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1. 01 Random Mysql Notes

• 1.1 Mysql架构介绍
• 1.2 MySQL锁
• 1.3 Sharding-JDBC分库分表
• 1.4 SQL常用技巧
• 1.5 存储过程
• 1.6 索引优化分析

2. 02 Deep Understand Mysql

• 2.1 01 33
  2.1.1 01 天天写CRUD，你知道你的系统是如何跟MySQL打交道的吗？2.1.2 02 为了执行SQL语句，你知道MySQL用了什么样的架构设计吗？2.1.3 03 用一次数据更新流程，初步了解InnoDB存储引擎的架构设计2.1.4 04 借着更新语句在InnoDB存储引擎中的执行流程，聊聊binlog是什么？2.1.5 05 生产经验：真实生产环境下的数据库机器配置如何规划？2.1.6 06 生产经验：互联网公司的生产环境数据库是如何进行性能测试的？2.1.7 07 生产经验：如何对生产环境中的数据库进行360度无死角压测？2.1.8 08 生产经验：在数据库的压测过程中，如何360度无死角观察机器性能？2.1.9 09 生产经验：如何为生产环境中的数据库部署监控系统？2.1.10 10 生产经验：如何为数据库的监控系统部署可视化报表系统2.1.11 11 从数据的增删改开始讲起，回顾一下Buffer Pool在数据库里的地位2.1.12 12 Buffer Pool这个内存数据结构到底长个什么样子？2.1.13 13 从磁盘读取数据页到Buffer Pool的时候，free链表有什么用？2.1.14 14 当我们更新Buffer Pool中的数据时，flush链表有什么用？2.1.15 15 当Buffer Pool中的缓存页不够的时候，如何基于LRU算法淘汰部分缓存？2.1.16 16 简单的LRU链表在Buffer Pool实际运行中，可能导致哪些问题？2.1.17 17 MySQL是如何基于冷热数据分离的方案，来优化LRU算法的？2.1.18 18 基于冷热数据分离方案优化后的LRU链表，是如何解决之前的问题的？2.1.19 19 MySQL是如何将LRU链表的使用性能优化到极致的？2.1.20 20 对于LRU链表中尾部的缓存页，是如何淘汰他们刷入磁盘的？2.1.21 21 生产经验：如何通过多个Buffer Pool来优化数据库的并发性能？2.1.22 22 生产经验：如何通过chunk来支持数据库运行期间的Buffer Pool动态调整？2.1.23 23 生产经验：在生产环境中，如何基于机器配置来合理设置Buffer Pool？2.1.24 24 我们写入数据库的一行数据，在磁盘上是怎么存储的？2.1.25 25 对于VARCHAR这种变长字段，在磁盘上到底是如何存储的？2.1.26 26 一行数据中的多个NULL字段值在磁盘上怎么存储？2.1.27 27 磁盘文件中， 40个bit位的数据头以及真实数据是如何存储的？2.1.28 28 我们每一行的实际数据在磁盘上是如何存储的？2.1.29 29 理解数据在磁盘上的物理存储之后，聊聊行溢出是什么东西？2.1.30 30 用于存放磁盘上的多行数据的数据页到底长个什么样子？2.1.31 31 表空间以及划分多个数据页的数据区，又是什么概念？2.1.32 32 一文总结初步了解到的MySQL存储模型以及数据读写机制2.1.33 33 MySQL数据库的日志顺序读写以及数据文件随机读写的原理2.1.34 参数总结
• 2.2 109 132
  2.2.1 109 案例实战：千万级用户场景下的运营系统SQL调优（1）2.2.2 110 案例实战：千万级用户场景下的运营系统SQL调优（2）2.2.3 111 案例实战：千万级用户场景下的运营系统SQL调优（3）2.2.4 112 案例实战：亿级数据量商品系统的SQL调优实战（1）2.2.5 113 案例实战：亿级数据量商品系统的SQL调优实战（2）2.2.6 114 案例实战：亿级数据量商品系统的SQL调优实战（3）2.2.7 115 案例实战：数十亿数量级评论系统的SQL调优实战2.2.8 116 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（1）2.2.9 117 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（2）2.2.10 118 我们为什么要搭建一套MySQL的主从复制架构（1）2.2.11 119 我们为什么要搭建一套MySQL的主从复制架构（2）2.2.12 120 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（3）2.2.13 121 如何为MySQL搭建一套主从复制架构（1）2.2.14 122 如何为MySQL搭建一套主从复制架构（2）2.2.15 123 如何为MySQL搭建一套主从复制架构（3）2.2.16 124 主从复制架构中的数据延迟问题，应该如何解决？2.2.17 125 数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（1）2.2.18 126 数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（2）2.2.19 127 数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（3）2.2.20 128 案例实战：大型电商网站的上亿数据量的用户表如何进行水平拆分？2.2.21 129 案例实战：一线电商公司的订单系统是如何进行数据库设计的？2.2.22 130 案例实战：下一个难题，如果需要进行垮库的分页操作，应该怎么来做？2.2.23 131 案例实战：当分库分表技术方案运行几年过后，再次进行扩容应该怎么做？2.2.24 132 专栏总结
• 2.3 34 63
