1、SQL語句執(zhí)行流程

MySQL大體上可分為Server層和存儲(chǔ)引擎層兩部分。

Server層：

連接器：TCP握手后服務(wù)器來驗(yàn)證登陸用戶身份，A用戶創(chuàng)建連接后，管理員對(duì)A用戶權(quán)限修改了也不會(huì)影響到已經(jīng)創(chuàng)建的鏈接權(quán)限，必須重新登陸。

查詢緩存：查詢后的結(jié)果存儲(chǔ)位置，MySQL8.0版本以后已經(jīng)取消，因?yàn)椴樵兙彺媸l繁，得不償失。

分析器：根據(jù)語法規(guī)則，判斷你輸入的這個(gè)SQL語句是否滿足MySQL語法。

優(yōu)化器：多種執(zhí)行策略可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，系統(tǒng)自動(dòng)選擇最優(yōu)進(jìn)行執(zhí)行。

執(zhí)行器：判斷是否有權(quán)限，將最終任務(wù)提交到存儲(chǔ)引擎。

存儲(chǔ)引擎層

負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和提取。其架構(gòu)模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個(gè)存儲(chǔ)引擎?，F(xiàn)在最常用的存儲(chǔ)引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認(rèn)存儲(chǔ)引擎(經(jīng)常用的也是這個(gè))。

SQL執(zhí)行順序

2、BinLog、RedoLog、UndoLog

BinLog

BinLog是記錄所有數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)變更（例如create、alter table）以及表數(shù)據(jù)修改(insert、update、delete)的二進(jìn)制日志，主從數(shù)據(jù)庫同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三種模式。

STATEMENT 模式

內(nèi)容：binlog 只會(huì)記錄可能引起數(shù)據(jù)變更的 sql 語句

優(yōu)勢：該模式下，因?yàn)闆]有記錄實(shí)際的數(shù)據(jù)，所以日志量和 IO 都消耗很低，性能是最優(yōu)的

劣勢：但有些操作并不是確定的，比如 uuid() 函數(shù)會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生唯一標(biāo)識(shí)，當(dāng)依賴 binlog 回放時(shí)，該操作生成的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)必然是不同的，此時(shí)可能造成無法預(yù)料的后果。

ROW 模式

內(nèi)容：在該模式下，binlog 會(huì)記錄每次操作的源數(shù)據(jù)與修改后的目標(biāo)數(shù)據(jù)，StreamSets就要求該模式。

優(yōu)勢：可以絕對(duì)精準(zhǔn)的還原，從而保證了數(shù)據(jù)的安全與可靠，并且復(fù)制和數(shù)據(jù)恢復(fù)過程可以是并發(fā)進(jìn)行的

劣勢：缺點(diǎn)在于 binlog 體積會(huì)非常大，同時(shí)，對(duì)于修改記錄多、字段長度大的操作來說，記錄時(shí)性能消耗會(huì)很嚴(yán)重。閱讀的時(shí)候也需要特殊指令來進(jìn)行讀取數(shù)據(jù)。

MIXED 模式

內(nèi)容：是對(duì)上述STATEMENT 跟 ROW  兩種模式的混合使用。

細(xì)節(jié)：對(duì)于絕大部分操作，都使用 STATEMENT 來進(jìn)行 binlog 的記錄，只有以下操作使用 ROW 來實(shí)現(xiàn)：表的存儲(chǔ)引擎為 NDB，使用了uuid() 等不確定函數(shù)，使用了 insert delay 語句，使用了臨時(shí)表

主從同步流程：

1、主節(jié)點(diǎn)必須啟用二進(jìn)制日志，記錄任何修改了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的事件。

2、從節(jié)點(diǎn)開啟一個(gè)線程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客戶端，通過 mysql 協(xié)議，請求主節(jié)點(diǎn)的二進(jìn)制日志文件中的事件 。

3、主節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)一個(gè)線程（dump Thread），檢查自己二進(jìn)制日志中的事件，跟對(duì)方請求的位置對(duì)比，如果不帶請求位置參數(shù)，則主節(jié)點(diǎn)就會(huì)從第一個(gè)日志文件中的第一個(gè)事件一個(gè)一個(gè)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)。

4、從節(jié)點(diǎn)接收到主節(jié)點(diǎn)發(fā)送過來的數(shù)據(jù)把它放置到中繼日志（Relay log）文件中。并記錄該次請求到主節(jié)點(diǎn)的具體哪一個(gè)二進(jìn)制日志文件內(nèi)部的哪一個(gè)位置（主節(jié)點(diǎn)中的二進(jìn)制文件會(huì)有多個(gè)）。

5、從節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)另外一個(gè)線程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件讀取出來，并在本地再執(zhí)行一次。

mysql默認(rèn)的復(fù)制方式是異步的，并且復(fù)制的時(shí)候是有并行復(fù)制能力的。主庫把日志發(fā)送給從庫后不管了，這樣會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題就是假設(shè)主庫掛了，從庫處理失敗了，這時(shí)候從庫升為主庫后，日志就丟失了。由此產(chǎn)生兩個(gè)概念。

全同步復(fù)制

主庫寫入binlog后強(qiáng)制同步日志到從庫，所有的從庫都執(zhí)行完成后才返回給客戶端，但是很顯然這個(gè)方式的話性能會(huì)受到嚴(yán)重影響。

半同步復(fù)制

半同步復(fù)制的邏輯是這樣，從庫寫入日志成功后返回ACK確認(rèn)給主庫，主庫收到至少一個(gè)從庫的確認(rèn)就認(rèn)為寫操作完成。

還可以延伸到由于主從配置不一樣、主庫大事務(wù)、從庫壓力過大、網(wǎng)絡(luò)震蕩等造成主備延遲，如何避免這個(gè)問題？主備切換的時(shí)候用可靠性優(yōu)先原則還是可用性優(yōu)先原則？如何判斷主庫Crash了？互為主備情況下如何避免主備循環(huán)復(fù)制？被刪庫跑路了如何正確恢復(fù)？(⊙o⊙)… 感覺越來越扯到DBA的活兒上去了。

