各位老铁，大家好！今天咱们聊点MySQL里挺有意思的玩意儿——Generated Columns（生成列）。这玩意儿啊，用好了能让你的数据库性能嗖嗖地往上涨，用不好嘛…就当是学了个新知识呗！（手动滑稽） 开场白：数据冗余和索引优化的爱恨情仇 咱们先聊聊数据库里一对老冤家：数据冗余和索引优化。 数据冗余： 简单来说，就是一份数据存好几份。好处是查询快，坏处是更新麻烦，还占地方。就像你家冰箱里塞满了各种口味的冰淇淋，想吃啥拿啥方便，但冰箱空间也快没了，而且吃不完就过期了。 索引优化： 就像字典里的目录，能帮你快速找到想要的数据。好处是查询快，坏处是创建索引要时间和空间，而且更新数据时还要维护索引。就像你给冰箱里的冰淇淋做了个详细的分类目录，找起来是快了，但每次买新冰淇淋都要更新目录，也挺累的。 那有没有办法让这两个老冤家握手言和，既能提高查询速度，又能减少数据冗余呢？答案就是：Generated Columns！ Generated Columns：你想要的，它都有！ Generated Columns，顾名思义，就是“生成”出来的列。它的值不是直接存储在表里，而是通过一个表达式计算出来的 …
MySQL高级讲座篇之：如何利用MySQL的`JSON`函数，实现一个轻量级的文档数据库？
观众朋友们，晚上好！我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊如何在MySQL里玩转JSON，把它变成一个轻量级的文档数据库。 大家可能会觉得，MySQL不是关系型数据库吗？怎么还能当文档数据库使唤了？别急，且听我慢慢道来。其实从MySQL 5.7开始，它就内置了JSON数据类型和一系列的JSON函数。有了这些工具，我们就能像操作MongoDB一样，灵活地存储和查询文档数据。 一、为什么要用MySQL来做轻量级文档数据库？ 可能有人会问，既然有MongoDB这种专业的文档数据库，为什么还要用MySQL来凑热闹呢？原因很简单，有时候杀鸡焉用牛刀？ 简化部署： 如果你的项目已经使用了MySQL，那么直接利用现有的数据库，可以省去部署和维护额外数据库的麻烦。 降低成本： 避免了购买和维护额外的数据库许可证费用。 事务支持： MySQL的事务特性，可以保证文档操作的ACID特性，这是很多NoSQL数据库所不具备的。 混合使用： 可以将JSON字段与传统的关系型数据结合使用，充分发挥两者的优势。例如，用户表的核心信息（用户名、密码等）用关系型字段存储，用户的个性化设置（比如主题颜色、偏好设置等）用 …
MySQL高级讲座篇之：`InnoDB`的`Buffer Pool Instance`：在大内存服务器上的性能扩展。
各位数据库爱好者，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL InnoDB 存储引擎里一个非常关键的组件：Buffer Pool Instance，特别是它在大内存服务器上的性能扩展。 引子：单例Buffer Pool的瓶颈 话说，很久以前，InnoDB 的 Buffer Pool 就像一个巨大的公共澡堂，所有数据页都挤在里面。 这在内存较小的服务器上还能凑合用，但当你的服务器拥有几十甚至几百GB的内存时，问题就来了。 并发争用： 所有人（不同的线程）都想进出澡堂（访问Buffer Pool），门口只有一个管理员（锁），结果可想而知，排队排到天荒地老。 扫描风暴： 当你需要进行全表扫描时，大量的冷数据涌入澡堂，把热数据挤出去，直接导致后续查询性能下降。 这时候，我们就需要一种机制来解决这些问题，让我们的 Buffer Pool 焕发新生。 救星登场：Buffer Pool Instance Buffer Pool Instance 的概念应运而生，它就像把一个大澡堂分隔成多个小澡堂。每个小澡堂都有自己的管理员，可以独立地管理进出人员。 这样，并发争用就大大降低了，整体性能也得到 …
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MySQL高级讲座篇之：`InnoDB`缓冲池的`LRU`算法演进：从`LRU`到`New LRU`。
