各位好，今天咱们来聊聊MySQL 8.0 放弃查询缓存这事儿。这玩意儿，曾经被视为提升性能的利器，怎么就被抛弃了呢？别急，咱们从架构设计和缓存失效的挑战两方面，抽丝剥茧，看看这背后的故事。 开场白：查询缓存，曾经的“香饽饽” 在MySQL 5.x 和 早期 8.0 版本中，查询缓存就像个小秘书，专门记录你执行过的SELECT语句和对应的结果。下次你再执行相同的语句，直接从小秘书那里拿答案，省去了再去数据库里吭哧吭哧计算的时间。听起来是不是很美好？ — 示例SQL语句 SELECT * FROM products WHERE category = ‘Electronics’ AND price > 100; 想象一下，如果这个查询频繁执行，查询缓存就能发挥巨大作用。 一、查询缓存的架构：理想很丰满 查询缓存的架构比较简单粗暴，主要包含以下几个部分： 查询缓存哈希表： 存储查询语句的哈希值和对应的缓存结果指针。 查询缓存块： 存储查询结果的数据。 当MySQL收到一个SELECT查询时，首先会计算查询语句的哈希值，然后在查询缓存哈希表中查找。 如果找到： 直接从对应的缓存块中取出结 …
MySQL高级讲座篇之：`JOIN`算法的演进：从`Nested-Loop`到`Hash Join`的性能飞跃。
各位观众老爷，大家好！我是今天的导游，不对，是讲师！今天咱就来聊聊MySQL里JOIN算法的那些事儿，看看它如何从慢吞吞的Nested-Loop进化到速度飞起的Hash Join。咱们争取用最接地气的语言，把这个原本有点枯燥的话题讲得生动有趣。 第一站：Nested-Loop Join – 笨鸟先飞，慢是真慢 首先，咱们得知道，JOIN操作是数据库里最常见的操作之一，它把两个或多个表的数据根据指定的条件连接起来，形成一个新的结果集。最原始，也是最容易理解的JOIN算法就是Nested-Loop Join，简称NLJ。 想象一下，你有两个表，一个是订单表orders，一个是客户表customers。你想找出所有订单对应的客户信息，于是你写了这样的SQL： SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id; Nested-Loop Join是怎么执行这条SQL的呢？简单粗暴： 外层循环： 从orders表里一行一行地读取数据。 内层循环： 对于orders表里的每一行数据，都去cus …
继续阅读“MySQL高级讲座篇之：`JOIN`算法的演进：从`Nested-Loop`到`Hash Join`的性能飞跃。”
MySQL高级讲座篇之：查询优化器的决策：CBO（基于成本优化）的原理与统计信息的角色。
各位观众老爷，晚上好！今天咱们来聊聊MySQL查询优化器里那个神秘又强大的家伙——CBO（Cost-Based Optimizer，基于成本优化）。这玩意儿就像数据库界的“诸葛亮”，专门琢磨怎么用最低的成本把你的SQL查出来。 咱们先从一个“血淋淋”的例子开始，看看没有CBO，数据库会变成什么样： — 假设我们有两张表：orders(订单表) 和 customers(客户表) — orders 表结构：order_id, customer_id, order_date, total_amount — customers 表结构：customer_id, customer_name, city — 糟糕的查询，没有索引，CBO不存在，全表扫描警告！ SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) FROM orders o, customers c WHERE o.customer_id = c.customer_id AND c.city = ‘New York’ GROUP BY c.customer_name; 如果数据库没有CBO， …
MySQL高级讲座篇之：覆盖索引的魔力：如何设计索引以避免不必要的数据读取。
