MySQL高性能：索引、锁、事务、分库分表如何撑起亿级数据

叁歲伎倆 2023-01-18 04:22 133阅读 0赞

最近项目增加，缺人手，面试不少，但匹配的人少的可怜。跟其他组的面试官聊，他也抱怨了一番，说**候选人有点儿花拳绣腿**，回答问题不落地，拿面试最常问的MySQL来说，并不只是懂“增删改查”、表关联就万事大吉了。

> 千万条数据，走索引还是慢，怎么解决？
> 
> 千万级数据，分库分表怎么做？
> 
> 主从延迟怎么解决？

这些关于**实践以及底层的问题会是面试时区分你和竞争者的一个关键指标**，同时也会对我们的实际工作产生真正价值。

我们服务于业务，问题的根源也在于业务量极大或者场景复杂，面对这样的状况，我们需要清楚解决的基本逻辑。

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（MySQL逻辑架构）

拿MySQL优化来说，主要分4个方向：**SQL语句跟索引、表结构、系统配置、硬件**。总优化思路就是最大化利用索引、尽可能避免全表扫描、减少无效数据查询：

1、减少数据访问：设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘 IO。

2、返回更少的数据：只返回需要的字段和数据分页处理，减少磁盘 IO 及网络 IO。

3、减少交互次数：批量 DML 操作，函数存储等减少数据连接次数。

4、减少服务器 CPU 开销：尽量减少数据库排序操作以及全表查询，减少 CPU 内存占用 。

5、分表分区：使用表分区，可以增加并行操作，更大限度利用 CPU 资源。

当然，**掌握了这些基本原则，我们还是会面临一些难题**。比如通过分表来解决大表问题，**分表主键**如何选择，分表后的**跨表查询**怎么解决？大事务会导致锁定太多的数据，造成大量的阻塞和超时，出现**主从延迟**，这要通过什么方式来改善？

MySQL确实是个庞杂的体系，**掌握的越深入，我们能做的事情也就越多**。

观察周围的大牛你就会发现，他们的关键特征之一，就是能解决别人解决不了的问题，一是懂，二是快，而我们首先要做的就是先在懂上吃透。

前段时间和玄姐（**前58集团技术委员会主席、阿里云MVP、腾讯云TVP**）聊，收获颇多。他谈到，以架构师的思路和视野学习 MySQL ，既能够**夯实分库分表、分布式部署等核心技术点，又能够掌握普通开发者，难以触及的 MySQL 架构设计方法论**。你在数据库层面，在工作中、团队里、面试时，也就拥有了同行难以复制的核心竞争力。

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