主备复制InnoDB引擎性能优化和诊断方法序：4.0：MyISAM引擎5.0：InnoDB引擎6.5万QPS第1章MySQL架构与历史1.1MySQL逻辑架构MySQL逻辑架构图：中间部分比较重要最下边的存储引擎负责mysql中数据的存储和提取。大多数mysql的核心在第二层，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数。所有存储引擎的功能都在这一

索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。索引优化是对查询性能优化最有效的手段。1、索引的类型在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。B-Tree索引B-Tree索引即使用B-Tree数据结构来存储数据。B-Tree通常意味着所有值都是按顺序存储的，并且每个叶子页到根的距离相同。存储引擎已不同的方式来使用B-Tree索

chapter1:InnoDB采用MVCC来支持高并发，默认级别是REPEATABLEREAD,并且通过间隙锁策略防止幻读的出现，间隙锁使得InnoDB不仅仅锁定查询涉及的行，还会对索引中的间隙进行锁定以防止幻影行的插入;InnoDB也支持通过特定的语句进行显式锁定，这些语句不属于SQL规范：select…lockinsharemodeselect…forupdate多版本并发控制(MVCC)：是

高性能MySQL(第3版)学习笔记1.1MySQL逻辑架构imageMySQL的逻辑架构图共分为三层：第一层：服务层为客户端提供连接、授权认证、安全等第二层：核心服务层，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数

重构查询方式一个复杂的查询还是多个简单的查询在传统实现中，总是强调需要数据库层完成尽可能多的工作，这样做的逻辑在于以前总是认为网络通信、查询解析和优化是一件代价很高的事情。但是这样想法对于MySQL并不适用，MySQL从设计上让链接和断开都很轻量级，返回一个小查询结果反面很高效。现代网络比以前快很多，无论是贷款还是延迟，在一些版本上，每秒千兆网络也能轻松满足美妙2000次的查询。切分查询有时候对一

聚族索引聚族索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体的细节依赖于其实现方式，但INNODB的聚族索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。聚族的意思是数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。聚族索引的存储方式如下，叶子页包含了行的全部数据，但是节点页只包含了索引列，索引列在这里包含的是整数值。InnoDB将通过主键聚集数据，这也就是说图被索引的列就是主键列。如果没有主键列，

MySQL查询优化器的局限性关联子查询MySQL的关联子查询比较糟糕，特别是像wherein（）这样的写法，例如select*fromsakila.filmwherefilm_idin(selectfilm_idfromsakila.film_actorwhereactor_id=1)；Mysql不会先执行子查询，然后执行in操作，mysql会将上面语句改写成：Select*fromsakila.

7.1分区表对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象(HandlerObject)的封装。对分区表的请求，都会通过句柄对象转化成对存储引擎的接口调用。所以分区对于SQL层来说是一个完全封装底层实现的黑盒子，对应用是透明的，但是从底层的文件系统来看就很容易发现，每一个分区表都有一个使用＃分隔命名的表文件。MySQL实现分区表的方式

这是《高性能MySQL（第三版）》第三章的读书笔记。

学习资料：Mysql5.7官方文档https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-architecture.html《高性能Mysql》《MySQL技术内幕

文章目录分表和分区分表和分区的区别分表和分区联系呢分区表分区方式分区管理分区表注意事项分表和分区分表MySQL的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完整的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。分区一张大表进行分区后，它还是一张表，不会变成多张表，但是存放数据的区块变多了。分表和分区的区别实现方式上a)mysql的分表是真正的分表，一张表

MySQL与众不同的特性是它的存储引擎架构——将查询处理（QueryProcessing）及其他系统任务（ServerTask）和数据的存储／提取相分离。1.3事务ACID：原子性（atomicity），一致性（consistency），隔离性（isolation），持久性（durability）1.3.1隔离级别SQL标准定义了四种隔离级别：READUNCOMMITTED（未提交读）：可以读取未

背景:这几天在看《高性能Mysql》,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree

姑且引用一下高性能mysql中的一句话：索引（mysql也叫作键（key））是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。这句话有两个点：存储引擎和数据结构。首先理解索引是在存储引擎层而非服务器层实现。

1.mysql逻辑结构第一层：连接/线程处理作用：连接处理、授权认证、安全等第二层：查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数第三层：存储引擎。存储引擎负责mysql中数据的存储和提取，类似linux下的文件系统。server通过API与存储引擎进行通信1.1连接管理和安全性每个连接查询只能轮流在某个cpu核心或cpu中单独的线程中执行（并不需要为每个新建的连接创建或者销毁线程，服务器会缓存线程

包括LZ之前看《高性能MySQL》关于事务的介绍也是一脸蒙蔽，因为太抽象了。偶然在慕课网上看到《在线分布式数据库原理与实践》这个视频，讲的挺不错的。

最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在CSDN写作时送的书。前前后后大概40多本，之前搬家还扔掉一些，可惜了。。。

