高性能 MySQL 实战

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

• 数据库安装和服务端启动原理
• 数据库连接原理与性能优化
• 服务端整体架构和查询语句的执行流程
• SQL 更新语句的执行流程与日志写入
• 当我们创建数据库和数据表时底层在做什么

索引和查询优化

• 数据库索引底层数据结构 —— B+ 树
• 不同类型的数据库索引 B+ 树是如何维护的
• 花絮篇：B+ 索引树小结及数据表测试数据的快速填充
• 全值匹配查询时索引的使用与最左前缀原则的底层原理
• 范围匹配查询时索引的使用和 explain 结果字段解析
• 带分页、排序和分组统计的查询如何使用索引进行优化
• 内外连接查询的底层原理及如何使用索引进行性能优化
• 子查询的底层执行策略及如何使用索引进行性能优化
• 结合 PHP 业务代码高效获取数据表随机排序结果

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。

• 增删改查绕不过的坎儿 —— Buffer Pool
• MySQL 数据库事务简介与 ACID 特性
• 通过 redo 日志保证数据库事务的持久性
• 通过 undo 日志保证数据库事务的原子性
• 并发事务存在的问题和 MySQL 事务隔离级别
• 通过 MVCC 机制保证数据库事务的一致性
• MySQL 中的全局锁、表锁和行锁（共享锁、排它锁、意向锁、死锁）
• 悲观锁、乐观锁和数据库事务隔离性的实现

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

• 慢查询导致的线上数据库突发性能问题解决方案
• 高负载导致的线上数据库突发性能问题解决方案及 PHP 数据库长连接初探
• binlog 写入机制及高并发写入事务性能优化
• MySQL 主从复制原理 & 基于 Docker 搭建数据库集群
• binlog 日志查看、格式介绍与最佳选择
• 基于 GTID 配置主从复制并在 Laravel 项目中实现数据库读写分离
• 如何解决主从延迟问题（上）—— 主从延迟原因和优化方案
• 如何解决主从延迟问题（下）—— 读写分离的延迟和解决方案
• 通过主备切换保证 MySQL 数据库集群的高可用性
• 通过 Docker 编排 Mycat 中间件实现业务的读写分离和主备热切换（基于 Laravel 项目演示）

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

• 测量数据库性能指标（内存使用和查询耗时）
• 关联查询性能优化入门（索引、渴求式加载、指定查询字段）
• 聚合查询性能优化（减少查询次数）
• 通过子查询优化关联查询性能（通过子查询创建动态关联关系）
• 通过函数索引和虚拟生成列优化模糊匹配查询
• 通过子查询和联合查询结合关联查询进行模糊匹配
• 关联查询排序实现和性能优化（上）：一对一和归属关联
• 关联查询排序实现和性能优化（下）：一对多关联排序

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。