 RedoLog

可以先通過下面demo理解：

飯點(diǎn)記賬可以把賬單寫在賬本上也可以寫在粉板上。有人賒賬或者還賬的話，一般有兩種做法：

1、直接把賬本翻出來，把這次賒的賬加上去或者扣除掉。

2、先在粉板上記下這次的賬，等打烊以后再把賬本翻出來核算。

生意忙時(shí)選后者，因?yàn)榍罢咛闊┝?。得在密密麻麻的記錄中找到這個(gè)人的賒賬總額信息，找到之后再拿出算盤計(jì)算，最后再將結(jié)果寫回到賬本上。

同樣在MySQL中如果每一次的更新操作都需要寫進(jìn)磁盤，然后磁盤也要找到對(duì)應(yīng)的那條記錄，然后再更新，整個(gè)過程IO成本、查找成本都很高。而粉板和賬本配合的整個(gè)過程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技術(shù)，它的關(guān)鍵點(diǎn)就是先寫日志，再寫磁盤。此時(shí)賬本 = BinLog，粉板 = RedoLog。

1、 記錄更新時(shí)，InnoDB引擎就會(huì)先把記錄寫到RedoLog（粉板）里面，并更新內(nèi)存。同時(shí)，InnoDB引擎會(huì)在空閑時(shí)將這個(gè)操作記錄更新到磁盤里面。

2、 如果更新太多RedoLog處理不了的時(shí)候，需先將RedoLog部分?jǐn)?shù)據(jù)寫到磁盤，然后擦除RedoLog部分?jǐn)?shù)據(jù)。RedoLog類似轉(zhuǎn)盤。

RedoLog有write pos 跟checkpoint

write pos ：是當(dāng)前記錄的位置，一邊寫一邊后移，寫到第3號(hào)文件末尾后就回到0號(hào)文件開頭。

check point：是當(dāng)前要擦除的位置，也是往后推移并且循環(huán)的，擦除記錄前要把記錄更新到數(shù)據(jù)文件。

write pos和check point之間的是粉板上還空著的部分，可以用來記錄新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板滿了，這時(shí)候不能再執(zhí)行新的更新，得停下來先擦掉一些記錄，把checkpoint推進(jìn)一下。

有了redo log，InnoDB就可以保證即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生異常重啟，之前提交的記錄都不會(huì)丟失，這個(gè)能力稱為crash-safe。

redolog兩階段提交：為了讓binlog跟redolog兩份日志之間的邏輯一致。提交流程大致如下：

1 prepare階段 -->  2 寫binlog  --> 3 commit

當(dāng)在2之前崩潰時(shí)，重啟恢復(fù)后發(fā)現(xiàn)沒有commit，回滾。備份恢復(fù)：沒有binlog 。一致

當(dāng)在3之前崩潰時(shí)，重啟恢復(fù)發(fā)現(xiàn)雖沒有commit，但滿足prepare和binlog完整，所以重啟后會(huì)自動(dòng)commit。備份：有binlog. 一致

binlog跟redolog區(qū)別：

redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server層實(shí)現(xiàn)的，所有引擎都可以使用。

redo log是物理日志，記錄的是在某個(gè)數(shù)據(jù)頁上做了什么修改；binlog是邏輯日志，記錄的是這個(gè)語句的原始邏輯，比如給ID=2這一行的c字段加1。

redo log是循環(huán)寫的，空間固定會(huì)用完；binlog是可以追加寫入的。追加寫是指binlog文件寫到一定大小后會(huì)切換到下一個(gè)，并不會(huì)覆蓋以前的日志。

UndoLog

UndoLog 一般是邏輯日志，主要分為兩種：

insert undo log

代表事務(wù)在insert新記錄時(shí)產(chǎn)生的undo log, 只在事務(wù)回滾時(shí)需要，并且在事務(wù)提交后可以被立即丟棄

update undo log

事務(wù)在進(jìn)行update或delete時(shí)產(chǎn)生的undo log; 不僅在事務(wù)回滾時(shí)需要，在快照讀時(shí)也需要；所以不能隨便刪除，只有在快速讀或事務(wù)回滾不涉及該日志時(shí)，對(duì)應(yīng)的日志才會(huì)被purge線程統(tǒng)一清除

3、MySQL中的索引

索引的常見模型有哈希表、有序數(shù)組和搜索樹。

哈希表：一種以KV存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，只適合等值查詢，不適合范圍查詢。

有序數(shù)組：只適用于靜態(tài)存儲(chǔ)引擎，涉及到插入的時(shí)候比較麻煩?？梢詤⒖糐ava中的ArrayList。

搜索樹：按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，不過此時(shí)是N叉樹(B+樹)。廣泛應(yīng)用在存儲(chǔ)引擎層中。

B+樹比B樹優(yōu)勢在于：

B+ 樹非葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的只是索引，可以存儲(chǔ)的更多。B+樹比B樹更加矮胖，IO次數(shù)更少。

B+ 樹葉子節(jié)點(diǎn)前后管理，更加方便范圍查詢。同時(shí)結(jié)果都在葉子節(jié)點(diǎn)，查詢效率穩(wěn)定。

B+樹中更有利于對(duì)數(shù)據(jù)掃描，可以避免B樹的回溯掃描。

索引的優(yōu)點(diǎn)：

1、唯一索引可以保證每一行數(shù)據(jù)的唯一性 

2、提高查詢速度 

3、加速表與表的連接 

4、顯著的減少查詢中分組和排序的時(shí)間

5、通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)的性能。

索引的缺點(diǎn)：

1、創(chuàng)建跟維護(hù)都需要耗時(shí) 

2、創(chuàng)建索引時(shí)，需要對(duì)表加鎖，在鎖表的同時(shí)，可能會(huì)影響到其他的數(shù)據(jù)操作 

3、 索引需要磁盤的空間進(jìn)行存儲(chǔ)，磁盤占用也很快。

4、當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行CRUD的時(shí)，也會(huì)觸發(fā)索引的維護(hù)，而維護(hù)索引需要時(shí)間，可能會(huì)降低數(shù)據(jù)操作性能