各位听众，早上好！今天咱们来聊聊MySQL InnoDB缓冲池里那些事儿，特别是它的“小心脏”——LRU算法，看看它如何从“老实人”进化成“心机Boy”。 InnoDB缓冲池，就像个缓存服务器，专门用来存放经常访问的数据页，这样就不用频繁地去硬盘上捞数据了，大大提升了效率。而这个缓冲池的管理核心，就是LRU算法。咱们先从最简单的LRU开始说起。 1. 初识LRU：简单粗暴的老实人 LRU（Least Recently Used），顾名思义，就是“最近最少使用”的算法。它的基本思想是：如果一个数据页最近被访问过，那么它在未来被访问的可能性就很高，应该保留在缓冲池中；反之，如果一个数据页很久没被访问过，那么它未来被访问的可能性就很低，可以从缓冲池中淘汰出去。 想象一下，你是个图书馆管理员，书架就是缓冲池。每当有人借阅一本书，你就把这本书放到书架的最前面。当书架满了，要腾出位置放新书时，你就把书架最后面的那本书拿走，因为它最久没被人借阅过。 这个逻辑很简单，实现起来也很直观。我们可以用一个链表来实现LRU： 链表头部： 存放最近被访问的数据页。 链表尾部： 存放最久没被访问的数据页。 当一个 …
MySQL高级讲座篇之：MySQL 8.0的`CTE`优化：如何避免重复计算和提高查询性能？
各位观众老爷，早上好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL 8.0里面一个挺有意思的东西，就是Common Table Expression，也就是CTE，俗称“公用表表达式”。这玩意儿，说白了，就是给一段SQL查询起个名字，然后你可以在其他地方引用它。听起来好像没啥了不起，但用好了，它能帮你避免重复计算，还能让你的SQL看起来更漂亮，性能蹭蹭往上涨！ 咱们今天就来好好扒一扒，看看这玩意儿到底怎么用，怎么优化，以及怎么避开那些坑。 第一部分：啥是CTE？为啥要用它？ 首先，啥是CTE？简单来说，CTE就是一个临时结果集，你可以把它想象成一个临时表，只不过这个表只在当前的查询语句里有效。 语法长这样： WITH cte_name AS ( SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE condition ) SELECT column1, column2 FROM cte_name WHERE another_condition; WITH cte_name AS (…)： 这部分定义了CTE，cte_name 是你给这个CTE起的名字。 ( …
MySQL高级讲座篇之：`Temporal Tables`（时态表）的实现与应用：如何追踪数据的历史版本？
各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊MySQL里的“时光机”——时态表（Temporal Tables）。 想象一下，你手里的数据就像一堆不断变化的积木，今天搭了个房子，明天拆了搭个城堡，后天又改成火箭。如果你想知道昨天、上个月甚至去年这个时候，你的积木是什么形状，那你就需要时态表了。 一、什么是时态表？（What is a Temporal Table, Anyway?） 简单来说，时态表就是一种可以记录数据随时间变化历史的表。它允许你查询特定时间点或时间段内的数据状态，就像给你的数据加上了版本控制。不再是只能看到最新的积木，而是可以随时翻出以前的积木照片！ 二、时态表的类型（Temporal Table Flavors） MySQL 8.0 提供了两种时态表： 系统版本化表（System-versioned table）： 由系统自动维护历史数据，你不需要操心怎么记录，MySQL会帮你搞定。 应用程序版本化表（Application-time period table）： 需要你手动控制历史数据的记录，更加灵活，但同时也更麻烦。 三、系统版本化表（System-versioned …
MySQL高级讲座篇之：如何利用MySQL 8.0的`Invisible Indexes`进行在线索引的创建和删除？
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL 8.0 里的一个超级实用的小技巧——Invisible Indexes（隐形索引）。这玩意儿，简直是 DBA 和开发者的福音，特别是当你需要在生产环境搞事情，又怕影响在线业务的时候，它能帮上大忙。 咱们今天就来好好唠唠，怎么利用Invisible Indexes 来实现优雅的在线索引创建和删除，保证咱们的数据库在折腾的时候，依然能稳如老狗。 开场白：索引，数据库的加速器，但也是风险点 索引，大家都知道，是数据库里用来加速查询的利器。就像给书加个目录，查东西嗖嗖的。但是，索引也不是越多越好，它会占用空间，还会影响写入性能。而且，在线创建或者删除索引，弄不好就容易锁表，导致业务卡顿，甚至直接崩盘。 所以，如何安全、平稳地创建和删除索引，一直是数据库管理员们头疼的问题。MySQL 8.0 的 Invisible Indexes，就是来解决这个问题的。 Invisible Indexes 是个啥？ 简单来说，Invisible Indexes 就是“隐身”的索引。它存在于数据库中，但优化器默认情况下不会使用它。你可以把它想象成一 …
