字节二面必问的数据库优化知识点，我总结了这些套路

Posted 2021-05-15 Linux云计算网络

提起数据库优化，我们一定都不陌生。不论平时做开发、运维还是和面试官之间的博弈，数据库调优，始终是每一个程序员都无法绕开核心技术点。

你知道数据库有多少种调优方法吗？如果你认为答出“索引”就能高枕无忧，可就大错特错了。虽然索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一，但面试官想听的不是单纯的方法，而是你解决问题背后的逻辑是什么，有没有贯穿海量数据设计的思想。

2021 移动互联网下半场，海量数据场景骤增，高性能数据库调优能力一定要牢牢掌握。我建议你认真阅读接下来的内容，一定会撬动你对数据库的理解和认知！

01

当面试官问数据库调优时

他们到底想问什么？

在芸芸开发工程师中，数据库怎么玩、怎么用才能脱颖而出？比如， 同样是索引，B+树索引和哈希索引有何不同？ 又该怎么选？ 什么是表分区？ 表分区和分表逻辑上的差异是什么？只用 SQL 能不能实现漂亮的调优？

说实话，面试官最爱考验的数据库优化方法论，只是“虚晃一枪”。只有拥有洞察系统瓶颈的能力，并能通过合理的架构设计、参数调整最大化节约系统资源，实现降本增效，才是谁也抢不走的核心竞争力。

所以，精通数据库调优的关键，就是看你对 mysql 底层原理理解有多深。

02

从存储引擎底层原理

到千亿级海量数据高性能实践

设计思想，才是核心

一个高段位程序员精通 MySQL 的路径通常是这样的：

• 第一阶段：掌握以 InnoDB 为核心的 MySQL 存储引擎原理，夯实琐、事务、架构逻辑和基本组成；

• 第二阶段：深入掌握分库分表、主从分离、分片键、主键的设计原理和选择方案，从理论知识和方法论层面彻底拿下 MySQL 深度学习；

• 最终阶段：将理论与方法用于实践，真实应对海量数据高并发场景下的数据库调优。

InnoDB 存储引擎架构图解

路径通了，但过程里一定会涉及到很多痛点和难处，例如：怎样学习 MySQL 的底层原理更容易记牢？大厂成熟稳定的分库分表设计，有没有一个参考或准则？海量数据高并发场景平时接触不到，如何获取实践经验？

记住，一切高水准的数据库设计，究其本质都来源于思想的指导和真实实践，缺乏千锤百炼的经验赋能，短期内一定难以突破技术瓶颈！

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