索引設(shè)計(jì)的原則不應(yīng)該：

1、索引不是越多越好。索引太多，維護(hù)索引需要時(shí)間跟空間。

2、 頻繁更新的數(shù)據(jù)，不宜建索引。

3、數(shù)據(jù)量小的表沒必要建立索引。

應(yīng)該：

1、重復(fù)率小的列建議生成索引。因?yàn)橹貜?fù)數(shù)據(jù)少，索引樹查詢更有效率，等價(jià)基數(shù)越大越好。

2、數(shù)據(jù)具有唯一性，建議生成唯一性索引。在數(shù)據(jù)庫的層面，保證數(shù)據(jù)正確性 

3、頻繁group by、order by的列建議生成索引?？梢源蠓岣叻纸M和排序效率 

4、經(jīng)常用于查詢條件的字段建議生成索引。通過索引查詢，速度更快

索引失效的場景

1、模糊搜索：左模糊或全模糊都會(huì)導(dǎo)致索引失效，比如'%a'和'%a%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'a%' 。

2、隱式類型轉(zhuǎn)換：比如select * from t where name = xxx , name是字符串類型，但是沒有加引號(hào)，所以是由MySQL隱式轉(zhuǎn)換的，所以會(huì)讓索引失效 3、當(dāng)語句中帶有or的時(shí)候：比如select * from t where name=‘sw’ or age=14

4、不符合聯(lián)合索引的最左前綴匹配：(A,B,C)的聯(lián)合索引，你只where了C或B或只有B,C

關(guān)于索引的知識(shí)點(diǎn)：

主鍵索引：主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存的是整行數(shù)據(jù)信息。在InnoDB里，主鍵索引也被稱為聚簇索引（clustered index）。主鍵自增是無法保證完全自增的哦，遇到唯一鍵沖突、事務(wù)回滾等都可能導(dǎo)致不連續(xù)。

唯一索引：以唯一列生成的索引，該列不允許有重復(fù)值，但允許有空值(NULL)

普通索引跟唯一索引查詢性能：InnoDB的數(shù)據(jù)是按數(shù)據(jù)頁為單位來讀寫的，默認(rèn)每頁16KB，因此這兩種索引查詢數(shù)據(jù)性能差別微乎其微。

change buffer：普通索引用在更新過程的加速，更新的字段如果在緩存中，如果是普通索引則直接更新即可。如果是唯一索引需要將所有數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存來確保不違背唯一性，所以盡量用普通索引。

非主鍵索引：非主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)內(nèi)容是主鍵的值。在InnoDB里，非主鍵索引也被稱為二級(jí)索引（secondary index）

回表：先通過數(shù)據(jù)庫索引掃描出數(shù)據(jù)所在的行，再通過行主鍵id取出索引中未提供的數(shù)據(jù)，即基于非主鍵索引的查詢需要多掃描一棵索引樹。

覆蓋索引：如果一個(gè)索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的字段的值，我們就稱之為覆蓋索引。

聯(lián)合索引：相對(duì)單列索引，組合索引是用多個(gè)列組合構(gòu)建的索引，一次性最多聯(lián)合16個(gè)。

最左前綴原則：對(duì)多個(gè)字段同時(shí)建立的組合索引(有順序，ABC，ACB是完全不同的兩種聯(lián)合索引) 以聯(lián)合索引(a,b,c)為例，建立這樣的索引相當(dāng)于建立了索引a、ab、abc三個(gè)索引。另外組合索引實(shí)際還是一個(gè)索引，并非真的創(chuàng)建了多個(gè)索引，只是產(chǎn)生的效果等價(jià)于產(chǎn)生多個(gè)索引。

索引下推：MySQL 5.6引入了索引下推優(yōu)化，可以在索引遍歷過程中，對(duì)索引中包含的字段先做判斷，過濾掉不符合條件的記錄，減少回表字?jǐn)?shù)。

索引維護(hù)：B+樹為了維護(hù)索引有序性涉及到頁分裂跟頁合并。增刪數(shù)據(jù)時(shí)需考慮頁空間利用率。

自增主鍵：一般會(huì)建立與業(yè)務(wù)無關(guān)的自增主鍵，不會(huì)觸發(fā)葉子節(jié)點(diǎn)分裂。

延遲關(guān)聯(lián)：通過使用覆蓋索引查詢返回需要的主鍵，再根據(jù)主鍵關(guān)聯(lián)原表獲得需要的數(shù)據(jù)。

InnoDB存儲(chǔ): * .frm文件是一份定義文件，也就是定義數(shù)據(jù)庫表是一張?jiān)趺礃拥谋怼?.ibd文件則是該表的索引，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)文件，既該表的所有索引樹，所有行記錄數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在該文件中。

MyISAM存儲(chǔ)：* .frm文件是一份定義文件，也就是定義數(shù)據(jù)庫表是一張?jiān)趺礃拥谋怼? .MYD文件是MyISAM存儲(chǔ)引擎表的所有行數(shù)據(jù)的文件。* .MYI文件存放的是MyISAM存儲(chǔ)引擎表的索引相關(guān)數(shù)據(jù)的文件。MyISAM引擎下，表數(shù)據(jù)和表索引數(shù)據(jù)是分開存儲(chǔ)的。

MyISAM查詢：在MyISAM下，主鍵索引和輔助鍵索引都屬于非聚簇索引。查詢不管是走主鍵索引，還是非主鍵索引，在葉子結(jié)點(diǎn)得到的都是目的數(shù)據(jù)的地址，還需要通過該地址，才能在數(shù)據(jù)文件中找到目的數(shù)據(jù)。

PS：InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引

4、SQL事務(wù)隔離級(jí)別

ACID的四個(gè)特性

原子性（Atomicity）：把多個(gè)操作放到一個(gè)事務(wù)中，保證這些操作要么都成功，要么都不成功

一致性（Consistency）：理解成一串對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的程序執(zhí)行下來，不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生不好的影響，比如憑空產(chǎn)生，或消失

隔離性（Isolation，又稱獨(dú)立性）：隔離性的意思就是多個(gè)事務(wù)之間互相不干擾，即使是并發(fā)事務(wù)的情況下，他們只是兩個(gè)并發(fā)執(zhí)行沒有交集，互不影響的東西；當(dāng)然實(shí)現(xiàn)中，也不一定需要這么完整隔離性，即不一定需要這么的互不干擾，有時(shí)候還是允許有部分干擾的。所以MySQL可以支持4種事務(wù)隔離性