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MySQL高级讲座篇之：探讨MySQL的`Hybrid Transactional/Analytical Processing` (`HTAP`) 能力。
各位观众老爷们，大家好！我是今天的主讲人，江湖人称“代码界的段子手”。 今天咱们不聊风花雪月，直奔主题，聊聊MySQL的HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）能力，也就是“既能扛住交易的压力，又能玩转数据分析”的本事。 开场白：谁说鱼和熊掌不可兼得？ 在传统的数据库世界里，事务处理（OLTP，Online Transaction Processing）和分析处理（OLAP，Online Analytical Processing）就像一对冤家，一个讲究快、准、狠，追求实时性；另一个则追求广、深、透，强调数据挖掘。 传统的做法是，OLTP数据库（比如MySQL）负责处理日常的交易，然后把数据定期同步到OLAP数据库（比如ClickHouse、Snowflake）进行分析。 这样做虽然解决了问题，但也带来了不少麻烦：数据延迟、存储成本高、维护复杂等等。 有没有一种办法，让MySQL也能像变形金刚一样，既能胜任OLTP的重任，又能轻松应对OLAP的挑战呢？ 答案是肯定的，这就是我们今天要探讨的MySQL的HTAP能力！ 第一章：HTA …
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MySQL高级讲座篇之：`Persistent Statistics`：如何确保查询优化器使用稳定的统计信息？
各位老铁，晚上好！我是今晚的主讲人，很高兴和大家一起聊聊MySQL里的“持久化统计信息 (Persistent Statistics)”。这玩意儿，说白了，就是让MySQL的查询优化器，在做决策的时候，手里拿着的“情报”更靠谱、更稳定，避免瞎指挥，最终提升查询效率。 废话不多说，咱们直接进入正题。 一、 啥是统计信息？为啥重要？ 首先，得搞清楚啥是“统计信息”。你可以把它想象成MySQL对表里数据情况的一个大致“摸底”。 优化器根据这些信息，来判断用哪个索引、用啥顺序连接表，才能最快地找到你要的数据。 常见的统计信息包括： 行数 (row count): 表里有多少行数据。 唯一值数量 (NDV – Number of Distinct Values): 某个列有多少个不同的值。比如，gender列可能只有’男’和’女’两个值，NDV就是2。 NULL值数量: 某个列有多少个NULL值。 直方图 (Histogram): 记录某个列的数据分布情况，比如哪些值比较常见，哪些值比较稀有。 举个例子，假设咱们有个 orders 表， …
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MySQL高级讲座篇之：`InnoDB`的`Redo Log`重构：从逻辑日志到物理日志的性能演进。
呦，各位观众老爷，欢迎来到今天的“InnoDB的Redo Log重构：从逻辑日志到物理日志的性能演进”专场！今天咱要聊聊MySQL里那位默默奉献，却又至关重要的幕后英雄——Redo Log，以及它如何从一个“文科生”进化成“理科生”的，最终提升性能的故事。 开场白：Redo Log 是啥？为啥要有它？ 想象一下，你正在玩一个非常复杂的游戏，每一小步操作都需要保存。如果每次操作都直接写入硬盘，那游戏肯定卡成PPT。这时候，你需要一个“草稿本”，先在草稿本上记录下你的操作，然后再找个空闲时间把草稿本的内容整理到正式的存档里。 Redo Log，就是InnoDB的这个“草稿本”。它记录的是对数据库所做的修改操作，目的是为了在系统崩溃后，可以根据这些记录，将数据库恢复到崩溃前的状态。这个过程叫做“Crash Recovery”。 如果没有Redo Log，每次修改数据都直接写入磁盘，那性能将会惨不忍睹。因为磁盘I/O是很慢的，特别是随机I/O。有了Redo Log，我们可以将随机I/O变成顺序I/O，大大提高性能。 第一幕：逻辑日志的青葱岁月 在早期的InnoDB版本中，Redo Log记录的 …