MySQL内存使用率高常引发用户担忧，但多数情况并非内存泄漏，而是由于其缓存机制如Buffer Pool的预分配和连接缓存所致。排查时可关注连接数、慢查询和业务压力。平台优化方面，采用jemalloc内存分配器有效降低了内存碎片和提升了回收效率，使内存使用更加合理。建议用户优化查询和控制连接数，同时定期评估数据库资源需求。

测试过程中因配置不一致导致效率低下，常见问题包括订单主体错误、OA审批模板配置复杂、数据同步影响数据库性能等。为解决这些问题，探索了定时同步、自动同步和手动同步三种方案。最终采用自动与手动结合的方式，实现了MySQL和TiDB双库的实时同步，显著提升了工作效率和配置准确性，日均同步数据量达50W-150W，失败率极低。

Uber的MySQL数据库系统是其数据基础设施的核心,管理着2300多个独立集群,确保高可用性和数据无丢失。通过控制平面的重新设计,实现了从99.9%到99.99%的可用性提升。关键功能包括集群管理、主节点故障切换、节点生命周期管理和数据库操作。自动化流程如节点替换和架构变更,确保了系统的灵活性和稳定性。使用Cadence驱动的工作流提升了操作效率,提供了可靠的MySQL平台支持Uber的多种服务需求。

深入探讨MySQL慢查询分析的关键技术，重点在于优化查询的响应时间、扫描行数和返回行数。通过示例展示索引在查询中的重要性，特别是全表扫描和索引覆盖扫描的对比。介绍聚簇索引及覆盖索引的概念，强调索引列顺序和最左前缀法则对查询优化的影响，并详述文件排序的使用条件及影响。

数据一致性校验如何在小红书实践并落地。

基础设施即代码(Infrastructure as Code, IaC)已经成为云时代DevOps实践中不可或缺的一环。通过代码来管理和配置基础设施,我们可以像开发软件一样,用工程化的方法来对待基础设施。在IaC领域,Terraform无疑是最流行的工具之一。

本文将带您深入探讨MySQL中Undo Log、Redo Log和Binlog的核心机制，全面解析它们如何协同工作以保障事务的ACID特性。从查询优化到数据修改，我们将揭示这些日志在实际应用中的具体实现方式和作用机制，帮助您全面掌握MySQL事务管理的内部原理，提升数据库设计和运维的能力。

在做MySQL的SQL优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。

Buffer Pool 作为MySQL当中至关重要的一个组件，MySQL所有增删改的操作，都需要在 Buffer Pool 中执行。

随着用户表上数据量的增加，一些SQL的执行时间会变得越来越长。比如一些需要全表扫描的查询SQL，数据扫描过程会耗费一定的时间，表越大时扫描时间越久。再比如一些创建二级索引、重建表的DDL操作，会扫描全表，并做排序操作，表越大时扫描和排序耗时都会比较久。

为提升SQL查询性能，MySQL社区于8.0.14推出了InnoDB并行扫描特性，可通过innodb_parallel_read_threads变量控制并行扫描聚簇索引的线程数量；于 8.0.27 支持并行创建索引，可通过innodb_ddl_threads控制创建二级索引的并行线程数量，加速索引创建过程。MySQL的并行当前仅限于InnoDB层对全表的一个并行。

本文以8.0.37代码为基准，对InnoDB层的这些并行技术做一些基本介绍、原理解析。

本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程，cost计算，剪枝算法等，希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。

InnoDB默认的事务隔离级别是REPEATABLE-READ，它为了解决该隔离级别并发情况下的幻读问题，使用了LBCC（基于锁的并发控制）和MVCC（多版本的并发控制）两种方案。其中LBCC解决的是当前读情况下的幻读问题，MVCC解决的是快照读情况下的幻读问题，那既然如此，该隔离级别下是否仍然还存在幻读的问题呢？幻读问题到底有没有完全解决呢？

MySQL死锁问题大家或多或少都有了解，但是面对实际场景该如何排查呢，本文将通过实际的例子来带大家一起揭秘。

本文介绍了一次 MySQL 数据迁移的流程，通过方案选型、业务改造、双写迁移最终实现了亿级数据的迁移。

走单个二级索引还是走索引合并更快？

解读「页级别、行级别的并发访问控制」。