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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`lock-free`优化：`innodb_online_alter_table`的底层实现。

好的，我们开始今天的讲座，主题是“MySQL性能优化与索引之：MySQL的lock-free优化：innodb_online_alter_table的底层实现”。 引言：为什么需要在线DDL 在生产环境中，对数据库表结构进行更改（DDL，Data Definition Language）是一项常见的任务，例如添加索引、修改列类型等。传统的DDL操作会阻塞整个表，导致这段时间内无法进行读写操作，从而严重影响业务的可用性。这种阻塞被称为“锁表”，在业务高峰期是不可接受的。 为了解决这个问题，MySQL 5.6 引入了在线 DDL (Online DDL) 的概念，允许在执行 DDL 操作的同时，仍然可以进行读写操作，从而最大程度地减少对业务的影响。innodb_online_alter_table 就是控制 InnoDB 存储引擎是否使用在线 DDL 的参数。 innodb_online_alter_table 参数详解 innodb_online_alter_table 参数控制着 InnoDB 如何执行 ALTER TABLE 操作。它是一个字符串类型的参数，可以包含多个选项，每个选项 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`in`和`exists`子查询优化：其在查询中的底层转换。

MySQL性能优化与索引之：MySQL的in和exists子查询优化：其在查询中的底层转换 大家好，今天我们来深入探讨MySQL中IN和EXISTS子查询的优化，并剖析它们在查询执行过程中可能发生的底层转换。IN和EXISTS看似简单，但在处理大数据量时，性能差异可能非常显著。理解它们的行为和优化策略，对于编写高效的SQL语句至关重要。 1. IN 和 EXISTS 的基本概念 首先，我们回顾一下IN和EXISTS的基本用法： IN 子查询: 用于判断某个值是否存在于子查询的结果集中。 SELECT column1 FROM table1 WHERE column2 IN (SELECT column2 FROM table2 WHERE condition); EXISTS 子查询: 用于判断子查询的结果集是否为空。只要子查询返回至少一行数据，EXISTS 就返回 TRUE，否则返回 FALSE。 SELECT column1 FROM table1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.column2 = table2.co …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`limit`分页优化：如何避免全表扫描。

MySQL limit 分页优化：如何避免全表扫描 大家好，今天我们来聊聊 MySQL 中 limit 分页优化。分页是 Web 应用中非常常见的功能，当数据量较大时，如果没有正确地使用 limit，很容易导致性能问题，特别是全表扫描。本次讲座将深入探讨 limit 的工作原理、常见的性能问题以及多种优化策略，并结合实际的代码示例进行说明。 1. limit 的基本原理和常见问题 limit 子句用于限制查询结果返回的行数。其基本语法如下： SELECT * FROM table_name LIMIT offset, row_count; 其中： offset：指定从哪一行开始返回结果，它的值从 0 开始计数。 row_count：指定返回的行数。 如果没有指定 offset，则默认从第一行开始返回结果。 常见问题：深度分页性能瓶颈 当 offset 值非常大时，比如 limit 1000000, 10，MySQL 需要先扫描 1000000 行数据，然后丢弃这些数据，最后返回后面的 10 行。这导致了大量的 I/O 开销和 CPU 资源浪费，极大地降低了查询效率。这就是我们常说的深度 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`count(*)`优化：其在`MyISAM`和`InnoDB`中的实现差异。

MySQL 性能优化与索引：COUNT(*) 优化，MyISAM 与 InnoDB 的实现差异 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 MySQL 中一个看似简单，实则暗藏玄机的函数：COUNT(*)。特别是它在 MyISAM 和 InnoDB 两种存储引擎下的实现差异，以及如何针对性地进行优化。 COUNT(*) 的作用很简单，就是统计表中的行数。但在高并发、大数据量的场景下，不合理的 COUNT(*) 使用可能会成为性能瓶颈。理解其内部机制，才能更好地避免问题，提升性能。 *1. `COUNT()` 的基本原理** 首先，我们需要明确 COUNT(*) 到底做了什么。 简单来说，COUNT(*) 会扫描整个表，统计满足条件的行数（如果没有 WHERE 子句，则统计所有行）。但具体扫描的方式，以及是否需要读取数据，取决于存储引擎和查询的具体形式。 *2. MyISAM 存储引擎下的 `COUNT()`** MyISAM 存储引擎的一个显著特点是，它会维护一个专门的计数器，用于记录表的总行数。因此，在执行不带 WHERE 子句的 COUNT(*) 查询时，MyISAM 可以直接从计数器中读取 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的大表优化：分库分表、归档和分区表的选择。

MySQL 大表优化：分库分表、归档和分区表的选择 大家好，今天我们来聊聊 MySQL 大表优化。随着业务的发展，数据量会不断增长，单表的数据量达到百万甚至千万级别时，查询效率会显著下降，甚至会影响整个系统的性能。因此，我们需要对大表进行优化。常见的优化手段包括分库分表、数据归档和分区表。那么，面对不同的场景，我们应该如何选择合适的方案呢？ 一、 了解大表带来的问题 首先，我们需要明确大表会带来哪些问题： 查询效率降低： 扫描大量数据，导致查询速度慢。 索引失效： 索引维护成本高，索引效果下降。 锁竞争激烈： 并发读写操作争夺锁资源，导致性能瓶颈。 备份恢复困难： 备份和恢复时间过长，影响业务连续性。 硬件资源消耗： 占用大量的磁盘空间和内存资源。 二、 分库分表 分库分表是将一个大表的数据分散到多个数据库或多个表中，从而降低单表的数据量，提高查询效率。 1. 水平分表 (Sharding): 将一个大表的数据按照某种规则分散到多个结构相同的表中。例如，按照用户ID进行哈希取模，将用户数据分散到不同的用户表中。 优点： 降低单表数据量，提高查询效率。 缓解锁竞争，提高并发能力。 更容易 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`Group By`优化：如何利用索引避免临时表。

