mysql优化实战

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  • mysql实战优化
    • 22主从复制
      • 127、数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（3）
      • 126、数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（2）
      • 125、数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（1）
      • 124、主从复制架构中的数据延迟问题，应该如何解决？
      • 123、如何为MySQL搭建一套主从复制架构？（3）
      • 122、如何为MySQL搭建一套主从复制架构？（2）
      • 121、如何为MySQL搭建一套主从复制架构？（1）
      • 120、我们为什么要搭建一套MySQL的主从复制架构？（2）
      • 119、我们为什么要搭建一套MySQL的主从复制架构？（1）
    • 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践
      • 118、千万级数据的长事务删除导致的慢查询（3）
      • 117、千万级数据删除导致的2--sending data--history list length
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      • 115、数十亿数量级评论1--分表后百万级别--聚簇索引倒序查
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      • 114、亿级数据量3--新字段在sql里没有导致-全表扫描
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      • 111、千万级用户3--关闭semijoin--修改sql写法
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      • 108、执行计划--extra__Using_filesort__Using temprory
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      • 104、执行计划(5)-type[how_research]--const/system>eq_ref>ref>range>index>ALL
      • 103、执行计划（4）-select_type__子查询*（union/count）
      • 102、执行计划（3）-select_type__子查询_union
      • 101、执行计划2--id_
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    • 17sql帮你优化执行计划
      • 99、优化执行计划（下）--semi join--sql尽量简单，复杂的用code实现
      • 98、优化执行计划（中）--=/in子查询
      • 97、优化执行计划（上）--帮你改sql--去掉无关括号_常量替换
    • 16命令成本
      • 96、成本优化（下）--多种访问方式选最优
      • 95、成本优化（中）--二级索引=二级索引 聚簇索引
      • 94、成本优化（上）--io成本-cpu成本=数据页数量*1.0 行记录数*0.2
    • 15执行计划
      • 93、多表关联的SQL（三）--嵌套循环关联（nested-loop join）--两个表都加上索引
      • 92、多表关联的SQL（二）---内连接，外连接
      • 91、多表关联的SQL（一）---驱动表
      • 90、执行计划？（三）---多个索引---并集
      • 89、执行计划？(二)--多个索引取交集--回表
      • 88、执行计划？(一)--多个索引--选择扫描最小的
      • 87、执行计划（二）_range_index
      • 86、执行计划（一）--const_ref
      • 85、提纲挈领--查询优化器生成执行计划--how查表_用which索引_how排序和分组
    • 14案例—陌生人社交app的mysql索引设计
      • 84、案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（四）
      • 83、案例实战：陌生人设计APP的MySQL索引设计实战（三）
      • 82、案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（二）
      • 81、案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（一）
    • 13_索引
      • 13.2 索引的使用考虑
        • 72、索引不是越多越好，也有缺点
        • 74、几个最常见和最基本的索引使用规则
        • 73、通过一步一图来深入理解联合索引查询原理以及全值匹配规则
        • 75、order_by用索引--和联合索引中的从最左侧开始字段顺序一致
        • 76、group_by用索引--和联合索引中的从最左侧开始字段顺序一致
        • 77、回表查询对性能的损害以及覆盖索引是什么？
        • 78、设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（上）
        • 79、设计索引的时候（中）---索引字段的基数和前缀索引
        • 80、设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（下）
      • 13.1索引的存储结构
        • 64、深入研究索引之前，先来看看磁盘数据页的存储结构
        • 65、无索引==全表扫描
        • 66、物理页主键大小无序--页分裂
