提到分区表，一般按照范围（range）来对数据拆分居多，以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性，不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。

同样都是拿10条数据，查第一页和第一百页的查询速度是一样的吗？为什么？

在我们的印象中，mysql数据表里无非就是存储一行行的数据。跟个excel似的。

直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。

但问题就来了，查询数据性能在 lg(n) 级别的数据结构有很多，比如redis的zset里用到的跳表，也是lg(n)，并且实现还贼简单。

那为什么mysql的索引，不使用跳表呢？

在MySQL查询中，你可能会不经意的掉入某些坑中，甚至某些坑可能让你不死也掉半条命。下面罗列一下常见的坑。

去哪儿网日志分析实践。

MySQL具有开源免费，运维简单，性能好等优点，是在汽车之家使用最多的一种数据库。数据库作为应用的后端存储，承担着数据持久化存储的功能，是应用可以正常对外提供服务的关键组件，数据库的高可用非常重要。

相对于成熟的商业数据库软件，开源的 MySQL高可用需要使用者自己进行设计和研发，本文介绍汽车之家MySQL高可用架构发展历程，建设实践情况。

保证MySQL数据库正常运行的最后一道防线。

备份作为容灾的基础，其重要性不言而喻。本文将以我们熟悉的MySQL数据库着手，构建企业级备份恢复系统。 希望能带给大家一些借鉴意义，欢迎大家围观。

本文介绍在 MDL 系统中常用的数据结构及含义，从实现角度讨论 MDL 的获取机制与死锁检测，最后分享在实践中如何监控 MDL 状态。

Architecture and Challenges faced at scale.

在分布式系统中，分布式锁已经的使用越发常见，我们系统由于较为老旧，使用数据库实现分布式锁，方案为：使用lock_key, lock_biz组成唯一索引，利用数据库对一条记录insert和delete操作的事务性来实现不可重入的db分布式锁。

前一段时间，发现系统分布式锁出现死锁告警，在处理完问题后，重新去看现场日志，发现数据库出现了死锁，在阿里云性能诊断系统中的锁分析里找出死锁日志，但奇怪的是不同的唯一索引值出现了死锁，如下图所示。抱着不懂就研究的心态，重新去研究了mysql Inndb的锁机制（ps：公司mysql 默认是RC隔离级别）。

什么是分布式事务？MySQL分布式事务应当如用使用？是否有什么坑需要注意？它的读写一致性是如何保证的？点我，听我一一道来！

在业务迭代中，随着数据量的上升，会出现慢SQL情况，但是当我们去分析单条SQL的时候，发现其执行速度并没有那么慢，原因是什么呢，那么就可能是RDS服务器IO产生了瓶颈。

本文以 Innodb 引擎为主进行介绍，使用自增主键的好处有很多，如：索引空间占比小、范围查询与排序都友好、避免像 UUID 这样随机字符串带来的页分裂问题等...

通过剖析备份流程，带你了解备份工具的加锁类型和时机。

连接操作是一种数据库中最基本的操作，连接算法的执行效率直接影响到整个数据库的效率、吞吐和资源。通常商业数据库系统一般有三种主流的连接实现：Nested Loop Join、Hash Join和Sort Merge Join。本文概述目前主流的Hash Join实现方式，以及分析MySQL中Hash Join的实现方式。