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如何利用工具，迅猛定位低效SQL？ | 1分钟系列
《两个工具分析SQL死锁》《SQL空值带来的大坑》两个案例分析，展现了MySQL性能分析工具explain的强大。《同一个SQL语句，为啥性能差异咋就这么大呢？》详细叙述了explain结果中最重要的type字段（连接类型）的含义。其实，explain结果中还有一个Extra字段，对分析与优化SQL
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同一个SQL语句，为啥性能差异咋就这么大呢？（1分钟系列）
《数据库允许空值，往往是悲剧的开始》一文通过explain来分析SQL的执行计划，来分析null对索引命中情况的影响，有不少朋友留言，问explain结果中的type字段，ref，ALL等不一样的值究竟是什么含义。今天花1分钟简单说下，常见的type结果及代表的含义，并且通过同一个SQL语句的性能差
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数据库允许空值(null)，往往是悲剧的开始（1分钟系列）
数据库字段允许空值，会遇到一些问题，此处包含的一些知识点，和大家聊一聊。数据准备：createtableuser(idint,namevarchar(20),index(id))engine=innodb;insertintouservalues(1,'shenjian');insertintous
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两类非常隐蔽的全表扫描，不能命中索引（一分钟系列）
《MySQL死锁分析的两个工具》中，举了一个强制类型转换导致死锁的例子，有朋友询问是不是类型转换都不能命中索引，花1分钟细说一下。第一类：“列类型”与“where值类型”不符，不能命中索引，会导致全表扫描(fulltablescan)。数据准备：createtablet1(cellvarchar(3
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两个小工具，MySQL死锁分析，新技能又Get！！！
数据库死锁，是最难调试与追踪的。场景如下：同一个表，事务内先插入一条记录，再更新这条记录，并发时会死锁。并且能够复现。可以通过什么工具模拟并发事务，查看信息，解决问题呢？这是今天要分享的内容。一、前置准备setsessiontransactionisolationlevelrepeatablerea
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数据库架构设计中，最重要的“基概”！！！
所有概念均以“用户中心”举例。画外音：这是一个提供用户注册、登录、信息查询与修改的常见业务。一、单库架构单库架构，是业务初期最常见的数据库架构。user-service：用户中心服务，对调用者提供友好的RPC接口user-db：一个库进行数据存储二、分组架构数据库分组架构，即最常见的一主多从，主从同
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“搜索”的原理，架构，实现，实践，面试不用再怕了（值得收藏）！！！
可能99%%%%的同学不做搜索引擎，但99%%%%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术的东西，希望本文能够给大家一些启示。全网搜索引擎架构与流程如何？全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分（粉色部分）：（1）spider爬虫系统；（2）search&i
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一次彻底搞透协议设计（没做过通讯底层也没有关系）！
系统设计，协议先行。大部分人不了解协议的设计细节，更多使用已有协议进行应用层设计，例如：（1）使用HTTP，设计get/post/cookie参数，以及json包格式；（2）使用dubbo，而不用去深究内部的二进制包头包体细节；无论如何，了解协议设计的原则，对深入理解系统通信非常有帮助。一、协议的分
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离不开的微服务架构，脱不开的RPC细节（值得收藏）！！！
上一篇《微服务架构，多“微”才合适？》聊了微服务的粒度。微服务离不开RPC框架，RPC框架的原理、实践及细节，是本篇要分享的内容。服务化有什么好处？服务化的一个好处就是，不限定服务的提供方使用什么技术选型，能够实现大公司跨团队的技术解耦，如下图所示：服务A：欧洲团队维护，技术背景是Java服务B：美
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memcache内核，一文搞定！面试再也不怕了！！！（值得收藏）
memcache是互联网分层架构中，使用最多的的KV缓存。面试的过程中，memcache相关的问题几乎是必问的，关于memcache的面试提问，你能回答到哪一个层次呢？画外音：很可能关乎，你拿到offer的薪酬档位。第一类问题：知道不知道这一类问题，考察用没用过，知不知道，相对比较好回答。关于mem
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批量删除数据，常见的大坑！！！
行数据批量delete时，InnoDB如何处理自增ID，是一个潜在的大坑。整个实验步骤如上图：第一步：建表，设定自增列；第二步：指定id=1插入，锚定第一行是id是1；第三步：不指定id，依赖自增机制，插入3行；画外音：此时id应该变为2，3，4了？第四步：delete删除所有记录；画外音：坑就容易
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事务已提交，数据却丢了，赶紧检查下这个配置！！！ | 数据库系列
为什么要有redolog？事务提交后，必须将事务对数据页的修改刷(fsync)到磁盘上，才能保证事务的ACID特性。这个刷盘，是一个随机写，随机写性能较低，如果每次事务提交都刷盘，会极大影响数据库的性能。随机写性能差，有什么优化方法呢？架构设计中有两个常见的优化方法：（1）先写日志(writelog
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InnoDB到底支不支持哈希索引，为啥不同的人说的不一样？
继续回答水友提问（最近问MySQL的多）：沈老师，我在网上看到不同的资料，有的说InnoDB支持哈希索引，有的说不支持，到底哪个是正确的呢？对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说：（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；（2）InnoDB会自调优
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double write buffer，你居然没听过？
MySQL采用buffer机制，避免每次读写进行磁盘IO，提升效率：《缓冲池(bufferpool)》《写缓冲(changebuffer)》《日志缓冲(logbuffer)》MySQL的buffer一页的大小是16K，文件系统一页的大小是4K，也就是说，MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘，要
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缓冲池(buffer pool)，这次彻底懂了！！！
应用系统分层架构，为了加速数据访问，会把最常访问的数据，放在缓存(cache)里，避免每次都去访问数据库。操作系统，会有缓冲池(bufferpool)机制，避免每次访问磁盘，以加速数据的访问。MySQL作为一个存储系统，同样具有缓冲池(bufferpool)机制，以避免每次查询数据都进行磁盘IO。今
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写缓冲(change buffer)，这次彻底懂了！！！
上篇《缓冲池(bufferpool)，彻底懂了！》介绍了InnoDB缓冲池的工作原理。简单回顾一下：（1）MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分；（2）内存缓冲池(bufferpool)以页为单位，缓存最热的数据页(datapage)与索引页(indexpage)；（3）InnoDB以变种LRU算
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InnoDB架构，一幅图秒懂！
网上写MySQL架构的文章比较多，写InnoDB架构的文章比较少，今天简单说说InnoDB架构。画外音：一分钟，一幅图，秒懂。MySQL简要架构是怎么样的？MySQL整体分为三层：（1）客户端，是各种编程语言的connector；（2）MySQL服务，内部包含各种组件，实现各种功能；（3）文件系统，
