MySQL“必知必会”的36个知识点

2018 年 11 月 14 日 运维帮

毫无疑问,MySQL 是当下最流行的开源数据库。凭借强大的性能和易于使用性,它已被 Google、Facebook、YouTube、百度、网易和新浪等大型互联网公司所应用。更有统计,世界上一流的互联网公司中,排名前 20 的有 80% 都是 MySQL 的忠实用户。

我刚开始接触 MySQL ,是在百度贴吧做权限系统的时候。那会我们遇到了一个奇怪的问题,一个正常 10 毫秒完成的 SQL 查询请求会突然变得要执行 100 多毫秒才结束。我上网查不到答案,只好硬着头皮翻源码。后来遇到了越来越多的问题,也是类似的情景,于是我就逐步养成了通过分析源码理解原理的习惯

后来到了阿里,我参与了阿里云关系型数据库服务内核的开发,并且负责开发开源分支 AliSQL,让我对 MySQL 内核和源码有了更深层次的研究和理解。在服务内部客户和公有云客户的过程中,我有机会面对和解决足够多的问题,再通过手册的系统学习,算是将 MySQL 的知识网络补了起来。

这些年,打着“数据库大拿”的称号(当然,我并不敢这么自诩),许多开发人员都会找我咨询,他们经常问我诸如“为什么我的 count(*) 这么慢”“MySQL 对于千万级的大表要怎么优化”“SQL 使用 Join 好还是多次 Select 好”“1000 多万条数据,我建了索引还是慢,怎么办”等等问题。

我发现其实许多开发者,都对如何学习和应用 MySQL 比较迷茫。我在使用 MySQL 的过程中,也曾遇到了形形色色的问题,从开发技巧到管理维护,从性能问题到安全问题。回顾这个过程,我的第一个感受就是,如果一开始就有一些从理论到实战的系统性指导,那该多好啊,也许我可以学习得更快些

因此,我在极客时间开设《MySQL 实战 45 讲》专栏,就是希望能结合我十几年跟 MySQL 打交道的实战经验,让更多使用或对 MySQL 感兴趣的朋友少走弯路,真正搞懂 MySQL。

“码”上订阅《MySQL 实战 45 讲》

我是谁?

我是林晓斌,网名“丁奇”。我先后在百度和阿里任职,从事 MySQL 数据库方面的工作,一步步地从一个数据库小白成为 MySQL 的代码贡献者。回想起来,从我第一次翻 MySQL 的源码查到答案至今,已经有十个年头了。在这个过程中,见证了 MySQL 从一个小型的关系型数据库发展为各大企业的核心数据库系统,也走了不少弯路,但同时也收获了很多的知识和思考,希望能在这个专栏里分享给你。

作为一个过来人,我能深刻地意识到深入研究 MySQL 源码对于我人生的影响。不说别的,MySQL 本身就是一个设计优良的系统,深入研究源码,你能从中学习到其巧妙的设计思路,并且把这些思路用到自己的工作中

比如 MySQL 里的 WAL 机制、索引的实现、缓存的处理方式等等,这些都是非常经典的设计,其中的设计思路和理念可以帮你解决你日常工作中的很多问题。换句话说,这就相当于你直接在向开发 MySQL 的大神学习开发经验。我相信他们有足够大的格局和实力来帮你成长和进步。

你将获得?

这个专栏里,我并不想带你去见证 MySQL 是有多复杂,相反,我会帮你梳理出学习 MySQL 的主线知识,比如事务、索引、锁等。在这条主线上,每个点就是一个概念、一个机制或者一个原理说明。我会就开发过程中经常遇到的具体问题和你分析讨论,并且帮你理解问题背后的本质。当然,讲本质的时候,我会把它涉及的周边知识给你捋一遍。

MySQL 内容可谓浩瀚,因此这个专栏肯定无法覆盖所有  MySQL 知识,而我将在线的选择上,选那些平时使用数据库需要会用到的。希望这些线组成的网,能够让你对 MySQL 的体系框架有更好的认识。

概括起来,看完我的专栏,你会有下面收获:

