上篇文章结尾和小伙伴们留了一个小问题，就是关于 optimize table 命令，今天我想花点时间再来和小伙伴们聊一聊这个话题. 我现在有一个名为 sakila 的数据库，该库中有一个 film 表，这个表中有 1000 条记录，我么先来看下这 1000 条记录占用了多少存储空间：. 小伙伴们可以看到，这个文件大小是 360448 个字节.

我们在项目的具体实践中，有时候会遇到一些比较特殊的字段，例如身份证号码. 松哥之前有一个小伙伴做黑龙江省的政务服务网，里边有一些涉及到用户身份证存储的场景，由于存储的数据大部分都是当地的，此时如果想给身份证号码建立索引的话，小伙伴们知道，身份证前六位是地址码，在这样的场景下，给身份证字段建立索引的话，前六位的区分度是很低的，甚至前十位的区分度都很低（因为出生年份毕竟有限，一个省份上千万人口，出生年份重复率是很高的），不仅浪费存储空间，查询性能还低.

吊打面试官又来啦，今天我们讲讲MySQL 索引为什么会失效，很多文章和培训机构的教程，都只会告诉你，在什么情况下索引会失效. 比如：没遵循最佳左前缀法则、范围查询的右边会失效、like查询用不到索引等等. 但是没有一个人告诉你， 索引失效的原理是什么， 老哥今天就告诉大家，让你们 知其然，还要 知其所以然.

这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的. 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快. 这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：. Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于.

mysql作为应用程序的数据存储服务，要实现mysql数据库的高可用. 必然要使用的技术就是数据库的复制，如果主节点出现故障可以手动的切换应用到从节点，这点相信运维同学都是知道，并且可以实现的. 但是这种情况只是手动的切换，对可用性有要求的业务需要分别实现主库和从库的高可用，保障在数据库出现down机的情况下，可以自动实现数据库的故障转移，保障应用的可用性和用户体验.

本篇文章主要说一说MySQL数据库安全审计控制点的相关内容和理解. MySQL除了自身带有的审计功能外，还存在着一些其它的审计插件. 虽然遇到这些插件的概率不高，我还是把这些插件的基本参数都列出来，到时候如果真遇到了，也不至于一头雾水. a)应启用安全审计功能，审计覆盖到每个用户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审计；.

前面也写过几篇关于Mysql数据的文章：. MySQL集群高可用架构之MHA. MySQL 同步复制及高可用方案总结. 官方工具｜MySQL Router 高可用原理与实战. 今天给大家带来的是关于数据库读写分离相关的实战操作. ProxySQL是一个高性能的MySQL中间件，拥有强大的规则引擎. 具有以下特性： http://www.proxysql.com/.

原文: How to Setup MySQL Master Master Replication by Andy Hayes. MySQL 主-主 复制 ( master master replication), 也叫做 mysql chained replication、 multi master replication和 mysql daisy chaining replication, 它是MySQL复制功能的扩展(普通复制功能见文章下半部分)，允许创建多个主服务器，并且主服务器可以绑定多个从服务器.

mysql作为应用程序的数据存储服务，要实现mysql数据库的高可用. 必然要使用的技术就是数据库的复制，如果主节点出现故障可以手动的切换应用到从节点，这点相信运维同学都是知道，并且可以实现的. 但是这种情况只是手动的切换，对可用性有要求的业务需要分别实现主库和从库的高可用，保障在数据库出现down机的情况下，可以自动实现数据库的故障转移，保障应用的可用性和用户体验.

MySQL当前存在的三种复制模式有：异步模式、半同步模式和组复制模式. 注意：MySQL复制模式没有“同步复制”这一项的，文章中只是为了读者方便理解半同步复制的概念才介绍了同步复制概念 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/replication-semisync.html.

在一些系统中，对内容进行分类是必需的功能. 比如电商就需要对商品做分类处理，以便于客户搜索；论坛也会分为很多板块；门户网站、也得对网站的内容做各种分类. 分类对于一个内容展示系统来说是不可缺少的，本博客也需要这么一个功能. 众所周知，分类往往具有从属关系，比如铅笔盒钢笔属于笔，笔又是文具的一种，当然钢笔还可以按品牌来细分，每个品牌下面还有各种系列....

我并不期望成为一个专家级的 DBA，但是，在我优化 MySQL 时，我推崇 80/20 原则，明确说就是通过简单的调整一些配置，你可以压榨出高达 80% 的性能提升. 尤其是在服务器资源越来越便宜的当下. 没有两个数据库或者应用程序是完全相同的. 这里假设我们要调整的数据库是为一个“典型”的 Web 网站服务的，优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的流量.

最近开发中遇到的一个 MySQL 主从延迟的坑，记录并总结，避免再次犯同样的错误. 一个活动信息需要审批，审批之后才能生效. 因为之后活动要编辑，编辑后也可能触发审批，审批中展示的是编辑前的活动内容，考虑到字段比较多，也要保存审批活动的内容，因此设计采用了一张临时表，审批中的活动写进审批表(activity_tmp)，审批通过之后才把真正的活动内容写进活动表(activity).

索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧. 注：这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构. 1、大大减轻了服务器需要扫描的数据量，从而提高了数据的检索速度.

