大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍乐观锁的两种实现方式：版本号机制和CAS（Compare And Swap）。 MySQL 内置的并发控制机制 MySQL 内置了强大的并发控制机制，例如 MVCC（多版本并发控制） 和锁机制。这些机制在更高层次上实现了并发控制。自动处理事务隔离和并发冲突，适用于复杂数据库事务管理。 MVCC（多版本并发控制） * 核心：基于事务 ID 和 Undo Log，实现高效的读写并发。 * 特点：快照读无需加锁，写操作使用回滚日志实现隔离性。 MVCC的详细信息参考：《MySQL数据库——多版本并发控制MVCC》 锁机制 1. 按锁粒度：表锁、行锁（InnoDB 默认）。 2. 按锁类型：共享锁（S 锁）、排他锁（X 锁）。 3. 意向锁：

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍 MySQL 的主从复制，从原理到配置再到同步过程。 简介 MySQL 主从复制（Replication）是一种数据分布式存储技术，通过将主库（Master）的数据和操作复制到一个或多个从库（Slave），实现数据的同步和备份。它常用于读写分离、数据容灾、数据分布等场景。 核心组件 1. 主库（Master）： * 负责记录所有数据变更操作到 Binary Log 中。 * 通过网络将 Binary Log 提供给从库。 2. 从库（Slave）： * 负责从主库获取 Binary Log，并通过中继日志（Relay Log）将其重放在本地，最终实现与主库的数据同步。 3. 二进制日志（Binary Log）： * 主库记录所有数据的逻辑操作，用于主从复制和增量备份。 * 包含数据变更的具体操作（语

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL的并发控制：多版本并发控制MVCC。 背景介绍 许多人认为 MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制） 是一种乐观锁的实现方式，我们先来了解一下什么是乐观锁和悲观锁。 数据库并发控制——锁机制 在数据库系统中，并发控制是保证多个事务在并发执行时数据一致性的核心技术。传统的并发控制方法是使用 锁，它是一种直接而有效的解决方案。 * 锁的分类： * DQL（Data Query Language，数据查询语言）：查询数据（如 SELECT）时使用 读锁。 * DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：对数据进行增、删、改操作（如 INSERT、DELETE、UPDATE）时使用 写锁。 * DDL（Data Definition Language，数据库定义语言）

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL的慢查询相关概念，分析步骤及其优化方案等。 什么是慢查询日志？ 慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录机制，用于记录执行时间超过指定阈值（long_query_time）的SQL语句。通过慢查询日志，可以识别和优化性能较差的SQL查询，是数据库性能调优的重要工具。 * 关键点： * 默认阈值：long_query_time 默认值为 10秒，表示运行时间超过10秒的SQL会被记录。 * 默认状态：MySQL 默认未开启慢查询日志，需要手动启用。 * 日志存储方式：支持存储为文件或表。 慢查询日志的相关参数 MySQL慢查询日志的核心参数及其含义如下： 1. 启用和路径配置： * slow_query_log：是否开启慢查询日志，1 表示开启，0 表示关闭。 * slow-query-log-file：日志文件路径和名称（MySQL 5.6及以上版本）。 * log-slow-que

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL的日志类型及其作用，包括 Redo Log、Undo Log、Binary Log 和 Error Log 等，在事务维护，主从同步，慢查询等方面都至关重要。 日志类型 MySQL 中用于数据持久化和恢复的日志机制非常关键，常见的日志类型包括 Redo Log、Undo Log、Binary Log 和 Error Log 等。每种日志都有特定的作用，确保数据库在不同情况下的可恢复性、事务的隔离性和一致性。 这些日志在 MySQL 的数据库操作流程中相互配合，确保数据库的高可用性和高一致性： 1. Undo Log 支持事务的隔离性，并允许回滚事务。 2. Redo Log 保证数据持久性，支持事务提交后的崩溃恢复。 3. Binary

