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    • MySQL
  • 宝典内容

    • 一、索引
    • 二、查询性能优化
    • 三、存储引擎
    • 四、数据类型
    • 五、切分
    • 六、复制

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MySQL


GOLANG ROADMAP

# 🔖 ​宝典内容

一、索引
  • B+ Tree 原理
    • 1. 数据结构
    • 2. 操作
    • 3. 与红黑树的比较
  • MySQL 索引
    • 1. B+Tree 索引
    • 2. 哈希索引
    • 3. 全文索引
    • 4. 空间数据索引
  • 索引优化
    • 1. 独立的列
    • 2. 多列索引
    • 3. 索引列的顺序
    • 4. 前缀索引
    • 5. 覆盖索引
  • 索引的优点
  • 索引的使用条件
二、查询性能优化
  • 使用 Explain 进行分析
  • 优化数据访问
    • 1. 减少请求的数据量
    • 2. 减少服务器端扫描的行数
  • 重构查询方式
    • 1. 切分大查询
    • 2. 分解大连接查询
三、存储引擎
  • InnoDB
  • MyISAM
  • 比较
四、数据类型
  • 整型
  • 浮点数
  • 字符串
  • 时间和日期
    • 1. DATETIME
    • 2. TIMESTAMP
五、切分
  • 水平切分
  • 垂直切分
  • Sharding 策略
  • Sharding 存在的问题
    • 1. 事务问题
    • 2. 连接
    • 3. ID 唯一性
六、复制
  • 主从复制
  • 读写分离

# 📚 ​参考资料

  • BaronScbwartz, PeterZaitsev, VadimTkacbenko, 等. 高性能 MySQL[M]. 电子工业出版社, 2013.
  • 姜承尧. MySQL 技术内幕: InnoDB 存储引擎 [M]. 机械工业出版社, 2011.
  • 20+ 条 MySQL 性能优化的最佳经验 (opens new window)
  • 服务端指南 数据存储篇 | MySQL(09) 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 (opens new window)
  • How to create unique row ID in sharded databases? (opens new window)
  • SQL Azure Federation – Introduction (opens new window)
  • MySQL 索引背后的数据结构及算法原理 (opens new window)
  • MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析 (opens new window)
  • How Sharding Works (opens new window)
  • 大众点评订单系统分库分表实践 (opens new window)
  • B + 树 (opens new window)
  • 🔖 ​宝典内容
  • 📚 ​参考资料