mysql

MySQL 的LIMIT m n工作原理是先读取前 m+n 条记录，再抛弃前 m 条，然后返回后面的 n 条数据。因此，当 m 值增大时，偏移量也增大，性能表现就会变差。

过多的IN查询或查询条件中的元素过多，确实可能导致MySQL数据库性能下降。本文将探讨三种有效的解决方案，以帮助优化这类问题。

建议使用 COUNT(*)！因为这个是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，而且本文只是基于 MySQL 做了分析，关于 Oracle 中的这个问题，也是众说纷纭的呢。

使用 MySQL 数据库判重，或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行，因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。

在 MySQL 5.6 之前，创建索引时会锁表，但在 MySQL 5.6.7 之后，因为新增了 Online DDL 技术，所以此时在添加索引时，是可以和 DML 数据操作语言 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 等命令一起执行的。​

通过这篇文章，我们详细介绍了分布式分区容错性中的主备切换机制，重点讲解了MySQL和Redis中的主从复制原理和实现方法。希望这些内容对大家有所帮助，让我们在实际开发中能够更好地应对高可用性和容错性挑战。​

在日常业务开发中，where 1=1和<where> 标签到底会不会影响性能，本文将从官方文档来进行说明。

实际上，row_id 是 MySQL 的一种优化算法，它首先考虑使用全字段排序。只有在认为字段长度过长可能影响效率时，才会采用 row_id 排序方式。此外，如果能够利用 sort_buffer 完成排序，MySQL 就不会使用临时文件。

MySQL中的binlog、undo log和redo log各自承担着不同的职责，共同确保数据库的稳定性和可靠性。binlog提供了数据复制和恢复的能力；undo log保障了事务的回滚和并发控制的实现；而redo log则增强了数据的持久性和系统的性能。

InnoDB 的表锁结构和行锁结构，有一部分属性是相同的，也有一部分属性是专用的，所以，代码里定义了三个结构体来描述表锁结构和行锁结构。

Percona Toolkit是一套专业的MySQL和MariaDB数据库管理工具，涵盖了从性能优化到数据同步和备份恢复的多个方面。

全文总结一下，其实就是我们要学会用数据库的要求方式来执行SQL。即要写好应用查询SQL，必须要结合良好的数据结构和合理的索引设计才可以。

在许多应用中，常常将 Redis 用作缓存层，以加速对数据的访问。然而，在使用 MySQL 和 Redis 组合时，保持缓存与数据库之间的一致性是一个不得不考虑的问题。

工作或者面试中，经常会遇到 MySQL 数据库 binlog、undo log、redo log 相关的知识点，今天我们就来一起深入分析这三种 log。

在了解了索引跳跃扫描的执行过程后，一些聪明的读者可能会意识到，这种查询优化更适用于具有较少取值范围和低区分度的字段（比如性别），而当字段的区分度特别高时（比如出生年月日），这种查询可能会变得更慢。