大家好，这里是Good Note，关注 公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍MySQL索引的关键潜规则——最左前缀原则。 @[toc] 图示单值索引和联合索引 单值索引 * 单值索引（唯一索引、主键索引、全文索引等） 是指在数据库表中创建的、仅涉及单个列的索引。也就是说，单值索引是基于表中的单一列（例如，单个字段）创建的索引结构。单值索引底层的 B+ 树如下所示： 联合索引 * 与单值索引只在一个列上建立，联合索引建在多个列上的索引，通常用于优化多列查询。当查询条件中涉及多个列时，数据库引擎会使用最适合的索引来提高查询效率。 * 联合索引的列顺序非常重要，通常是根据查询中最常用的过滤列进行排序。 联合索引的结构依旧是一颗 B+ 树，只不过联合索引的键值数量不是一个，而是多个，如下图所示： 当索引为联合索引时，数据库会依据联合索引最左的字段来构建 B+ 树，也叫 最左前缀匹配原则。 在上图中，我们假如创建一个 (a, b)

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL索引的三个潜规则——回表查询、索引覆盖、索引下推，以提升数据库的性能。 之前我们在《MySQL数据库——索引介绍》文章中介绍了按存储方式将索引划分为聚集索引和非聚集索引，由此引出了一些索引设计的潜规则（回表查询、索引覆盖、索引下推）。 * 回表查询、索引覆盖、索引下推 是 InnoDB 的核心优化特性，尤其是索引下推，这是 InnoDB 的独有能力。 * 如果使用 MyISAM 或 Memory 存储引擎，只能利用回表查询和索引覆盖，无法使用索引下推优化。 索引回顾 聚集索引（Clustered Index） InnoDB 中的主键索引就是聚簇索引。 * 叶子节点存储整行数据。 * 索引即数据，查询到索引即查询到数据。 * 表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。 * 每个表只能有一个聚集索引，因为索引只能按照一种方式排序。 非聚集索引（Secondary Index/辅助索引/

大家好，这里是编程Cookbook。本文先介绍数据结构中树的演化过程，之后介绍为什么MySQL数据库选择了B+树作为索引结构。 树的演化 1. 树 非线性结构，每个节点有唯一的一个父结点和多个子结点（子树），为一对多的关系。 2. 二叉树 每个结点最多有两颗子树，并且子树有左右之分，不能颠倒。 3. 满二叉树 每一层的结点个数都达到了当层能达到的最大结点数。 4. 完全二叉树 除了最下面一层之外，其余层的结点个数都达到了当层能达到的最大结点数，且最下面一层只从左至右连续存在若干结点，右边的结点全部不存在。 5. 二叉查找树 (BST) 又称为二叉排序树、二叉搜索树。定义如下： * 要么二叉査找树是一棵空树。 * 要么二叉查找树由根结点、左子

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MYSQL的事务，包括ACID、隔离级别、以及如何解决并发带来的问题。 MySQL事务是对数据库操作的一组处理逻辑单元，通常包括一系列的SQL语句，事务保证了这些语句要么全部成功执行，要么全部失败后回滚。 事务的特性：ACID MySQL中的事务管理机制符合ACID特性，确保数据的一致性、可靠性和完整性。分别是： 1. 原子性（Atomicity） 2. 一致性（Consistency） 3. 隔离性（Isolation） 4. 持久性（Durability） 1. 原子性（Atomicity） 定义： * 事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不做，不能只执行部分操作。换句话说，事务是“原子”级的，事务的操作不可分割。 * 如果事务在执行过程中发生错误，所有已执行的操作都会回滚，数据会恢复到事务开始之前的状态。 实现原理： 原子性通过 undo log 来实现。事务执行过程中，如果发生错误或用户执行了回滚（

