扛得住的MySQL数据库架构

数据库优化是系统工程，性能的提升靠整体。本课程将面面俱到的讲解提升数据库性能的各种因素，让你在最短的时间从小白到资深，将数据库整体架构了然于胸

第1章 实例和故事 试看7 节 | 50分钟

决定电商11大促成败的各个关键因素。

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视频：1-1 什么决定了电商双11大促的成败 (04:04)试看

视频：1-2 在双11大促中的数据库服务器 (06:03)

视频：1-3 在大促中什么影响了数据库性能 (07:55)

视频：1-4 大表带来的问题 (14:13)

视频：1-5 大事务带来的问题 (17:27)

作业：1-6 讨论题在日常工作中如何应对高并发大数据量对数据库性能挑战

作业：1-7 讨论题在MySQL中事务的作用是什么？

第2章 什么影响了MySQL性能 试看30 节 | 210分钟

详细介绍影响性能各个因素，包括硬件、 *** 作系统等等。

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视频：2-1 影响性能的几个方面 (04:08)试看

视频：2-2 CPU资源和可用内存大小 (10:54)

视频：2-3 磁盘的配置和选择 (04:44)

视频：2-4 使用RAID增加传统机器硬盘的性能 (11:30)

视频：2-5 使用固态存储SSD或PCIe卡 (08:35)

视频：2-6 使用网络存储SAN和NAS (07:16)

视频：2-7 总结：服务器硬件对性能的影响 (03:27)

视频：2-8 *** 作系统对性能的影响-MySQL适合的 *** 作系统 (03:50)

视频：2-9 CentOS系统参数优化 (11:43)

视频：2-10 文件系统对性能的影响 (03:29)

视频：2-11 MySQL体系结构 (05:29)

视频：2-12 MySQL常用存储引擎之MyISAM (13:23)

视频：2-13 MySQL常用存储引擎之Innodb (10:44)

视频：2-14 Innodb存储引擎的特性(1) (15:24)

视频：2-15 Innodb存储引擎的特性(2) (08:44)

视频：2-16 MySQL常用存储引擎之CSV (09:19)

视频：2-17 MySQL常用存储引擎之Archive (06:08)

视频：2-18 MySQL常用存储引擎之Memory (10:40)

视频：2-19 MySQL常用存储引擎之Federated (11:21)

视频：2-20 如何选择存储引擎 (04:33)

视频：2-21 MySQL服务器参数介绍 (08:04)

视频：2-22 内存配置相关参数 (09:24)

视频：2-23 IO相关配置参数 (10:01)

视频：2-24 安全相关配置参数 (06:13)

视频：2-25 其它常用配置参数 (03:41)

视频：2-26 数据库设计对性能的影响 (04:36)

视频：2-27 总结 (01:32)

作业：2-28 讨论题你会如何配置公司的数据库服务器硬件？

作业：2-29 讨论题你认为对数据库性能影响最大的因素是什么

作业：2-30 讨论题做为电商的DBA，建议开发选哪种MySQL存储引擎

第3章 MySQL基准测试8 节 | 65分钟

了解基准测试,MySQL基准测试工具介绍及实例演示。

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视频：3-1 什么是基准测试 (02:20)

视频：3-2 如何进行基准测试 (09:00)

视频：3-3 基准测试演示实例 (11:18)

视频：3-4 Mysql基准测试工具之mysqlslap (13:30)

视频：3-5 Mysql基准测试工具之sysbench (11:07)

视频：3-6 sysbench基准测试演示实例 (17:11)

作业：3-7 讨论题MySQL基准测试是否可以体现出业务系统的真实性能

作业：3-8 实 *** 题参数不同取值对性能的影响

第4章 MySQL数据库结构优化14 节 | 85分钟

详细介绍数据库结构设计、范式和反范式设计、物理设计等等。

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视频：4-1 数据库结构优化介绍 (06:52)