持久性（Durability）：當(dāng)某個(gè)操作操作完畢了，那么結(jié)果就是這樣了，并且這個(gè)操作會(huì)持久化到日志記錄中

PS：ACID中C與CAP定理中C的區(qū)別

ACID的C著重強(qiáng)調(diào)單數(shù)據(jù)庫事務(wù)操作時(shí)，要保證數(shù)據(jù)的完整和正確性，數(shù)據(jù)不會(huì)憑空消失跟增加。CAP 理論中的C指的是對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)多個(gè)備份的讀寫一致性

事務(wù)操作可能會(huì)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)問題

1、臟讀(dirty read)：B事務(wù)更改數(shù)據(jù)還未提交，A事務(wù)已經(jīng)看到并且用了。B事務(wù)如果回滾，則A事務(wù)做錯(cuò)了 

2、 不可重復(fù)讀(non-repeatable read)：不可重復(fù)讀的重點(diǎn)是修改: 同樣的條件, 你讀取過的數(shù)據(jù), 再次讀取出來發(fā)現(xiàn)值不一樣了，只需要鎖住滿足條件的記錄 

3、 幻讀(phantom read)：事務(wù)A先修改了某個(gè)表的所有紀(jì)錄的狀態(tài)字段為已處理，未提交；事務(wù)B也在此時(shí)新增了一條未處理的記錄，并提交了；事務(wù)A隨后查詢記錄，卻發(fā)現(xiàn)有一條記錄是未處理的造成幻讀現(xiàn)象，幻讀僅專指新插入的行。幻讀會(huì)造成語義上的問題跟數(shù)據(jù)一致性問題。

4、 在可重復(fù)讀RR隔離級(jí)別下，普通查詢是快照讀，是不會(huì)看到別的事務(wù)插入的數(shù)據(jù)的。因此，幻讀在當(dāng)前讀下才會(huì)出現(xiàn)。要用間隙鎖解決此問題。

在說隔離級(jí)別之前，你首先要知道，你隔離得越嚴(yán)實(shí)，效率就會(huì)越低。因此很多時(shí)候，我們都要在二者之間尋找一個(gè)平衡點(diǎn)。SQL標(biāo)準(zhǔn)的事務(wù)隔離級(jí)別由低到高如下：

上圖從上到下的模式會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的并行性能依次降低，安全性依次提高。

讀未提交：別人改數(shù)據(jù)的事務(wù)尚未提交，我在我的事務(wù)中也能讀到。

讀已提交(Oracle默認(rèn))：別人改數(shù)據(jù)的事務(wù)已經(jīng)提交，我在我的事務(wù)中才能讀到。

可重復(fù)讀(MySQL默認(rèn))：別人改數(shù)據(jù)的事務(wù)已經(jīng)提交，我在我的事務(wù)中也不去讀，以此保證重復(fù)讀一致性。

串行：我的事務(wù)尚未提交，別人就別想改數(shù)據(jù)。

標(biāo)準(zhǔn)跟實(shí)現(xiàn)：上面都是關(guān)于事務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)，但是每一種數(shù)據(jù)庫都有不同的實(shí)現(xiàn)，比如MySQL InnDB 默認(rèn)為RR級(jí)別，但是不會(huì)出現(xiàn)幻讀。因?yàn)楫?dāng)事務(wù)A更新了所有記錄的某個(gè)字段，此時(shí)事務(wù)A會(huì)獲得對(duì)這個(gè)表的表鎖，因?yàn)槭聞?wù)A還沒有提交，所以事務(wù)A獲得的鎖沒有釋放，此時(shí)事務(wù)B在該表插入新記錄，會(huì)因?yàn)闊o法獲得該表的鎖，則導(dǎo)致插入操作被阻塞。只有事務(wù)A提交了事務(wù)后，釋放了鎖，事務(wù)B才能進(jìn)行接下去的操作。所以可以說   MySQL的RR級(jí)別的隔離是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)解決了臟讀，不可重復(fù)讀和幻讀的。

5、MySQL中的鎖

無論是Java的并發(fā)編程還是數(shù)據(jù)庫的并發(fā)操作都會(huì)涉及到鎖，研發(fā)人員引入了悲觀鎖跟樂觀鎖這樣一種鎖的設(shè)計(jì)思想。

悲觀鎖：

優(yōu)點(diǎn)：適合在寫多讀少的并發(fā)環(huán)境中使用，雖然無法維持非常高的性能，但是在樂觀鎖無法提更好的性能前提下，可以做到數(shù)據(jù)的安全性

缺點(diǎn)：加鎖會(huì)增加系統(tǒng)開銷，雖然能保證數(shù)據(jù)的安全，但數(shù)據(jù)處理吞吐量低，不適合在讀書寫少的場合下使用

樂觀鎖：

優(yōu)點(diǎn)：在讀多寫少的并發(fā)場景下，可以避免數(shù)據(jù)庫加鎖的開銷，提高DAO層的響應(yīng)性能，很多情況下ORM工具都有帶有樂觀鎖的實(shí)現(xiàn)，所以這些方法不一定需要我們?nèi)藶榈娜?shí)現(xiàn)。

缺點(diǎn)：在寫多讀少的并發(fā)場景下，即在寫操作競爭激烈的情況下，會(huì)導(dǎo)致CAS多次重試，沖突頻率過高，導(dǎo)致開銷比悲觀鎖更高。

實(shí)現(xiàn)：數(shù)據(jù)庫層面的樂觀鎖其實(shí)跟CAS思想類似， 通數(shù)據(jù)版本號(hào)或者時(shí)間戳也可以實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)庫并發(fā)場景主要有三種：

讀-讀：不存在任何問題，也不需要并發(fā)控制

讀-寫：有隔離性問題，可能遇到臟讀，幻讀，不可重復(fù)讀

寫-寫：可能存更新丟失問題，比如第一類更新丟失，第二類更新丟失

兩類更新丟失問題：

第一類更新丟失：事務(wù)A的事務(wù)回滾覆蓋了事務(wù)B已提交的結(jié)果 第二類更新丟失：事務(wù)A的提交覆蓋了事務(wù)B已提交的結(jié)果

