MySQL DDL变更后，表存储空间膨胀近100%，统计信息偏差严重，部分SQL出现慢查。根因在于变更工具机制与单行记录过大叠加，导致页分裂异常，一个页仅存一条记录，浪费空间。统计信息因页内唯一值减1操作而失真，进而影响SQL优化器决策。解决方案包括临时执行原生DDL语句重整表空间，长期则需调整变更流程，避免全量与增量数据交叉并行执行。

MySQL单表数据量建议不超过2000万，主要基于B+树索引结构。B+树通过16KB数据页组织数据，非叶子节点存储主键和页指针，叶子节点存储实际数据。三层B+树可支持约2500万行数据，查询最多3次磁盘IO，性能高效。单表行数受主键大小、行数据大小和磁盘限制，合理控制单行大小和索引设计可优化性能。B+树的高扇出特性使其比B树更适合作为MySQL索引。

在MySQL事务中，更新后偶发读取到旧值，原因在于并发事务更新相同记录且值未变。MySQL跳过更新，未更新DB_TRX_ID，导致快照读时返回历史数据。解决方案包括加锁、填充更新内容或使用乐观锁。通过源码分析和场景复现，揭示了这一现象的内在机制。

小红书数据库团队推出基于Binlog Server的数据一致性解决方案，通过提升半同步复制性能，加速日志传输，实现故障时自动补数据，保证数据一致性。该方案使用极少的资源（1C1G）即可将复制速度提升至300MB/s+，优化了故障切换效率，降低运维成本和业务风险，实现数据库快速恢复。目前该方案已100%部署于小红书半同步复制集群。

爱奇艺积分系统完成重磅升级！原MySQL+MongoDB的双存储架构存在性能瓶颈和一致性问题，技术团队将数据统一迁移至MongoDB 7.0，通过分片集群实现水平扩展，支持高并发写入。改造后的系统稳定性显著提升，接口超时减少，数据强一致性得到保障，同时简化了开发维护成本，为亿级用户积分业务打下坚实基础。

在生产环境中，发现MySQL表占用大量磁盘空间，但表数据为空。经分析，应用侧每天凌晨使用insert into .. select * from xx进行数据备份，由于max_binlog_cache_size参数限制，事务回滚导致表空间未释放。临时解决方法是调大该参数，长期建议将新数据写入以日命名的新表，减少数据库压力。合理配置系统参数，避免大事务使用，确保数据库高效运行。

PolarDB凭借云原生架构和MySQL语法兼容性，成为数据迁移的理想选择。为减少迁移对用户的影响，需探索不停机方案。通过DTS服务实现数据迁移，结合DB-Switch快速切换数据源，并引入“蓄水池”确保数据不丢失。工程实践中，切换过程仅需20-300ms，用户几乎无感。

大事务提交时，由于Binlog Events写入需串行执行，导致小事务在提交阶段等待，影响性能。AliSQL和MariaDB-11.7通过优化，将Binlog Cache文件直接转为Binlog文件，消除额外IO，解决大事务提交延迟问题，提升系统稳定性。

MySQL内存问题排查常依赖PFS，但PFS粒度粗且影响性能。Jemalloc作为高效内存分配器，通过采样记录内存分配和释放，提供精准内存监控。支持内存快照生成和图形化展示，便于分析内存泄漏和使用情况。通过案例展示了Jemalloc在MySQL内存问题诊断中的强大能力，并介绍了如何配置和使用Jemalloc进行内存分析。

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。