视频：4-2 数据库结构设计 (14:49)

视频：4-3 需求分析及逻辑设计 (11:00)

视频：4-4 需求分析及逻辑设计-反范式化设计 (06:44)

视频：4-5 范式化设计和反范式化设计优缺点 (04:06)

视频：4-6 物理设计介绍 (05:17)

视频：4-7 物理设计-数据类型的选择 (18:59)

视频：4-8 物理设计-如何存储日期类型 (13:37)

视频：4-9 物理设计-总结 (02:37)

图文：4-10 说明MyISAM和Innodb存储引擎的5点不同

作业：4-11 讨论题判断表结构是否符合第三范式要求如不满足要如何修改

作业：4-12 实 *** 题请设计一个电商订单系统的数据库结构

作业：4-13 讨论题以下那个字段适合作为Innodb表的主建使用

作业：4-14 讨论题请为下表中的字段选择合适的数据类型

第5章 MySQL高可用架构设计 试看24 节 | 249分钟

详细介绍二进制日志及其对复制的影响、GTID的复制、MMM、MHA等等。

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视频：5-1 mysql复制功能介绍 (04:58)

视频：5-2 mysql二进制日志 (22:05)

视频：5-3 mysql二进制日志格式对复制的影响 (09:37)

视频：5-4 mysql复制工作方式 (03:08)

视频：5-5 基于日志点的复制 (20:06)

视频：5-6 基于GTID的复制 (22:32)

视频：5-7 MySQL复制拓扑 (13:58)

视频：5-8 MySQL复制性能优化 (09:23)

视频：5-9 MySQL复制常见问题处理 (08:31)

视频：5-10 什么是高可用架构 (14:09)

视频：5-11 MMM架构介绍 (08:09)

视频：5-12 MMM架构实例演示（上） (09:16)试看

视频：5-13 MMM架构实例演示（下） (18:55)

视频：5-14 MMM架构的优缺点 (08:01)

视频：5-15 MHA架构介绍 (10:02)

视频：5-16 MHA架构实例演示(1) (13:11)

视频：5-17 MHA架构实例演示(2) (16:54)

视频：5-18 MHA架构优缺点 (05:14)

视频：5-19 读写分离和负载均衡介绍 (11:42)

视频：5-20 MaxScale实例演示 (18:25)

作业：5-21 讨论题MySQL主从复制为什么会有延迟，延迟又是如何产生

作业：5-22 实 *** 题请为某互联网项目设计9999%MySQL架构

作业：5-23 讨论题如何给一个已经存在的主从复制集群新增一个从节点

作业：5-24 讨论题给你三台数据库服务器，你如何设计它的高可用架构

第6章 数据库索引优化8 节 | 65分钟

介绍BTree索引和Hash索引，详细介绍索引的优化策略等等。

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视频：6-1 Btree索引和Hash索引 (20:09)

视频：6-2 安装演示数据库 (01:19)

视频：6-3 索引优化策略（上） (17:33)

视频：6-4 索引优化策略（中） (13:02)

视频：6-5 索引优化策略（下） (12:30)

作业：6-6 讨论题一列上建立了索引，查询时就一定会用到这个索引吗

作业：6-7 讨论题在定义联合索引时为什么需要注意联合索引中的顺序

作业：6-8 实 *** 题SQL建立索引，你会考虑那些因素

第7章 SQL查询优化9 节 | 62分钟

详细介绍慢查询日志及示例演示,MySQL查询优化器介绍及特定SQL的查询优化等。

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视频：7-1 获取有性能问题SQL的三种方法 (05:14)

视频：7-2 慢查询日志介绍 (08:57)

视频：7-3 慢查询日志实例 (08:27)

视频：7-4 实时获取性能问题SQL (02:21)

视频：7-5 SQL的解析预处理及生成执行计划 (16:02)

视频：7-6 如何确定查询处理各个阶段所消耗的时间 (09:35)