看一个sql,这个sql比较长,多张表使用左外链接链接在一起,还涉及到分库,但是主要的是两张表是orderinfo表和orderdetail表以及临时表demp;orderinfo表与orderdetail表是一对多的关系,这两张表的数据量都是百万级;(sql中关键信息进行了处理,但不影响分析结果)SELECTbusname,buscode,count(demp.orderno),sum(demp

1：前言mysql支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。2：几个原则更小的通常更好---满足存储需要的情况下使用最小的数据类型，因为占用更小的磁盘，内存和cpu缓存，并且处理需要的cpu周期也更少。举个例子：我们经常使用status为0,1表示状态，这里使用TINYINT（-128-127）类型已经足够，不必使用int。简单就好---简单数据类型的操作通常需要使用更小的C

注：本文图来自高性能MYSQL第三版.1.Mysql服务器架构Mysql服务器的逻辑架构图如下：第一层：连接处理、授权认证和安全等；第二层：mysql大多数核心功能都在这一层，如：查询解析、分析、优化、

1.1MySQL服务器逻辑架构最上层的服务并不是MySQL所独有的，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。比如连接处理、授权认证、安全等等。第二层架构是MySQL比较有意思的部分。大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数（例如，日期、时间、数学和加密函数），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现：存储过程、触发器、视图等。第三层包

基准测试（benchmark）是MySQL新手和专家都需要掌握的一项基本技能。简单地说，基准测试是针对系统设计的一种压力测试。通常的目标是为了掌握系统的行为。但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者做新硬件的可靠性测试。2.1为什么需要基准测试基准测试是唯一方便有效的、可以学习系统在给定的工作负载下会发生什么的方法。基准测试可以观察系统在不同压力下的行为，评估系统的容量，掌握哪些是重要的变化，或者

4.1选择优化的数据类型更小的通常更好。一般应该尽可能使用能正确存储数据的最小数据类型，更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和CPU缓存，并且处理需要的CPU周期更少。简单就好。整型比字符串操作代价更低。两个例子：1、应该用MySQL内建的类型来记录日期和时间2、应该用整型来存储IP地址（IP地址正好是32位，而且都是01值，可以转换成整形数值）尽量避免null。可为NULL的列使

关于sql优化，这个话题太大，我怕我说不好，因此本文仅以sql优化工具为题，如果对sql优化有兴趣，我建议去阅读下高性能Mysql这本书，我最近也在读，此文也算是我在阅读此书过程中的一些收获总结。

①简单原则更小通常更好、简单就好、尽量避免NULL②数据类型选择--整型：尽量使用unsigned(不允许负值)，且选择合适大小的整型数据，表如下：数据类型大小M(默认值)范围（有符号）范围（无符号）用途tinyint[(M)][UNSIGNED][ZEROFILL]1字节4-128~127(-27~27-1)0~255(0~28-1)非常小整数值smallint[(M)][UNSIGNED][Z

项目中使用的是mysql数据库，有幸看到《高性能mysql》一书，并且参考其对事务的介绍，结合实际开发对事务进行了测试，主要关注点在事务的隔离级别、innodb_flush_log_at_trx_commit

前言：高性能的基石：良好的逻辑、物理设计，根据系统要执行的查询语句设计schema本章关注MySQL数据库设计，介绍mysql数据库设计与其他关系型数据库管理系统的区别schema：【源】schema就是数据库对象的集合，这个集合包含了各种对象如：表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合，就需要给不同的集合起不同的名字，默认情况下一个用户对应一个集合，用户的schema名等于用户名，并作为该

MYSQL5.5版本之后默认的存储引擎是INNODB,其最主要的特点之一是支持非锁定读面试中最常见的问题是mysql的事务隔离级别,感觉大家都快背诵了（下面摘入于《高性能MYSQL第三版》）：好了，背诵完了之后

参考:O'Reilly的第三版高性能MySql和阿里巴巴java代码规范1.2.0。总结的内容基本是mysql5.0以上的版本，存储引擎是InnoDB。

4.Schema与数据类型优化4.1选择优化的类型原则：1.更小的通常更好一般情况下，应该尽量选择可以正确存储数据的最小数据类型。更小的数据类型通常更快，因为它们占用更少的磁盘，内存和cpu缓存，并且处理时需要cpu周期也更少。但是要确保没有低估需要存储的值的范围。2.简单就好简单的数据类型的操作通常需要更少的cpu周期。例如，整型比字符串操作代价更低，因为字符集和校对规则(排序规则)使字符集比整

慢查询当一个资源变得效率低下的时候，应该了解一下为什么会这样。有如下可能原因：1.资源被过度使用，余量已经不足以正常工作。2.资源没有被正确配置3.资源已经损坏或者失灵因为慢查询，太多查询的实践过长而导致堆积在逻辑上。慢查询到底是原因还是结果？在深入调查前是无法知晓的。记住，在正常的时候这个查询也是正常运行的。一个查询需要filesort和创建临时表并不一定意味着就是有问题的。尽管消除fileso

引用《高性能mysql》中非常经典的一个理解事务4个特性的例子，下面可以参照着例子来理解：A（原子性）是指事务中的这一系列操作要么都执行成功，要么都撤销，即将这一些列操作视为一个整体。