        • 67、主键索引--主键目录--二分查找
        • 68、索引的页用B 树存储
        • 69、索引页 数据页组成的B 树==聚簇索引
        • 70、主键之外的字段--二级索引
        • 71、插入数据时到底是如何维护好不同索引的B 树？
    • 12_随机性能抖动优化
      • 63、案例实战：线上数据库莫名其妙的随机性能抖动优化（下）
      • 62、案例实战：线上数据库不确定性的性能抖动优化实践（上）
    • 11_锁
      • 61、表锁和行锁互相之间的关系以及互斥规则是什么呢？
      • 60、DDL和增删改是互斥的，但DDL不是表级锁
      • 59、行锁---共享锁和独占锁
      • 58、加锁--脏写
    • 10_MVCC--读的问题
      • 57、停一停脚步：梳理一下数据库的多事务并发运行的隔离机制
      • 56、MySQL最牛的RR隔离级别，是如何基于ReadView机制实现的？
      • 55、Read Committed隔离级别是如何基于ReadView机制实现的？
      • 54、undo log多版本链条-->ReadView机制
      • 53、undo log版本链--MVCC机制的前奏
      • 52、MySQL里如何设置隔离级别的？Spring事务注解是如何设置的？
    • 9_脏读_脏写_不可重复读_幻读_RU_RC_RR_serializable
      • 51、SQL标准中对事务的4个隔离级别，都是如何规定的呢？
      • 50、幻读---多次查询看到了之前没见到的数据
      • 49、不可重复读---同一事务多次查询的值不同
      • 48、脏写&脏读---另一事务还没提交但已更新（回滚）
      • 47、MySQL运行时多个事物多个线程
    • 8_undo_log
      • 46、一起来看看INSERT语句的undo log回滚日志长什么样？
      • 45、如果事物执行到一半要回滚怎么办？再探undo log回滚日志原理
    • 7_redo_log
      • 44、redo log buffer中的缓冲日志何时写入磁盘？
      • 43、redo log buffer
      • 42、redo log block
      • 41、在Buffer Pool执行完增删改之后，写入日志文件的redo log长什么样？
      • 40、重新回顾redo日志对于事物提交后，数据绝对不会丢失的意义
    • 6_Too many connections故障背后的原理
      • 39、案例实战：如何解决经典的Too many connections故障？背后原理是什么？
      • 38、案例实战：数据库无法连接故障的定位，Too many connections
    • 5_磁盘RAID锂电池充放电导致数据库抖动
      • 37、案例实战：RAID锂电池充放电导致的MySQL数据库性能抖动的优化
      • 36、生产经验：数据库服务器上的RAID存储架构的电池充放电原理
      • 35、生产经验：数据库服务器使用RAID存储架构初步介绍
      • 34、生产经验：Linux操作系统的存储系统软件层原理剖析以及IO调度优化原理
    • 4_磁盘上数据
      • 33、日志顺序读写以及数据文件随机读写的原理
      • 32、一文总结初步了解到的MySQL存储模型以及数据读写机制
      • 31、表空间=N数据区组=N*256数据区=N*256*64数据页
      • 30、用于存放磁盘上的多行数据的数据页到底长个什么样子？
      • 29、16KB数据页--行溢出
      • 28、磁盘实际存储--隐藏字段&字符集编码
      • 27、40个bit位的数据头
      • 26、NULL字段--逆序null值列表
      • 25、VARCHAR这种变长字段--逆序长度列表
      • 24、我们写入数据库的一行数据，在磁盘上是怎么存储的？
    • 3_Buffer_pool
      • 23、生产环境：在生产环境中，如何基于机器配置来合理设置Buffer Pool？
      • 22、生产经验：动态调整Buffer Pool大小--chunk
      • 21、生产经验：提高并发性能--多个Buffer Pool
      • 20、对于LRU链表中尾部的缓存页，是如何淘汰他们刷入磁盘的？
      • 19、LRU链表中热数据的移动规则--3/4
      • 18、LRU链表冷热分离实操
      • 17、优化LRU算法--冷热分离
      • 16、简单LRU的不利--预读机制&全表扫描
      • 15、Buffer_pool缓存页不够--LRU链表淘汰缓存
      • 14、更新Buffer Pool中的数据--flush链表
      • 13、load页到Buffer Pool--free链表
      • 12、Buffer Pool内存数据结构--缓存页
      • 11、回顾一下Buffer Pool在数据库里的地位
    • 2_经验_选择mysql_压测_监控
      • 5、生产经验：真实生产环境下的数据库机器配置如何规划？
      • 6、生产经验：互联网公司的生产环境数据库是如何进行性能测试的
      • 7、生产经验： 如何对生产环境中的数据库进行360度无死角压测？
      • 8、生产经验：在数据库的压测过程中，如何360度无死角观察机器性能？
      • 9、生产经验：为数据库部署prometheus
      • 10、生产经验：为数据库部署Grafana
      • 10.1、 使用docker快速构建Prometheus Grafana平台
    • 1_总览
      • 1、Java系统如何与MySQL打交道
      • 2、为了执行SQL语句，你知道MySQL用了什么样的架构设计吗？
      • 3、用一次数据更新流程，初步了解InnoDB存储引擎的架构设计
      • 4、借着更新语句在InnoDB存储引擎中的执行流程，聊聊binlog是什么？
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