每次经历数据库性能调优，都是对性能优化的再次认识、对自己知识不足的有力验证，只有不断总结、学习才能少走弯路。

相比高级语言的调试，调试SQL是件痛苦的事。特别是那些上千行的存储过程，更是我等码农的噩梦。

在将上千行存储过程的SQL 分解到 C# 管理后，也存在调试的不通畅，如何让调试流畅些呢，请看后续。

最近几年，数量庞大的个人和组织放弃 Windows 平台选择 Linux 平台，而且随着人们体验到更多 Linux 的发展，这个数字将会继续增长。

为什么要拆分？

请先来看看图中的这段对话。

MySQL在线更改schema的工具很多，如Percona的pt-online-schema-change、 Facebook的 OSC 和 LHM 等，但这些都是基于触发器（Trigger）的，今天咱们介绍的 gh-ost 号称是不需要触发器（Triggerless）支持的在线更改表结构的工具。

当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考本文以下步骤来优化。

近日尝试了关于Mycat分表分库的特性，这里做一些整理，作为入门的参考。本文不对Mycat配置的每一项都进行详细解释，这些内容在其官方的权威指南中都有介绍，这里阐述部署mycat的实际操作过程。

PouchDB 是一个受 Apache CouchDB 启发的开源 JavaScript 数据库，可以完美运行在浏览器中。设计初衷是，帮助Web开发者构建能在本地离线运行的App，一如在线时运行的一样。

TokuDB 是一个支持事务的“新”引擎，有着出色的数据压缩功能，由美国 TokuTek 公司研发。拥有出色的数据压缩功能，如果您的数据写多读少，而且数据量比较大，强烈建议您使用TokuDB，以节省空间成本，并大幅度降低存储使用量和IOPS开销，不过相应的会增加 CPU 的压力。

常见 SQL Server 规范有常见的字段类型选择、约束与索引、禁止使用SELECT * 和禁止在索引列上使用函数或计算等。

一致性非锁定读指的是如果一条记录被加了X锁，其他事务还能读取这条记录。

一致性锁定读指的是一个事务可以通过SELECT语句给某条记录加X锁或者X锁。

执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。

基本上每个跟数据库打交道的程序员（当然也可能是你同事）都会碰一个问题，MySQL误操作后如何快速回滚？比如，delete一张表，忘加限制条件，整张表没了。假如这还是线上环境核心业务数据，那这事就闹大了。误操作后，能快速回滚数据是非常重要的。

数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。

数据库操作是当今 Web 应用程序中的主要瓶颈。 不仅是 DBA（数据库管理员）需要为各种性能问题操心，程序员为做出准确的结构化表，优化查询性能和编写更优代码，也要费尽心思。 在本文中，我列出了一些针对程序员的 MySQL 优化技术。

MySQL数据库是目前开源应用最大的关系型数据库，有海量的应用将数据存储在MySQL数据库中。存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点。本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案。

MyBatis作为一个轻量的SQL映射框架，确实很简单，但是知识点挺多，实际使用中还是会有时想不起来某个标签该怎么写，所以整理了这篇文章，以备查询。由于MyBatis如此简单，使得这一篇文章基本把实际使用中常碰到的事情都涵盖了，包括：MyBatis中的一些概念、MyBatis包含的内容、SQL映射、动态SQL。

mongodb元数据全部存放在configServer中，configServer 是由一组（至少三个）mongod实例组成的集群。configServer 的唯一功能是提供元数据的增删改查。和大多数元数据管理系统（etcd，zookeeper）类似，也是保证一致性与分区容错性。本身不具备中心化的调度功能。

最近研发的项目对DB依赖比较重，梳理了这段时间使用MySQL遇到的8个比较具有代表性的问题： MySQL读写性能和哪些性能相关的配置参数有关; 数据库负载高时，如何找到原因；针对具体的SQL做优化； SQL层面已难以优化，请求量继续增大时的应对策略；MySQL如何做主从数据同步等等。

Memcached 与 Redis ，作为近些年最常用的缓存服务器，相信大家对它们再熟悉不过了。前两年还在学校时，我曾经读过它们的主要源码，如今写篇笔记从个人角度简单对比一下它们的实现方式，有理解错误之处，欢迎指正。