  2.3.1 34 生产经验：Linux操作系统的存储系统软件层原理剖析以及IO调度优化原理2.3.2 35 生产经验：数据库服务器使用的RAID存储架构初步介绍2.3.3 36 生产经验：数据库服务器上的RAID存储架构的电池充放电原理2.3.4 37 案例实战：RAID锂电池充放电导致的MySQL数据库性能抖动的优化2.3.5 38 案例实战：数据库无法连接故障的定位，Too many connections2.3.6 39 案例实战：如何解决经典的Too many connections故障？背后原理是什么2.3.7 40 重新回顾redo日志对于事务提交后，数据绝对不会丢失的意义2.3.8 41 在Buffer Pool执行完增删改之后，写入日志文件的redo log长什么样？2.3.9 42 redo log是直接一条一条写入文件的吗？非也，揭秘redo log block！2.3.10 43 直接强行把redo log写入磁盘？非也，揭秘redo log buffer！2.3.11 44 redo log buffer中的缓冲日志，到底什么时候可以写入磁盘？2.3.12 45 如果事务执行到一半要回滚怎么办？再探undo log回滚日志原理！2.3.13 46 一起来看看INSRET语句的undo log回滚日志长什么样？2.3.14 47 MySQL运行时多个事务同时执行是什么场景？2.3.15 48 多个事务并发更新以及查询数据，为什么会有脏写和脏读的问题？2.3.16 49 一个事务多次查询一条数据读到的都是不同的值，这就是不可重复读？2.3.17 50 听起来很恐怖的数据库幻读，到底是个什么奇葩问题？2.3.18 51 SQL标准中对事务的4个隔离级别，都是如何规定的呢？2.3.19 52 MySQL是如何支持4种事务隔离级别的？Spring事务注解是如何设置的？2.3.20 53 理解MVCC机制的前奏：undo log版本链是个什么东西？2.3.21 54 基于undo log多版本链条实现的ReadView机制，到底是什么？2.3.22 55 Read Committed隔离级别是如何基于ReadView机制实现的？2.3.23 56 MySQL最牛的RR隔离级别，是如何基于ReadView机制实现的？2.3.24 57 停一停脚步：梳理一下数据库的多事务并发运行的隔离机制2.3.25 58 多个事务更新同一行数据时，是如何加锁避免脏写的？2.3.26 59 对MySQL锁机制再深入一步，共享锁和独占锁到底是什么？2.3.27 60 在数据库里，哪些操作会导致在表级别加锁呢？2.3.28 61 表锁和行锁互相之间的关系以及互斥规则是什么呢？2.3.29 62 案例实战：线上数据库不确定性的性能抖动优化实践（上）2.3.30 63 案例实战：线上数据库莫名其妙的随机性能抖动优化（下）2.3.31 MySQL参数用法总结(二)
• 2.4 64 108
  2.4.1 100 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（1）2.4.2 101 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（2）2.4.3 102 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（3）2.4.4 103 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（4）2.4.5 104 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（5）2.4.6 105 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（6）2.4.7 106 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（7）2.4.8 107 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（8）2.4.9 108 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（9）2.4.10 64 深入研究索引之前，先来看看磁盘数据页的存储结构2.4.11 65 假设没有任何索引，数据库是如何根据查询语句搜索数据的？2.4.12 66 不断在表中插入数据时，物理存储是如何进行页分裂的？2.4.13 67 基于主键的索引是如何设计的，以及如何根据主键索引查询？2.4.14 68 索引的页存储物理结构，是如何用B+树来实现的？2.4.15 69 更新数据的时候，自动维护的聚簇索引到底是什么？2.4.16 70 针对主键之外的字段建立的二级索引，又是如何运作的？2.4.17 71 插入数据时到底是如何维护好不同索引的B+树的？2.4.18 72 一个表里是不是索引搞的越多越好？那你就大错特错了！2.4.19 73 通过一步一图来深入理解联合索引查询原理以及全值匹配规则2.4.20 74 再来看看几个最常见和最基本的索引使用规则2.4.21 75 当我们在SQL里进行排序的时候，如何才能使用索引？2.4.22 76 当我们在SQL里进行分组的时候，如何才能使用索引？2.4.23 77 回表查询对性能的损害以及覆盖索引是什么？2.4.24 78 设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（上）2.4.25 79 设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（中）2.4.26 80 设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（下）2.4.27 81 案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（1）2.4.28 82 案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（2）2.4.29 83 案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（3）2.4.30 84 案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（4）2.4.31 85 提纲挈领的告诉你，SQL语句的执行计划和性能优化有什么关系？2.4.32 86 以MySQL单表查询来举例，看看执行计划包含哪些内容（1）2.4.33 87 以MySQL单表查询来举例，看看执行计划包含哪些内容（2）2.4.34 88 再次重温写出各种SQL语句的时候，会用什么执行计划（1）2.4.35 89 再次重温写出各种SQL语句的时候，会用什么执行计划（2）2.4.36 90 再次重温写出各种SQL语句的时候，会用什么执行计划（3）2.4.37 91 深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的（1）2.4.38 92 深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的（2）2.4.39 93 深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的（3）2.4.40 94 MySQL是如何根据成本优化选择执行计划的（上）2.4.41 95 MySQL是如何根据成本优化选择执行计划的（中）2.4.42 96 MySQL是如何根据成本优化选择执行计划的（下）2.4.43 97 MySQL是如何基于各种规则去优化执行计划的（上）2.4.44 98 MySQL是如何基于各种规则去优化执行计划的（中）2.4.45 99 MySQL是如何基于各种规则去优化执行计划的（下）