為了合理貫徹落實(shí)鎖的思想，MySQL中引入了雜七雜八的各種鎖：

鎖分類

MySQL支持三種層級(jí)的鎖定，分別為

表級(jí)鎖定

MySQL中鎖定粒度最大的一種鎖，最常使用的MYISAM與INNODB都支持表級(jí)鎖定。

頁級(jí)鎖定

是MySQL中鎖定粒度介于行級(jí)鎖和表級(jí)鎖中間的一種鎖，表級(jí)鎖速度快，但沖突多，行級(jí)沖突少，但速度慢。所以取了折衷的頁級(jí)，一次鎖定相鄰的一組記錄。

行級(jí)鎖定

Mysql中鎖定粒度最細(xì)的一種鎖，表示只針對(duì)當(dāng)前操作的行進(jìn)行加鎖。行級(jí)鎖能大大減少數(shù)據(jù)庫操作的沖突。其加鎖粒度最小，但加鎖的開銷也最大行級(jí)鎖不一定比表級(jí)鎖要好：鎖的粒度越細(xì)，代價(jià)越高，相比表級(jí)鎖在表的頭部直接加鎖，行級(jí)鎖還要掃描找到對(duì)應(yīng)的行對(duì)其上鎖，這樣的代價(jià)其實(shí)是比較高的，所以表鎖和行鎖各有所長。

MyISAM中的鎖

雖然MySQL支持表，頁，行三級(jí)鎖定，但MyISAM存儲(chǔ)引擎只支持表鎖。所以MyISAM的加鎖相對(duì)比較開銷低，但數(shù)據(jù)操作的并發(fā)性能相對(duì)就不高。但如果寫操作都是尾插入，那還是可以支持一定程度的讀寫并發(fā)

從MyISAM所支持的鎖中也可以看出，MyISAM是一個(gè)支持讀讀并發(fā)，但不支持通用讀寫并發(fā)，寫寫并發(fā)的數(shù)據(jù)庫引擎，所以它更適合用于讀多寫少的應(yīng)用場合，一般工程中也用的較少。

InnoDB中的鎖

該模式下支持的鎖實(shí)在是太多了，具體如下：

共享鎖和排他鎖 (Shared and Exclusive Locks)

意向鎖（Intention Locks） 

記錄鎖（Record Locks） 

間隙鎖（Gap Locks） 

臨鍵鎖 （Next-Key Locks） 

插入意向鎖（Insert Intention Locks） 

主鍵自增鎖 (AUTO-INC Locks) 

空間索引斷言鎖（Predicate Locks for Spatial Indexes）

舉個(gè)栗子，比如行鎖里的共享鎖跟排它鎖：lock in share modle 共享讀鎖：

為了確保自己查到的數(shù)據(jù)沒有被其他的事務(wù)正在修改，也就是說確保查到的數(shù)據(jù)是最新的數(shù)據(jù)，并且不允許其他人來修改數(shù)據(jù)。但是自己不一定能夠修改數(shù)據(jù)，因?yàn)橛锌赡芷渌氖聞?wù)也對(duì)這些數(shù)據(jù)使用了 in share mode 的方式上了S 鎖。如果不及時(shí)的commit 或者rollback 也可能會(huì)造成大量的事務(wù)等待。

for update排它寫鎖:

為了讓自己查到的數(shù)據(jù)確保是最新數(shù)據(jù)，并且查到后的數(shù)據(jù)只允許自己來修改的時(shí)候，需要用到for update。相當(dāng)于一個(gè) update 語句。在業(yè)務(wù)繁忙的情況下，如果事務(wù)沒有及時(shí)的commit或者rollback 可能會(huì)造成其他事務(wù)長時(shí)間的等待，從而影響數(shù)據(jù)庫的并發(fā)使用效率。

Gap Lock間隙鎖：

1、行鎖只能鎖住行，如果在記錄之間的間隙插入數(shù)據(jù)就無法解決了，因此MySQL引入了間隙鎖(Gap Lock)。間隙鎖是左右開區(qū)間。間隙鎖之間不會(huì)沖突。

2、間隙鎖和行鎖合稱NextKeyLock，每個(gè)NextKeyLock是前開后閉區(qū)間。

間隙鎖加鎖原則(學(xué)完忘那種)：

1、加鎖的基本單位是 NextKeyLock，是前開后閉區(qū)間。

2、查找過程中訪問到的對(duì)象才會(huì)加鎖。

3、索引上的等值查詢，給唯一索引加鎖的時(shí)候，NextKeyLock退化為行鎖。

4、索引上的等值查詢，向右遍歷時(shí)且最后一個(gè)值不滿足等值條件的時(shí)候，NextKeyLock退化為間隙鎖。

5、唯一索引上的范圍查詢會(huì)訪問到不滿足條件的第一個(gè)值為止。

6、MVCC

MVCC：

1、全稱Multi-Version Concurrency Control，即多版本并發(fā)控制。MVCC是一種并發(fā)控制的理念，維持一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)版本，使得讀寫操作沒有沖突。

2、MVCC在MySQL InnoDB中實(shí)現(xiàn)目的主要是為了提高數(shù)據(jù)庫并發(fā)性能，用更好的方式去處理讀-寫沖突，做到即使有讀寫沖突時(shí)，也能做到不加鎖，非阻塞并發(fā)讀。

MySQL InnoDB下的當(dāng)前讀和快照讀

當(dāng)前讀

1、像select lock in share mode(共享鎖)、select for update 、update、insert、delete(排他鎖)這些操作都是一種當(dāng)前讀，就是它讀取的是記錄的最新版本，讀取時(shí)還要保證其他并發(fā)事務(wù)不能修改當(dāng)前記錄，會(huì)對(duì)讀取的記錄進(jìn)行加鎖。

2、當(dāng)前讀可以認(rèn)為是悲觀鎖的具體功能實(shí)現(xiàn)