各位观众老爷们，大家好！今天给大家带来一场关于MySQL覆盖索引的脱口秀……啊不，技术讲座！保证让大家听得懂，学得会，还能笑出腹肌（如果你们有的话）。 开场白：索引，数据库的葵花宝典 话说，行走江湖，哦不，是行走在数据库的世界里，索引那就是我们的葵花宝典。练好了，速度嗖嗖的，查询如丝般顺滑；练不好，那就等着加班加点，优化代码，头发掉光光吧！ 第一幕：什么是覆盖索引？（别被名字吓到） 别看“覆盖索引”这个名字听起来高大上，其实它就是个“懒人索引”。它懒到什么程度呢？懒到连数据表都不想回，直接从索引里把你要的数据全都掏出来！ 举个栗子： 假设我们有一张user表，结构如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int DEFAULT NULL, `email` varchar(255) DEFAULT NULL, `city` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE= …
MySQL高级讲座篇之：读懂`EXPLAIN`：从执行计划中洞察查询瓶颈的艺术。
各位朋友，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL的EXPLAIN，这玩意儿就像医生的CT扫描，能帮咱们诊断SQL语句的健康状况，找出潜在的性能问题。别看它输出的东西密密麻麻的，掌握了它，优化SQL就像开了上帝视角，指哪儿打哪儿！ 一、 EXPLAIN 是个啥？ EXPLAIN 语句是MySQL提供的一个非常有用的工具，它可以显示MySQL如何执行一条SQL语句。通过分析EXPLAIN的输出结果，我们可以了解MySQL优化器是如何工作的，并根据这些信息来优化SQL语句，从而提高查询性能。简单来说，就是让MySQL自己“坦白”，告诉我们它打算怎么干活，我们再看看它干活的姿势对不对。 二、 怎么用 EXPLAIN？ 使用方法很简单，在你想要分析的SQL语句前面加上 EXPLAIN 即可。例如： EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = ‘Beijing’; 执行这条语句后，MySQL会返回一个表格，里面包含了关于查询执行计划的各种信息。 三、 EXPLAIN 输出结果详解 EXPLAIN 的输出结果包含多个列， …
MySQL高级讲座篇之：MRR（Multi-Range Read）优化：批量随机读到顺序读的性能革命。
大家好，我是你们的老朋友，今天咱们聊聊MySQL里一个挺有意思的优化策略：MRR，也就是Multi-Range Read。 别看名字高大上，其实它干的事情很简单，就是把随机读变成顺序读，从而大幅提升性能。 想象一下，你平时在图书馆找书，一种情况是图书馆员给你一个书单，你按照书单上的顺序一本一本找，另一种情况是图书馆员随便给你指几本书，你找完这本，再去远处找下一本，再回来找另一本…… 哪种方式更有效率？ 显然是第一种，因为顺序查找可以最大化利用空间局部性，减少来回奔波。 MRR 的作用，就是把 MySQL 里的第二种情况，尽可能变成第一种。 一、 啥是 MRR？ 为什么要用它？ 在深入细节之前，我们先来明确几个概念： 随机读 (Random Read): 数据库根据索引找到数据行的位置后，需要到磁盘上读取这些数据。如果这些数据行的物理位置是分散的，读取的顺序是随机的，这就是随机读。 随机读最大的问题就是磁盘寻道时间。 磁盘寻道，就好比唱片机要找到唱片上的特定位置，磁头需要在盘片上移动，这个动作是相当耗时的。 顺序读 (Sequential Read): 如果数据行的物理位置是连续的，读取 …
MySQL高级讲座篇之：揭秘索引下推（ICP）：如何减少回表次数，提升查询效率。
各位亲爱的程序员朋友们，大家好！我是老码，很高兴今天能跟大家聊聊MySQL里一个挺有意思的优化技术——索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP）。 话说啊，咱们写SQL，追求的就是一个字：快！那怎么才能快呢？除了优化SQL语句本身，MySQL的底层优化也是关键。今天咱们就来揭秘一下，这个ICP到底是怎么减少回表次数，提升查询效率的。 一、 啥是回表？为啥要减少回表？ 在深入ICP之前，咱们先得搞明白什么是“回表”。简单来说，回表就是数据库根据索引找到了满足索引条件的记录，但是这些记录里面没有包含查询所需的所有字段，所以不得不再次根据主键ID回到主表去查询剩余的字段。 举个例子，假设我们有一张 employees 表，结构如下： CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT, city VARCHAR(50) ); INSERT INTO employees (id, name, age, city) VALUES (1, ‘Alice’, 30, ‘New Yo …