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL数据库中的索引，包括索引结构设计（B+树、哈希等）、用途（主键索引、唯一索引等）、聚集索引和非聚集索引，以及索引创建和使用的原则等。 按底层数据结构分类 MySQL 提供了四种主要的索引实现，每种索引类型有不同的应用场景和特点。以下是这四种索引类型： 索引类型 适用场景 支持的操作 优缺点 存储引擎支持 B+树 索引 常规查询（等值、范围、排序） 等值查询 (=)、范围查询 (>、<)、排序 (ORDER BY)、like、联合索引 优点：高效适配大多数查询操作 缺点：不适合哈希快速定位 InnoDB 和 MyISAM ，Memory（默认情况下是使用哈希索引） 哈希索引 等值查询 等值查询

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL的几种常见锁分类，如：表级锁、行级锁、页面锁、悲观锁、乐观锁、共享锁、排他锁、Gap-锁等。 按锁粒度分 表级锁 * 开销小，加锁快，不会出现死锁，锁粒度大（整张表）。 * 并发度低，发生锁竞争概率大，适合查询。 行级锁 * 开销大，加锁慢，会出现死锁，锁粒度最小（一行数据）。 * 并发度高，发生锁竞争概率小，适合并发写，事务控制。 页面锁 * 开销、加锁速度、锁粒度、并发度都介于表级锁和行级锁之间，会出现死锁。 总结 很难说哪种锁更好，只能根据具体应用程序的特点选择合适的锁。 * 对于查询远大于修改的场景，表级锁是合适的，因为锁粒度大但管理简单。 * 对于并发查询并发更新少量数据的应用，行级锁是更合适的选择，它提供更高的并发性和灵活性。 InnoDB的默认锁是行级锁，但通过意向锁机制实现了多粒度锁的协同工作。 锁与索引关系

大家好，这里是编程Cookbook。本文详细介绍MySQL数据库重要的存储引擎及其适用场景：InnoDB、MyISAM、MEMORY、ARCHIVE。 MySQL的存储引擎（Storage Engine）是用于管理数据存储和数据访问的程序模块。常用的存储引擎有 InnoDB（事务处理和高并发，默认存储引擎）、MyISAM（高查询性能，但不支持事务）、Memory（高速缓存）等。 * InnoDB：适用于大多数业务场景，提供事务、行级锁和外键支持，是MySQL的默认存储引擎。 * MyISAM：适用于读多写少、对事务一致性要求不高的场景。 * MEMORY：适用于需要高速缓存的场景，但数据会在数据库重启时丢失。 * ARCHIVE：适用于存储大量归档数据，不支持更新操作。 * CSV：适用于导出和交换数据的场景，数据以CSV格式存储。 * NDB (Cluster)：适用于分布式、高可用性和高扩展性的场景，通常用于MySQL Cluster。 * FEDERATED：适用于跨数据库查询，允许访问远程数据库中的数据。 * BLACKHOLE：适用于数据复制，

大家好，这里是编程Cookbook。本文简要介绍关系型数据库设计的三范式。 数据库的三范式（3NF）是关系数据库设计中用于减少数据冗余、避免数据异常和提高数据一致性的三种规范化标准。 以下是 第一范式（1NF）、第二范式（2NF） 和 第三范式（3NF） 的详细介绍： 范式 第一范式（1NF） 要求每一列都是不可拆分的原子项。 第二范式（2NF） 第二范式要求属性完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。满足 第一范式 的基础上，解决部分依赖（Partial Dependency）的问题。 * 关系必须满足 第一范式。 * 消除部分依赖：对于复合主键（即由多个列组成的主键），非主属性必须依赖于整个复合主键，而不是依赖于主键的一部分。 订单表中出现业务线，不同业务线的订单价格不同，那么主键就必须是订单id和业务线id（完全依赖）。 第三范式（3NF） 第三范式要求属性直接依赖于主键，不依赖于通过其他非主属性间接依赖于主键。 * 关系必须满足 第二范式。 * 消除传递依赖：任何非主属性都不能通过其他非主属性间接依赖