每台机器都使用多实例的模型. 每个机器放多个实例，每个实例放多个DB. 一些信息可以参考： https://www.youtube.com/watch?v=UBHcmP2TSvk. 多实例之间没有进行资源隔离，这么做是让每个实例都能发挥最大性能. 目前大部分核心业务已切换成MyRocks引擎，在机器硬件配置不变的情况，约可节省一半机器.

有个MySQL服务器的磁盘I/O总有过高报警，怎么回事. 我的朋友小明，TA有个MySQL服务器最近总是报告磁盘I/O非常高，想着我这有免费的不用白不用的企业技术服务（TA自己这么想的），就找我帮忙给把把脉. 作为一个经验丰富(踩坑不断)的DBA，出现这种问题，一般来说，磁盘I/O很高无非是下面几个原因引起：.

网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理. 在开始分析前，先来看下这两张图：. MySQL声称自己是最流行的开源数据库. LAMP中的M指的就是MySQL. 构建在LAMP上的应用都会使用MySQL，如WordPress、Drupal等大多数php开源程序.

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：. 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. 而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：.

做数据仓库的头两年，使用高配置单机 + MySQL的方式来实现所有的计算（包括数据的ETL，以及报表计算. 用过MySQL自带的MYISAM和列存储引擎Infobright. 这篇文章总结了自己和团队在那段时间碰到的一些常见性能问题和解决方案. P.S.如果没有特别指出，下面说的mysql都是指用MYISAM做存储引擎.

在安装MariaDB的时候了解到代替InnoDB的TokuDB，看简介非常的棒，这里对ToduDB做一个初步的整理，使用后再做更多的分享. 在MySQL最流行的支持全事务的引擎为INNODB. 其特点是数据本身是用B-TREE来组织，数据本身即是庞大的根据主键聚簇的B-TREE索引. 所以在这点上，写入速度就会有些降低，因为要每次写入要用一次IO来做索引树的重排.

修改事务隔离级别的方法：. 1.全局修改，修改 mysql.ini配置文件，在最后加上. 1 #可选参数有： READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE. 这里全局默认是 REPEATABLE-READ,其实MySQL本来默认也是这个级别.

本文起源于有同学留言回复说想了解下MySQL DBA面试时可能涉及到的知识要点，那我们今天就来大概谈谈吧. MySQL DBA职位最近几年特别热门，不少朋友让我帮忙推荐什么的，也有很多公司找不到合适的DBA. 原因很简单，优秀的人才要么被大公司圈起来了，要么被创业公司高薪挖走，如果你既不是大公司，又不能出得起高价钱的土豪公司，想要找到优秀人才的几率堪比买彩票中奖的概率，哈哈.

       互联网高速发展的成功，得益于MySQL数据库的给力支持. MySQL本身发展的速度较快，性能方面提升显著，让传统企业也有想法使用MySQL提供服务. 目前看来MySQL DBA的缺口非常大. 所以欢迎加入到MySQL DBA的团队中来.       有同学一提到MySQL DBA或是DBA都把高难度入门联系到一块.

   一般而言，我们在processlist结果中如果经常能看到某些SQL的话，至少可以说明这些SQL的频率很高，通常需要对这些SQL进行进一步优化.    今天我们要说的是，在processlist中，看到哪些运行状态时要引起关注，主要有下面几个：. 执行ALTER TABLE修改表结构时. 建议：放在凌晨执行或者采用类似pt-osc工具.

本文主要写给那些立志成为MySQL DBA，以及正在学习MySQL的同行们，结合个人及业内其他同行的职业发展经历给大家一些参考，如何成为合格的MySQL DBA. 1、什么是MySQL DBA. 首先，DBA是database administrator(数据库管理员)的简称，在一些招聘网站上，也可能会把职位写成数据库[管理]工程师，MySQL DBA是目前互联网企业中最为炙手可热的岗位需求之一，前(钱)景大好，快到碗里来吧.

   通常，我们会出于以下几个目的对MySQL进行压力测试：.    针对上面这几种压测的目的，相应的测试方法也有所不同.    先说第四种，需要和线上业务结合起来，这时候就需要自行开发测试工具，或者利用. tcpcopy 将线上实际用户请求导向测试环境，进行仿真模拟测试.    对于前三种，我们通常采用基准测试就可以.

   有时候，我们会遇到类似下面的报错信息：.    提示信息很明显， 打开文件数达到上限了，需要提高上限，或者释放部分已打开的表文件描述符.    在MySQL中，有几个地方会存在文件描述符限制：. 1、在Server层，整个mysqld实例打开文件总数超过用户进程级的文件数限制，需要检查内核 fs.file-max 限制、进程级限制 ulimit -n 及MySQL中的 open-files-limit 选项，是否有某一个超限了.

   MySQL被运用于越来越多的业务中，在关键业务中对数据安全性的要求也更高，如何保证MySQL的数据安全.    MySQL被运用于越来越多的业务中，在关键业务中对数据安全性的要求也更高，如何保证MySQL的数据安全.    数据安全如果只靠MySQL应用层面显然是不够的，是需要在多个层面来保护的，包括网络、系统、逻辑应用层、数据库层等.

   在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦.    当一个表数据有几百万的数据的时候成了问题.    如 * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢，可以按照一下方法解决.

B-Tree索引与Hash索引的比较. 翻译自 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-btree-hash.html. 理解B-Tree和Hash的数据结构能够帮助我们预测不同存储引擎下的查询性能差异. 存储引擎在索引中使用这些数据结构，尤其是 MEMORY 同时提供了B-Tree和Hash索引让你选择.