快照讀

1、不加鎖的select就是快照讀，即不加鎖的非阻塞讀；快照讀的前提是隔離級(jí)別不是串行級(jí)別，串行級(jí)別下的快照讀會(huì)退化成當(dāng)前讀；之所以出現(xiàn)快照讀的情況，是基于提高并發(fā)性能的考慮，快照讀的實(shí)現(xiàn)是基于多版本并發(fā)控制，即MVCC，可以認(rèn)為MVCC是行鎖的一個(gè)變種，但它在很多情況下，避免了加鎖操作，降低了開銷；既然是基于多版本，即快照讀可能讀到的并不一定是數(shù)據(jù)的最新版本，而有可能是之前的歷史版本。

2、快照讀就是MVCC思想在MySQL的具體非阻塞讀功能實(shí)現(xiàn)，MVCC的目的就是為了實(shí)現(xiàn)讀-寫沖突不加鎖，提高并發(fā)讀寫性能，而這個(gè)讀指的就是快照讀。

3、快照讀就是MySQL為我們實(shí)現(xiàn)MVCC理想模型的其中一個(gè)具體非阻塞讀功能。

因?yàn)榇罄胁粷M意只讓數(shù)據(jù)庫采用悲觀鎖這樣性能不佳的形式去解決讀-寫沖突問題，而提出了MVCC，所以我們可以形成兩個(gè)組合：

MVCC + 悲觀鎖：MVCC解決讀寫沖突，悲觀鎖解決寫寫沖突

MVCC + 樂觀鎖：MVCC解決讀寫沖突，樂觀鎖解決寫寫沖突

MVCC的實(shí)現(xiàn)原理

MVCC實(shí)現(xiàn)原理主要是依賴記錄中的 四個(gè)隱式字段、undo日志 、Consistent Read View來實(shí)現(xiàn)的。

四個(gè)隱式字段：

DB_TRX_ID：

6byte，最近修改(修改/插入)事務(wù)ID：記錄創(chuàng)建這條記錄/最后一次修改該記錄的事務(wù)ID

DB_ROLL_PTR

7byte，回滾指針，指向這條記錄的上一個(gè)版本（存儲(chǔ)于rollback segment里）

DB_ROW_ID

6byte，隱含的自增ID（隱藏主鍵），如果數(shù)據(jù)表沒有主鍵，InnoDB會(huì)自動(dòng)以DB_ROW_ID產(chǎn)生一個(gè)聚簇索引

FLAG

一個(gè)刪除flag隱藏字段, 既記錄被更新或刪除并不代表真的刪除，而是刪除flag變了

事務(wù)對(duì)一條記錄的修改，會(huì)導(dǎo)致該記錄的undo log成為一條記錄版本線性表(鏈表)，undo log的鏈?zhǔn)拙褪亲钚碌呐f記錄，鏈尾就是最早的舊記錄。

undo日志：此知識(shí)點(diǎn)上文已經(jīng)說過了，對(duì)MVCC有幫助的實(shí)質(zhì)是update undo log，undo log實(shí)際上就是存在rollback segment中舊記錄鏈。

一致讀視圖 Consistent Read View：Read View是事務(wù)進(jìn)行快照讀操作的時(shí)候生產(chǎn)的讀視圖(Read View)，在該事務(wù)執(zhí)行的快照讀的那一刻，會(huì)生成數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)當(dāng)前的一個(gè)快照，記錄并維護(hù)系統(tǒng)當(dāng)前活躍事務(wù)的ID(InnoDB里面每個(gè)事務(wù)有一個(gè)唯一的事務(wù)ID，叫作transaction id。它是在事務(wù)開始的時(shí)候向InnoDB的事務(wù)系統(tǒng)申請的，是按申請順序嚴(yán)格遞增的)。拿著這個(gè)ID跟記錄中ID對(duì)比進(jìn)行選擇性展示，這里說下大致的思維。

你可以簡單的理解為MVCC為每一行增加了兩個(gè)隱藏字段，兩個(gè)字段分別保存了這個(gè)行的當(dāng)前事務(wù)ID跟行的刪除事務(wù)ID。

insert時(shí)：

InnoDB為新插入的每一行保存當(dāng)前系統(tǒng)版本號(hào)作為版本號(hào)。

select時(shí)：

1、 InnoDB只會(huì)查找版本早于當(dāng)前事務(wù)版本的數(shù)據(jù)行(也就是行的系統(tǒng)版本號(hào)<=事務(wù)的系統(tǒng)版本號(hào))，這樣可以確保事務(wù)讀取的行，要么是在事務(wù)開始前已經(jīng)存在的，要么是事務(wù)自身插入或者修改過的。

2、行的刪除版本要么未定義，要么大于當(dāng)前事務(wù)版本號(hào)，這可以確保事務(wù)讀取到的行在事務(wù)開始之前未被刪除。

3、只有1，2 同時(shí)滿足的記錄，才能返回作為查詢結(jié)果。

delete時(shí)：

InnoDB會(huì)為刪除的每一行保存當(dāng)前系統(tǒng)的版本號(hào)(事務(wù)的ID)作為刪除標(biāo)識(shí).

update時(shí)：

InnoDB執(zhí)行update，實(shí)際上是新插入了一行記錄，并保存其創(chuàng)建時(shí)間為當(dāng)前事務(wù)的ID，同時(shí)保存當(dāng)前事務(wù)ID到要update的行的刪除時(shí)間。

上面只是一個(gè)淺顯的講解MVCC選擇標(biāo)準(zhǔn)流程，源碼層面應(yīng)該是根據(jù)低水位跟高水位來截取的。具體實(shí)現(xiàn)可自行百度。

重點(diǎn)：

1、事務(wù)中快照讀的結(jié)果是非常依賴該事務(wù)首次出現(xiàn)快照讀的地方，即某個(gè)事務(wù)中首次出現(xiàn)快照讀的地方非常關(guān)鍵，它有決定該事務(wù)后續(xù)快照讀結(jié)果的能力。

2、在RC隔離級(jí)別下，是每個(gè)快照讀都會(huì)生成并獲取最新的Read View；而在RR隔離級(jí)別下，則是同一個(gè)事務(wù)中的第一個(gè)快照讀才會(huì)創(chuàng)建Read View, 之后的快照讀獲取的都是同一個(gè)Read View。

