[汇总]MySQL优化经验和理论

为什么 MySQL 索引要使用 B+树而不是其它树形结构？比如 B 树？

那么可以算出一棵高度为2的B+树，能存放1170*16=18720条这样的数据记录。根据同样的原理我们可以算出一个高度为3的B+树可以存放：1170*1170*16=21902400条这样的记录。

两类非常隐蔽的全表扫描，不能命中索引
第一类：“列类型”与“where值类型”不符，不能命中索引，会导致全表扫描(full table scan)。
第二类：相join的两个表的字符编码不同，不能命中索引，会导致笛卡尔积的循环计算（nested loop）。

同一个SQL语句，为啥性能差异咋就这么大呢？

explain结果中的type字段，ref，ALL等不一样的值究竟是什么含义？常见的type结果及代表的含义，并且通过同一个SQL语句的性能差异，说明建对索引多么重要。

事务已提交，数据却丢了，赶紧检查下这个配置

MySQL 性能优化：8 种常见 SQL 错误用法！

搞懂这些SQL优化技巧，面试横着走

为什么我使用了索引，查询还是慢？

记一次神奇的 sql 查询经历，group by 慢查询优化！

不就是Select Count语句吗

1. COUNT有几种用法？
2. COUNT(字段名)和COUNT(*)的查询结果有什么不同？
3. COUNT(1)和COUNT(*)之间有什么不同？
4. COUNT(1)和COUNT(*)之间的效率哪个更高？
5. 为什么《阿里巴巴Java开发手册》建议使用COUNT(*)
6. MySQL的MyISAM引擎对COUNT(*)做了哪些优化？
7. MySQL的InnoDB引擎对COUNT(*)做了哪些优化？
8. 上面提到的MySQL对COUNT(*)做的优化，有一个关键的前提是什么？
9. SELECT COUNT(*) 的时候，加不加where条件有差别吗？
10. COUNT(*)、COUNT(1)和COUNT(字段名)的执行过程是怎样的？

阿里不让多表join？我偏要！
就是快速造数据。你可以自己先写脚本造数据，看看我是怎么造数据的，就知道我的技巧了。

一款SQL自动检查神器，再也不用担心SQL出错了，自动补全、回滚等功能大全
Yearning MYSQL

频繁插入(insert)的业务，用什么存储引擎更合适？
虽然MyISAM只支持表锁，但高并发select与insert的业务场景，上述机制使得MyISAM的表锁依然有非常强劲的性能。

如何将 MySQL 去重操作优化到极致？

源表中有100万条数据，其中有50万created_time和item_name重复。要把去重后的50万数据写入到目标表。

一次非常有意思的 SQL 优化经历！

开发懵逼了！误用一个双引号，生产数据全变0！

耗时3天，上亿数据如何做到秒级查询？

核心思想是：用一个或多个查询条件（查询条件要求至少输入一个）得到临时表，每个查询条件如果查到集合，就更新这张临时表，最后汇总的时候，只需判断这个临时表是否有值。