MySQL，永远滴神！
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MySQL，永远滴神！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
DB-Engines 最近发布了 2021 年 3 月份的数据库排名。
本月排行版中前三名的依然是：Oracle、mysql、Microsoft SQL Server。
而且分数遥遥领先于后面的 PostgreSQL、IBM Db2（只讨论关系型数据库）。
可以看到，MySQL 与 Oracle 的得分是很接近的，DB-Engines 是根据 Google、Bing、LinkedIn、Stackoverflow 中提到关键字算出的分数，可信度是很高的，但这个统计并没有算上国内程序员的选择，对于国内的大部分程序员，是很少使用 bing、linkedin 等网站的，甚至 google、stackoverflow 也用得不多，所以，如果我们加上国内程序员的选择，Mysql 将当之无愧成为数据库领域的霸主。
目前阿里巴巴主要采用的是 OceanBase（基于 Mysql）, 同时也会单独的使用 Mysql；京东使用的数据库主要是 Redis、Mysql、Hbase；腾讯使用的是 Mysql 和部分自研 NoSQL。对于其他众多中小互联网公司来说，免费、开源、高性能、良好生态的 Mysql 是他们的第一选择。
所以，对于国内外的程序员来说，掌握好 Mysql 都是非常重要的。但实际上国内的程序员对 Mysql 都掌握得不深入。
Mysql 对于程序员来说就像一个黑盒，有些人根本不知道这个黑盒的运行机制，我们经常所学到的 Mysql 优化技巧，其实就是一种应用技巧，而这个技巧为什么能提高查询速度是不清楚的。比如：
2. Mysql 中写缓冲区为什么能优化写入的速度？如何做到的？
3. Mysql 在执行一个 SQL 语句时会经过哪些步骤？这每个步骤可以如何优化？
4. 写了一个很长的 SQL，这个 SQL 最终的执行顺序是怎样的？如何优化复杂 SQL?
这些问题回答不出来？说明你对 Mysql 的认识是很表面的，还需要加强 Mysql 底层工作原理的学习。
在说到 Mysql 大表优化时，我们立马想到的就是分库分表，但是实际上在分库分表前，我们应该尽可能的去提高单表的查询效率，比如：
2. 如果一个表中数据量很大，这个时候如何建立索引，如何优化索引？
3. 高并发场景下，使用 Mysql 事务时应该要注意哪些方面，如何进行优化？
这些问题回答不出来？说明你没有高并发、大数据量场景下的 Mysql 使用和优化经验，但是这些是你技术上升一个层级必须突破的瓶颈。
当你发现上述问题都答不上来或者答不到点子上的时候，是因为对 Mysql 欠太多技术债了。这里我推荐一期技术大牛朋友的课程，《高并发场景下如何使 Mysql 高效运行》的视频，全程高能干货，听完豁然开朗！
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《高并发场景下如何使 Mysql 高效运行》课程具体内容：
亿级流量下如何高效的使用 Mysql 索引
1. Innodb 存储基本单位页结构详解
2. 索引底层原理与执行流程精讲
3. Mysql 是如何选择最优索引的
4. 覆盖索引底层原理与执行流程精讲
5. 索引下推底层原理与执行流程精讲
6. Mysql 为什么会出现索引失效
7. 亿级流量下 Mysql 索引优化策略
8. 一线大厂为什么要基于 Mysql 开发自研数据库
超高并发下如何对 Mysql 事务进行优化
1. Buffer Pool 内存结构详解与优化策略分析
2. Mysql 事务底层实现原理及源码详解
3. Innodb 本身针对写语句做了哪些优化
4. MVCC 机制是如何保证事务的隔离性的
5. 超高并发下使用事务时避免死锁策略分析
6. 分布式事务与 Mysql 事务之间的关系是什么
7. 超高并发下如何正确的使用 Mysql 事务及优化策略
8. 一线大厂业务开发中有哪些不为人知的 Mysql 优化技巧
1. 彻底掌握 Mysql 事务、索引的底层工作原理
2. 彻底掌握增删查改 SQL 语句的底层执行机制
3. 学习到如何针对大数据量表进行索引和事务的优化
4. 收获并理解更多更强大的 Mysql 性能优化技巧
5. 收获一线互联网大厂中关于 Mysql 的面试题详解
MySQL 作为数据库领域的王者，不管是开发项目，还是面试拿 offer，都是最需要夯实的基础。现在我对于 Mysql 的疑问已经解决了，但相信应该依然还有很多程序员们有疑惑。
你们可以通过这次学习，掌握 Mysql 中的存储架构、事务核心原理、索引核心原理以及分布式事务核心原理，并结合大厂真实环境下超高并发与亿级流量下对事务和索引进行优化的案例分析与优化策略，可以说，能够横扫一切有关 Mysql 的工作及面试题！
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