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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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之前的一篇内核月报InnoDB IO子系统 中介绍了InnoDB IO子系统中包含的同步IO以及异步IO。本篇文章将从源码层面剖析一下InnoDB IO子系统中，数据页的同步IO以及异步IO请求的具体实现过程。

在MySQL5.6中，InnoDB的异步IO主要是用来处理预读以及对数据文件的写请求的。而对于正常的页面数据读取则是通过同步IO进行的。到底二者在代码层面上的实现过程有什么样的区别？ 接

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前言

MySQL 8.0 引入了 Invisible Indexes 这一个特性，对于 DBA 同学来说是一大福音，索引生命周期管理除了有和无外，又多了一种形态–可见和不可见，进而对业务SQL的调优又多了一种手段。

关于 Invisible Indexes，不管是官方还是第三方，都有非常多的介绍文档，这里推荐大家可以先看下：

官方文档: Invisible Indexes 官方 ser

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前言 数据库系统与文件系统最大的区别在于数据库能保证操作的原子性，一个操作要么不做要么都做，即使在数据库宕机的情况下，也不会出现操作一半的情况，这个就需要数据库的日志和一套完善的崩溃恢复机制来保证。本文仔细剖析了InnoDB的崩溃恢复流程，代码基于5.6分支。

基础知识

lsn: 可以理解为数据库从创建以来产生的redo日志量，这个值越大，说明数据库的更新越多，也可以理解为更新的时刻。此外，每

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在传统的关系数据库中，想要在堆表或者索引组织表中快速的检索到目标数据，添加索引是一个常用的手段，但过多的索引不但增加空间的开销， 还会带来写入性能的衰减，如何降低在线删除索引的风险，Invisible Indexes 提供了一个风险可控的方法。

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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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一、Mysqlslap介绍 　　mysqlslap是MySQL5.1之后自带的benchmark基准测试工具，类似Apache Bench负载产生工具，生成schema，装载数据，执行benckmark和查询数据，语法简单，灵活，容易使用。

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一般的DBMS系统，默认都会使用读提交（Read-Comitted，RC）作为默认隔离级别，如Oracle、SQL Server等，而MySQL却使用可重复读（Read-Repeatable，RR）。

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       MySQL的事务实现严格遵循ACID特性，即原子性（atomicity），一致性（consistency），隔离性（isolation），持久性（durability）。为了避免一上来就陷入对ACID的概念理解，我们直接先谈MySQL事务实现机制。

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