高性能 MySQL 实战

由 学院君 创建于6个月前, 最后更新于 1个月前

版本号 #104

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此系列教程已全部更新完毕，通过本系列教程的学习，你可以深入了解 MySQL 底层的算法、实现和原理，进而通过实战篇的演练洞察如何对 MySQL 查询进行优化、如何对数据库操作进行备份和回撤、以及如何进行主从复制和读写分离，从而打造出高性能、高可用的 MySQL 集群。

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内容大纲如下：

整体架构

索引和查询优化

查询小技巧分享：对于 count 聚合查询，有同学可能会好奇到底使用 count(*) 还是 count(id) 查询性能好一些，对于 InnoDB 引擎而言，MySQL 专门对 count(*) 做了优化，而 count(id) 则会进行全表扫描，再逐行累加，因此推荐使用 count(*)。有人可能会困惑，为啥 InnoDB 不像 MyISAM 那样把全表记录数记录下来，因为 InnoDB 支持事务，而事务里面有个 MVCC 机制(下面的事务篇里面会详细介绍)，每条记录可能同时存在多个版本，因此，具体有多少行是不确定的。另外，对于经常需要计数的表字段，我们在设计数据表时会基于反范式设计通过冗余字段来存储，比如文章浏览数、视频观看数、商品购买数等，或者通过缓存系统来保存，这些手段都是为了提升查询性能。

数据库事务篇

注：以下事务篇教程仅限 InnoDB 引擎。

MySQL 事务如何在可重复读级别解决幻读问题：我们知道 InnoDB 支持行锁，在更新(修改/删除)某一行之前可以先通过行锁进行加锁操作，但是对于插入操作而言，事先插入的行是不存在的，也就无法加行锁，为此 MySQL 引入了一个间隙锁(Gap Lock)的概念，即对待插入的行与行之间的间隙进行加锁(两端是(-∞,MIN) 和 (MAX,+∞))，一个相邻的间隙锁和行锁合起来形成一个 Next-key Lock，它是一个前开后闭的区间(间隙锁+行锁)，Next-key Lock 是 MySQL 加锁的基本单位，并且查询过程中访问到的对象才会加锁，如果一个 SQL 加锁语句查询条件包含唯一索引(包括主键)的等值查询，则该锁退化为行锁，因此对于一个插入语句而言，由于设置了 Next-key Lock，因此可以阻塞其他事务对对应行和间隙的读操作，从而避免了幻读问题。

数据库高可用篇

运维小技巧分享之删库不一定要跑路篇：binlog 日志除了用作数据库高可用集群构建之外，还可以用来恢复误删除的数据，如果误删除的是某个数据行的话，可以使用 Flashback 工具结合日志格式为 ROW 的 binlog 来恢复对应数据；如果误删除的是数据库/表的话，可以基于全量备份(定时备份的整个数据库数据)+增量备份(binlog)恢复对应数据；如果误删除的是整个数据库实例的话(通过 rm 之类的磁盘文件删除命令)，如果已经基于 binlog 构建了数据库集群的话，这个最不用担心，只需摘除这个节点然后将其他节点数据同步过来即可。

实战优化篇(免费)

注：以下实战优化篇以 Laravel 模型类数据库操作为例进行演示

日常数据库优化建议：通过高级的数据库设计让 SQL 查询语句变得简单易优化，而不是堆砌复杂的难以优化的 SQL 语句才能获取到数据。