MySQL高级讲座篇之：聚簇索引与二级索引的深度剖析：查询性能的决定性因素。
各位观众老爷，晚上好！我是今晚的MySQL特邀嘉宾，咱们今天聊点硬核的，关于MySQL的索引，但不是泛泛而谈，我们要深入到骨髓里，聊聊聚簇索引和二级索引，以及它们如何决定你的查询性能，让你的SQL跑得像闪电侠一样快！ 开场白：索引，性能的秘密武器 话说江湖传言，SQL优化，索引先行。这可不是瞎吹，索引就像一本书的目录，没有目录，你想找个章节，那得一页一页翻，累都累死。有了索引，直接定位，效率嗖嗖的。 但是，索引也不是免费的午餐，它要占用空间，更新的时候也要维护，所以，用得好，事半功倍，用不好，反受其累。 第一幕：聚簇索引（Clustered Index）：数据存储的基石 首先，我们来聊聊聚簇索引，这玩意儿可以说是MySQL InnoDB存储引擎的灵魂。 什么是聚簇索引？ 简单来说，聚簇索引决定了数据在磁盘上的物理存储顺序。它不是一个单独的索引文件，而是将索引和数据放在一起存储的。你可以把它想象成一个字典，字典的正文本身就是按照拼音排序的，你查一个字的时候，找到拼音的位置，也就找到了这个字。 InnoDB的聚簇索引：主键的特权 在InnoDB中，聚簇索引是基于主键创建的。如果没有显式定义 …
MySQL高级讲座篇之：B+树索引的奥秘：物理存储布局与高效范围查询的实现。
各位观众老爷们，晚上好！今天咱们聊点硬核的，扒一扒MySQL B+树索引的底裤，看看它到底是怎么玩转物理存储，又是怎么做到高效范围查询的。咱们尽量用大白话，加上点小段子，争取让大家听得懂，记得住，还能用得上。 开场白：索引这玩意儿，到底是个啥？ 咱们先来个简单的开胃菜。想象一下，你在一本500页的字典里找一个“banana”这个单词，你要一页一页翻吗？当然不用！字典前面有目录，目录里面会告诉你“banana”在第多少页。这个目录，就是索引的雏形。 在数据库里，索引就是为了加速查询，避免全表扫描的。如果没有索引，MySQL就得一行一行地检查表里的每一行，看看是不是符合你的查询条件，这叫全表扫描（Table Scan），效率那是相当的低下。有了索引，MySQL就可以直接定位到包含你想要的数据的行，然后快速返回结果。 B+树：索引界的扛把子 MySQL InnoDB存储引擎默认使用的索引结构就是B+树。为啥是B+树，而不是其他的树？因为它更适合磁盘存储，能减少磁盘I/O次数，从而提高查询效率。 B+树长啥样？ 咱们来画个简化的B+树的草图： Root / / Node1 Node2 / / …
MySQL高级讲座篇之：深入MySQL线程池：高并发场景下的连接管理与性能调优。
各位老铁，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊点儿MySQL里比较硬核的东西——线程池。 别听到“线程池”就觉得高深莫测，其实它就像饭店里的服务员，客人（连接）来了，就安排服务员（线程）去服务，客人走了，服务员休息，等待下次服务。 没有线程池，就像饭店来一个客人就招一个服务员，客人走了服务员也解雇了。虽然灵活，但是成本太高了，效率也低。 咱们今天就深入聊聊MySQL线程池，看看在高并发场景下，它如何管理连接，以及如何进行性能调优。 一、为什么需要线程池？ 在说线程池之前，咱们先回顾一下MySQL的连接模型。 传统的MySQL是基于进程/线程的模型。 每当客户端发起一个连接请求，MySQL服务器就会创建一个新的线程来处理这个连接。 当客户端断开连接后，这个线程就会被销毁。 这种模式在高并发场景下会遇到什么问题呢？ 资源消耗大： 创建和销毁线程需要消耗大量的系统资源，特别是在高并发场景下，频繁的创建和销毁线程会占用大量的CPU时间和内存。 上下文切换开销： 线程切换需要保存和恢复CPU的上下文，这也会带来额外的开销。 响应延迟： 当新的连接请求到达时，如果服务器没有空闲线程，就需要创建新的 …