  • MySQL 核心技术详解与原理说明

  • 36 个 MySQL 常见痛点问题解析

  • 完整的 MySQL 学习路径

下面是目录,更清晰地展示了这个专栏的具体内容。

限时福利

福利一:限时优惠¥68,原价¥99,11 月 24 日恢复原价

福利二:每邀请一位好友购买,你可获得 24 元现金返现,多邀多得,上不封顶,随时提现。(提现流程:极客时间 App - 我的 - 分享有赏)

如何订阅

长按识别下图二维码,试读或订阅专栏。

点击「阅读原文」,试读或订阅专栏


登录查看更多
0

相关内容

一个开源的关系型数据库,开发者为瑞典 MySQL AB 公司。在2008年1月16号被 Sun 公司收购。而2009年,SUN 又被 Oracle 收购.目前 MySQL 被很多互联网企业所使用。有体积小、速度快、总体拥有成本低,开放源码等优点
【干货书】现代数据平台架构,636页pdf
专知会员服务
250+阅读 · 2020年6月15日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
229+阅读 · 2020年5月21日
【实用书】Python数据科学从零开始,330页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年5月19日
Python导论,476页pdf,现代Python计算
专知会员服务
254+阅读 · 2020年5月17日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
【书籍推荐】简洁的Python编程(Clean Python),附274页pdf
专知会员服务
173+阅读 · 2020年1月1日
【干货】大数据入门指南:Hadoop、Hive、Spark、 Storm等
专知会员服务
94+阅读 · 2019年12月4日
【电子书】C++ Primer Plus 第6版,附PDF
专知会员服务
83+阅读 · 2019年11月25日
分布式核心技术知识图谱,带走不谢
架构师之路
12+阅读 · 2019年9月23日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
亿级订单数据的访问与存储,怎么实现与优化?
码农翻身
16+阅读 · 2019年4月17日
如何快速入门TensorFlow ?丨极客时间
InfoQ
4+阅读 · 2019年1月8日
136个Python 机器学习知识点让你受益终生!
PaperWeekly
8+阅读 · 2018年12月23日
136 个 Python 机器学习知识点让你受益终生!
Python开发者
7+阅读 · 2018年12月18日
做机器学习和AI必备的42个数学知识点
AI前线
8+阅读 · 2018年12月6日
136 个Python 机器学习知识点让你受益终生!
ImportNew
3+阅读 · 2018年11月27日
Python 杠上 Java、C/C++,赢面有几成?
CSDN
6+阅读 · 2018年4月12日
用Python制作3D动画
Python程序员
30+阅读 · 2018年1月17日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年2月6日
Arxiv
3+阅读 · 2019年9月5日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月6日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】现代数据平台架构,636页pdf
专知会员服务
250+阅读 · 2020年6月15日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
229+阅读 · 2020年5月21日
【实用书】Python数据科学从零开始,330页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年5月19日
Python导论,476页pdf,现代Python计算
专知会员服务
254+阅读 · 2020年5月17日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
【书籍推荐】简洁的Python编程(Clean Python),附274页pdf
专知会员服务
173+阅读 · 2020年1月1日
【干货】大数据入门指南:Hadoop、Hive、Spark、 Storm等
专知会员服务
94+阅读 · 2019年12月4日
【电子书】C++ Primer Plus 第6版,附PDF
专知会员服务
83+阅读 · 2019年11月25日
相关资讯
分布式核心技术知识图谱,带走不谢
架构师之路
12+阅读 · 2019年9月23日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
亿级订单数据的访问与存储,怎么实现与优化?
码农翻身
16+阅读 · 2019年4月17日
如何快速入门TensorFlow ?丨极客时间
InfoQ
4+阅读 · 2019年1月8日
136个Python 机器学习知识点让你受益终生!
PaperWeekly
8+阅读 · 2018年12月23日
136 个 Python 机器学习知识点让你受益终生!
Python开发者
7+阅读 · 2018年12月18日
做机器学习和AI必备的42个数学知识点
AI前线
8+阅读 · 2018年12月6日
136 个Python 机器学习知识点让你受益终生!
ImportNew
3+阅读 · 2018年11月27日
Python 杠上 Java、C/C++,赢面有几成?
CSDN
6+阅读 · 2018年4月12日
用Python制作3D动画
Python程序员
30+阅读 · 2018年1月17日
相关论文
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年2月6日
Arxiv
3+阅读 · 2019年9月5日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月6日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员