大多数MySQL规范在网上也都能找得到相关的分享，在这里要分享的是老叶个人认为比较重要的，或者容易被忽视的，以及容易被混淆的一些地方。 1、默认使用InnoDB引擎 【老叶观点】已多次呼吁过了，InnoDB适用于几乎99%的MySQL应用场景，而且在MySQL 5.7的系统表都改成InnoDB了，还有什么理由再死守MyISAM呢。

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公司网站访问量越来越大(日均超10万PV)，MySQL自然成为瓶颈，关于 MySQL 的优化，最基本的是 MySQL 系统参数的优化。 MySQL对于web架构性能的影响最大，也是关键的核心部分。MySQL的设置是否合理优化，直接影响到web的速度和承载量!同时，MySQL也是优化难度最大的一个部分，不但需要理解一些MySQL专业知识，同时还需要长时间的观察统计并且根据经验进行判断，然后设置合理的参数。

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EXPLAIN的结果中，有哪些关键信息值得注意呢？

MySQL的EXPLAIN当然和ORACLE的没法比，不过我们从它输出的结果中，也可以得到很多有用的信息。 总的来说，我们只需要关注结果中的几列： 列名 备注 type 本次查询表联接类型，从这里可以看到本次查询大概的效率 key 最终...

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在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。

二者区别 备注：先说下，在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREE，例如像下面这样的写法：

CREATE TABLE t( aid int unsigned...

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从一个现场说起，全程解析如何定位性能瓶颈。

排查过程 收到线上某业务后端的MySQL实例负载比较高的告警信息，于是登入服务器检查确认。 1. 首先我们进行OS层面的检查确认 登入服务器后，我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高，以及这些进程卡在什么地方，瓶颈是什么。

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说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用 SELECT * 、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。

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良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石， 应该根据系统将要执行的查询语句来设计schema, 这往往需要权衡各种因素。

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MySQL大表优化方案

mysql   manong 2016年08月03日发布 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。

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Twitter早期使用MySQL存储数据，随着用户的增长，单一MySQL实例无法支持海量数据，Twitter开始把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，但是Cassandra没有内置的顺序ID生成机制，因此Twitter开发了一套分布式系统全局唯一ID生成服务：Snowflake。

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在优化group by查询的时候，一般的会想到两个名词：松散索引扫描（Loose Index Scan）和紧凑索引扫描（Tight Index Scan），因为通过这两种索引扫描就可以高效快速弟完成group by操作。

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