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MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`连接优化`：`BNL`（`Block Nested-Loop`）和`BKA`（`Batched Key Access`）的底层算法。

MySQL连接优化：BNL与BKA算法深入解析 大家好，今天我们来深入探讨MySQL连接优化中两种重要的算法：Block Nested-Loop (BNL) 和 Batched Key Access (BKA)。理解这两种算法的工作原理，有助于我们更好地编写高效的SQL查询，避免性能陷阱。 1. 连接操作的基础与挑战 在关系型数据库中，连接操作是构建复杂查询的核心。它允许我们基于一个或多个共同列，将来自多个表的数据组合在一起。最简单的连接操作是Nested-Loop Join，但当表的数据量很大时，它的效率会急剧下降。 Nested-Loop Join (NLJ) 的基本原理： NLJ算法遍历外表（驱动表）的每一行，然后内表（被驱动表）扫描每一行，比较连接条件。如果匹配，则合并两行并输出结果。 — 示例：两个表 employees 和 departments，连接条件是 employees.department_id = departments.id SELECT * FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d …

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MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`子查询优化`：从`Dependant Subquery`到`Semi-Join`的优化策略。

MySQL子查询优化：从Dependent Subquery到Semi-Join 大家好，今天我们来深入探讨MySQL数据库中子查询的优化策略，特别是从Dependent Subquery（依赖子查询）到Semi-Join的优化过程。子查询是SQL查询中一种强大的工具，但如果使用不当，可能会导致性能问题。理解MySQL如何优化子查询对于编写高效的SQL至关重要。 什么是子查询？ 子查询，顾名思义，就是一个嵌套在另一个查询语句内部的查询。它可以出现在SELECT、FROM、WHERE、HAVING等子句中。 示例： SELECT employee_name FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location = ‘New York’); 在这个例子中，(SELECT department_id FROM departments WHERE location = ‘New York’) 就是一个子查询。 它返回所有位于New York的部门的ID，然后外部查询 …

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MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`索引选择`：优化器如何选择最合适的索引，以及`Index Merge`的原理。

MySQL 优化器与执行计划：索引选择与 Index Merge 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 优化器中的一个核心环节：索引选择。好的索引能够显著提升查询性能，而选择错误的索引甚至可能导致性能下降。我们将详细分析优化器如何选择最合适的索引，以及一种特殊的索引使用方式—— Index Merge 的原理和适用场景。 一、MySQL 优化器概览 首先，我们简单回顾一下 MySQL 查询的生命周期，以及优化器在其中的作用。 客户端发送查询请求： 用户通过客户端向 MySQL 服务器发送 SQL 查询语句。 连接器处理： 连接器负责处理客户端连接，进行身份验证和权限校验。 查询缓存（已移除）： 在 MySQL 8.0 之前，如果查询命中缓存，则直接返回结果。MySQL 8.0 彻底移除了查询缓存功能。 解析器解析 SQL： 解析器将 SQL 语句解析成抽象语法树（AST）。 预处理器处理： 预处理器进行语法检查、权限验证等操作。 优化器优化查询： 优化器是整个查询过程中最关键的模块之一。它负责生成多个执行计划，并选择其中最优的一个。优化策略包括： 索引选择： 决定使用哪个索 …

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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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