MySQL Group By 优化：利用索引避免临时表 大家好，今天我们来聊聊 MySQL 的 GROUP BY 优化，重点在于如何利用索引来避免临时表的产生，从而提升查询性能。GROUP BY 是 SQL 中一个非常常用的操作，用于将数据按照一个或多个列进行分组，然后进行聚合计算。但是，如果 GROUP BY 使用不当，很容易导致 MySQL 创建临时表，这会极大地降低查询效率。 理解临时表与 GROUP BY 在执行 GROUP BY 查询时，MySQL 需要对数据进行排序和分组。如果没有合适的索引，MySQL 可能会选择以下两种方式： 使用文件排序 (filesort)：将所有需要分组的数据读取到内存或者磁盘中，然后进行排序，最后进行分组。这种方式效率非常低，尤其是在数据量很大的情况下。 创建临时表 (temporary table)：创建一个临时表，将需要分组的数据插入到临时表中，并在临时表上进行排序和分组。这种方式比文件排序稍微好一些，但是仍然会消耗大量的资源。 什么情况下会产生临时表？ GROUP BY 的列没有索引。 GROUP BY 的列不是索引的最左前缀。 ORDER …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`Order By`优化：如何避免文件排序（`filesort`）。

MySQL Order By 优化：避免文件排序 (filesort) 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中 ORDER BY 的优化，特别是如何避免文件排序 (filesort)。ORDER BY 是 SQL 查询中非常常见的操作，但如果处理不当，很容易成为性能瓶颈。文件排序是 MySQL 在无法利用索引的情况下，将数据从磁盘读取到内存进行排序，这会消耗大量的 I/O 和 CPU 资源，严重影响查询性能。我们的目标就是尽可能地让 MySQL 利用索引来完成排序，从而避免 filesort。 1. filesort 的产生 filesort 产生的原因很简单：MySQL 无法使用索引来满足 ORDER BY 子句的要求。通常，以下情况会导致 filesort: 排序字段未建立索引，或者索引与排序字段不匹配。 这是最常见的原因。 WHERE 子句过滤掉大量数据，导致索引失效。 即使排序字段有索引，但如果 WHERE 子句过于宽泛，MySQL 可能会认为全表扫描更有效率。 涉及多个表连接，且排序字段不在驱动表上。 如果 ORDER BY 的字段位于被驱动表，MySQL 必须在连接完成 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的索引下推（`Index Condition Pushdown`）：其在查询优化中的作用。

MySQL性能优化与索引之：索引下推 (Index Condition Pushdown) 各位好，今天我们来深入探讨 MySQL 中的一项重要的查询优化技术：索引下推 (Index Condition Pushdown, ICP)。我们将从 ICP 的基本概念出发，分析其工作原理、适用场景、优势与局限性，并通过实际案例和代码示例，帮助大家理解如何在实际应用中利用 ICP 提升查询性能。 1. 索引下推 (ICP) 的概念 索引下推是 MySQL 5.6 版本引入的一项优化技术，旨在减少 Server 层（MySQL Server）与 存储引擎 层之间的数据传输量，从而提高查询效率。简单来说，ICP 将部分原本需要在 Server 层执行的 where 条件判断“下推”到 存储引擎 层执行。 在没有 ICP 的情况下，存储引擎通过索引找到满足索引列条件的记录后，会将所有这些记录返回给 Server 层，由 Server 层根据完整的 where 子句进行过滤。 而开启 ICP 后，存储引擎在利用索引扫描数据的过程中，会先使用 where 子句中的索引列条件对数据进行过滤，筛选出真正满足 …

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MySQL性能优化与索引之：如何利用`MySQL`的`Force Index`和`Ignore Index`进行查询优化。

MySQL性能优化与索引：Force Index和Ignore Index的妙用 大家好，今天我们来深入探讨MySQL中两种强大的索引提示（Index Hint）工具：Force Index和Ignore Index。 它们允许我们影响MySQL查询优化器对索引的选择，从而在特定情况下显著提升查询性能。掌握它们的用法和适用场景，能够让我们更精确地控制数据库的行为，解决一些棘手的性能问题。 1. 索引的重要性回顾 在深入Force Index和Ignore Index之前，我们先简要回顾一下索引在数据库中的作用。索引本质上是一种数据结构，它存储了表中一列或多列的值以及对应的数据行物理地址。通过索引，MySQL可以快速定位到符合查询条件的行，而无需扫描整个表，大大减少了I/O操作，从而提高查询速度。 2. MySQL查询优化器及其局限性 MySQL自带一个查询优化器，它的主要任务是分析SQL查询语句，并选择最优的执行计划。这个优化器会考虑多种因素，包括表的大小、索引的统计信息（如基数）、查询条件等等。通常情况下，优化器能够做出明智的决策，选择最佳的索引。 然而，优化器并非总是完美的。在某些 …

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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， …

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