7、緩沖池（buffer pool）

應(yīng)用系統(tǒng)分層架構(gòu)，為了加速數(shù)據(jù)訪問，會(huì)把最常訪問的數(shù)據(jù)，放在緩存(cache)里，避免每次都去訪問數(shù)據(jù)庫。操作系統(tǒng)，會(huì)有緩沖池(buffer pool)機(jī)制，避免每次訪問磁盤，以加速數(shù)據(jù)的訪問。MySQL作為一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，同樣具有緩沖池(buffer pool)機(jī)制，以避免每次查詢數(shù)據(jù)都進(jìn)行磁盤IO，主要作用：

1、存在的意義是加速查詢 

2、緩沖池(buffer pool) 是一種常見的降低磁盤訪問 的機(jī)制；

3、緩沖池通常以頁(page 16K)為單位緩存數(shù)據(jù)；

4、緩沖池的常見管理算法是LRU，memcache，OS，InnoDB都使用了這種算法；

5、InnoDB對(duì)普通LRU進(jìn)行了優(yōu)化：將緩沖池分為老生代和新生代，入緩沖池的頁，優(yōu)先進(jìn)入老生代，該頁被訪問，才進(jìn)入新生代，以解決預(yù)讀失效的問題頁被訪問。且在老生代停留時(shí)間超過配置閾值的，才進(jìn)入新生代，以解決批量數(shù)據(jù)訪問，大量熱數(shù)據(jù)淘汰的問題

預(yù)讀失效：

由于預(yù)讀(Read-Ahead)，提前把頁放入了緩沖池，但最終MySQL并沒有從頁中讀取數(shù)據(jù)，稱為預(yù)讀失效

緩沖池污染：

當(dāng)某一個(gè)SQL語句，要批量掃描大量數(shù)據(jù)時(shí)，可能導(dǎo)致把緩沖池的所有頁都替換出去，導(dǎo)致大量熱數(shù)據(jù)被換出，MySQL性能急劇下降，這種情況叫緩沖池污染。解決辦法：加入老生代停留時(shí)間窗口策略后，短時(shí)間內(nèi)被大量加載的頁，并不會(huì)立刻插入新生代頭部，而是優(yōu)先淘汰那些，短期內(nèi)僅僅訪問了一次的頁。

8、table瘦身

空洞：

MySQL執(zhí)行delete命令其實(shí)只是把記錄的位置，或者數(shù)據(jù)頁標(biāo)記為了可復(fù)用，但磁盤文件的大小是不會(huì)變的。通過delete命令是不能回收表空間的。這些可以復(fù)用，而沒有被使用的空間，看起來就像是空洞。插入時(shí)候引發(fā)分裂同樣會(huì)產(chǎn)生空洞。

重建表思路：

1、新建一個(gè)跟A表結(jié)構(gòu)相同的表B 

2、按照主鍵ID將A數(shù)據(jù)一行行讀取同步到表B 

3、用表B替換表A實(shí)現(xiàn)效果上的瘦身。

重建表指令：

1、alter table A engine=InnoDB，慎重用，牛逼的DBA都用下面的開源工具。

2、推薦Github：gh-ost

9、SQL Joins、統(tǒng)計(jì)、 隨機(jī)查詢

7種join具體如下：

統(tǒng)計(jì)：

1、MyISAM模式下把一個(gè)表的總行數(shù)存在了磁盤上，直接拿來用即可 

2、InnoDB引擎由于 MVCC的原因，需要把數(shù)據(jù)讀出來然后累計(jì)求和 

3、性能來說 由壞到好：count(字段) < count(主鍵id) < count(1) ≈ count(*)，盡量用count(*)即可。

隨機(jī)查詢：

mysql> select word from words order by rand() limit 3;

直接使用order by rand()，explain 這個(gè)語句發(fā)現(xiàn)需要 Using temporary和 Using filesort，查詢的執(zhí)行代價(jià)往往是比較大的。所以在設(shè)計(jì)的時(shí)要避開這種寫法。

mysql> select count(*) into @C from t;

set @Y1 = floor(@C * rand());

set @Y2 = floor(@C * rand());

set @Y3 = floor(@C * rand());

select * from t limit @Y1,1; 

select * from t limit @Y2,1;

select * from t limit @Y3,1;

這樣可以避免臨時(shí)表跟排序的產(chǎn)生，最終查詢行數(shù) = C + (Y1+1) + (Y2+1) + (Y3+1)

exist 和 in 對(duì)比：

1、in查詢時(shí)首先查詢子查詢的表，然后將內(nèi)表和外表做一個(gè)笛卡爾積，然后按照條件進(jìn)行篩選。

2、子查詢使用 exists，會(huì)先進(jìn)行主查詢，將查詢到的每行數(shù)據(jù)循環(huán)帶入子查詢校驗(yàn)是否存在，過濾出整體的返回?cái)?shù)據(jù)。

3、兩表大小相當(dāng)，in 和 exists 差別不大。內(nèi)表大，用 exists 效率較高；內(nèi)表小，用 in 效率較高。

4、查詢用not in 那么內(nèi)外表都進(jìn)行全表掃描，沒有用到索引；而not exists 的子查詢依然能用到表上的索引。not exists比not in要快。

10、MySQL優(yōu)化

SQL優(yōu)化主要分4個(gè)方向：SQL語句跟索引、表結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)配置、硬件。

總優(yōu)化思路就是最大化利用索引、盡可能避免全表掃描、減少無效數(shù)據(jù)的查詢：

1、減少數(shù)據(jù)訪問：設(shè)置合理的字段類型，啟用壓縮，通過索引訪問等減少磁盤 IO。

2、返回更少的數(shù)據(jù)：只返回需要的字段和數(shù)據(jù)分頁處理，減少磁盤 IO 及網(wǎng)絡(luò) IO。

3、減少交互次數(shù)：批量 DML 操作，函數(shù)存儲(chǔ)等減少數(shù)據(jù)連接次數(shù)。

4、減少服務(wù)器 CPU 開銷：盡量減少數(shù)據(jù)庫排序操作以及全表查詢，減少 CPU 內(nèi)存占用 。

5、分表分區(qū)：使用表分區(qū)，可以增加并行操作，更大限度利用 CPU 資源。

SQL語句優(yōu)化大致舉例：

1、合理建立覆蓋索引：可以有效減少回表。

2、union，or，in都能命中索引，建議使用in 

3、負(fù)向條件(!=、<>、not in、not exists、not like 等) 索引不會(huì)使用索引，建議用in。

4、在列上進(jìn)行運(yùn)算或使用函數(shù)會(huì)使索引失效，從而進(jìn)行全表掃描 

5、小心隱式類型轉(zhuǎn)換，原字符串用整型會(huì)觸發(fā)CAST函數(shù)導(dǎo)致索引失效。原int用字符串則會(huì)走索引。

6、不建議使用%前綴模糊查詢。

7、多表關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，小表在前，大表在后。在 MySQL 中，執(zhí)行 from 后的表關(guān)聯(lián)查詢是從左往右執(zhí)行的(Oracle 相反)，第一張表會(huì)涉及到全表掃描。

8、調(diào)整 Where 字句中的連接順序，MySQL 采用從左往右，自上而下的順序解析 where 子句。根據(jù)這個(gè)原理，應(yīng)將過濾數(shù)據(jù)多的條件往前放，最快速度縮小結(jié)果集。

SQL調(diào)優(yōu)大致思路：

1、先用慢查詢?nèi)罩径ㄎ痪唧w需要優(yōu)化的sql 

2、使用 explain 執(zhí)行計(jì)劃查看索引使用情況 

3、重點(diǎn)關(guān)注(一般情況下根據(jù)這4列就能找到索引問題)：

1、key（查看有沒有使用索引） 

2、key_len（查看索引使用是否充分）

3、type（查看索引類型） 

4、Extra（查看附加信息：排序、臨時(shí)表、where條件為false等）

4、根據(jù)上1步找出的索引問題優(yōu)化sql 5、再回到第2步

表結(jié)構(gòu)優(yōu)化：

1、盡量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作為整數(shù)類型而非INT，如果非負(fù)則加上UNSIGNED 。

2、VARCHAR的長度只分配真正需要的空間 。

3、盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME 。

4、單表不要有太多字段，建議在20以內(nèi)。

5、避免使用NULL字段，很難查詢優(yōu)化且占用額外索引空間。字符串默認(rèn)為''。

讀寫分離：

只在主服務(wù)器上寫，只在從服務(wù)器上讀。對(duì)應(yīng)到數(shù)據(jù)庫集群一般都是一主一從、一主多從。業(yè)務(wù)服務(wù)器把需要寫的操作都寫到主數(shù)據(jù)庫中，讀的操作都去從庫查詢。主庫會(huì)同步數(shù)據(jù)到從庫保證數(shù)據(jù)的一致性。一般 讀寫分離 的實(shí)現(xiàn)方式有兩種：代碼封裝跟數(shù)據(jù)庫中間件。

分庫分表：分庫分表分為垂直和水平兩個(gè)方式，一般是先垂直后水平。

1、垂直分庫：將應(yīng)用分為若干模塊，比如訂單模塊、用戶模塊、商品模塊、支付模塊等等。其實(shí)就是微服務(wù)的理念。

2、垂直分表：一般將不常用字段跟數(shù)據(jù)較大的字段做拆分。

3、水平分表：根據(jù)場景選擇什么字段作分表字段，比如淘寶日訂單1000萬，用userId作分表字段，數(shù)據(jù)查詢支持到最近6個(gè)月的訂單，超過6個(gè)月的做歸檔處理，那么6個(gè)月的數(shù)據(jù)量就是18億，分1024張表，每個(gè)表存200W數(shù)據(jù)，hash(userId)%100找到對(duì)應(yīng)表格。

4、ID生成器：分布式ID 需要跨庫全局唯一方便查詢存儲(chǔ)-檢索數(shù)據(jù)，確保唯一性跟數(shù)字遞增性。

目前主要流行的分庫分表工具 就是Mycat和sharding-sphere。

TiDB：開源分布式數(shù)據(jù)庫，結(jié)合了傳統(tǒng)的 RDBMS 和NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持無限的水平擴(kuò)展，具備強(qiáng)一致性和高可用性。TiDB 的目標(biāo)是為 OLTP(Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 場景提供一站式的解決方案。TiDB 具備如下核心特點(diǎn)

1、支持 MySQL 協(xié)議（開發(fā)接入成本低）。

2、100% 支持事務(wù)（數(shù)據(jù)一致性實(shí)現(xiàn)簡單、可靠）。

3、無限水平拓展（不必考慮分庫分表），不停服務(wù)。

4、TiDB 支持和 MySQL 的互備。

5、遵循jdbc原則，學(xué)習(xí)成本低，強(qiáng)關(guān)系型，強(qiáng)一致性，不用擔(dān)心主從配置，不用考慮分庫分表，還可以無縫動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。

適合：

1、原業(yè)務(wù)的 MySQL 的業(yè)務(wù)遇到單機(jī)容量或者性能瓶頸時(shí)，可以考慮使用 TiDB 無縫替換 MySQL。

2、大數(shù)據(jù)量下，MySQL 復(fù)雜查詢很慢。

3、大數(shù)據(jù)量下，數(shù)據(jù)增長很快，接近單機(jī)處理的極限，不想分庫分表或者使用數(shù)據(jù)庫中間件等對(duì)業(yè)務(wù)侵入性較大、對(duì)業(yè)務(wù)有約束的 Sharding 方案。

4、大數(shù)據(jù)量下，有高并發(fā)實(shí)時(shí)寫入、實(shí)時(shí)查詢、實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析的需求。5、有分布式事務(wù)、多數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù) 100% 強(qiáng)一致性、auto-failover 的高可用的需求。

不適合：

1、單機(jī) MySQL 能滿足的場景也用不到 TiDB。

2、數(shù)據(jù)條數(shù)少于 5000w 的場景下通常用不到 TiDB，TiDB 是為大規(guī)模的數(shù)據(jù)場景設(shè)計(jì)的。

3、如果你的應(yīng)用數(shù)據(jù)量?。ㄋ袛?shù)據(jù)千萬級(jí)別行以下），且沒有高可用、強(qiáng)一致性或者多數(shù)據(jù)中心復(fù)制等要求，那么就不適合使用 TiDB。

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