视频：7-7 特定SQL的查询优化 (10:34)

作业：7-8 讨论题如何跟据需要对一个大表中的数据进行删除或更新

作业：7-9 讨论题如何获取需要优化的SQL查询

第8章 数据库的分库分表5 节 | 48分钟

详细介绍数据库分库分表的实现原理及演示案例等。

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视频：8-1 数据库分库分表的几种方式 (04:34)

视频：8-2 数据库分片前的准备 (13:53)

视频：8-3 数据库分片演示(上) (11:40)

视频：8-4 数据库分片演示(下) (17:02)

作业：8-5 讨论题对于大表来说我们一定要进行分库分表吗

第9章 数据库监控7 节 | 29分钟

介绍数据库可用性监控、性能监控、MySQL主从复制监控等

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视频：9-1 数据库监控介绍 (04:46)

视频：9-2 数据库可用性监控 (07:20)

视频：9-3 数据库性能监控 (09:39)

视频：9-4 MySQL主从复制监控 (06:16)

作业：9-5 讨论题QPS是否可以真实的反映出数据库的负载情况

作业：9-6 讨论题如何正确评估数据库的当前负载状况

作业：9-7 实 *** 题开发一个简单监控脚本，监控mySQL数据库阻塞情况

1 基本思想之什么是分库分表？

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

2 基本思想之为什么要分库分表？

数

据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据 *** 作，增

删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、

数据处理能力都将遭遇瓶颈。

3 分库分表的实施策略。

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

31

何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据

库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

32

何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库

上。例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、

part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，

然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。

33 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

而

如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体

的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

4 分库分表存在的问题。

41 事务问题。

在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

42 跨库跨表的join问题。

在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

43 额外的数据管理负担和数据运算压力。

额

外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于

一个记录用户成绩的用户数据表userTable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order

by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order

by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。

写在文前：视频版本和文字版本略有不同，想要看我深情并茂演绎，请看视频版本 (喵懂区块链22期|分片（Sharding）：以太坊太慢，“盘”他！)，思维逻辑怪，请看文案加长版。

最近以太坊由于君士坦丁堡升级（Constantinople）而出现了压倒性的积极走势，而以太坊的升级之路则犹如升级打怪一般，落入了rabbit hole，谁也不知道这洞有多深。既然是“路漫漫其修远兮”，则把脚下的每一步走好走准，则成了至关重要的点。攻破这一难点之后，以太坊的下一技术难点---Sharding分片，则又被摆到了台面上。本期《喵懂区块链》会带大家走进让以太坊快起来的法宝--- Sharding分片。

什么是sharding分片？

分片技术其实并不是什么新概念，起初是针对大型中心数据库提出的优化方案，具体来说就是将大型数据库中的数据划按照某种规则分成很多数据分片（shard），再将这些数据分片分别存放在不同的服务器中，以减小每个服务器的数据访问压力，从而提高整个数据库系统的性能。

我们举一个通俗的小例子：

比如我们平时经常使用的美团，滴滴打车等软件，就可以按照“城市”来进行分片，由于不同城市的数据不需要互通，就可以将不同城市的数据存放在不同数据库中，这样既可以把数据库服务器部署到离对应城市最近的节点上，还可以提高访问速度，何乐而不为呢？！

从上面的例子中，我大家应该对分片的概念有了初步了解，那么对应到区块链场景中来说，分片又是怎么样的呢？

以以太坊分片为例，在原有的单链系统中，公链整体的性能取决于单个节点的性能，进行分片之后，每个节点只需要承当全网部分工作，各个分片并行工作，按照Vitalik的话来说，each shard is like a separate galaxy每个分片都像是独立的小宇宙，这样效率自然噌噌噌提升！原本以太坊链全网TPS约为20，现在若增加到100个分片，那么全网TPS可以提升至2000，同理，全网容量也将提升至原来的100倍。

“每个节点只需要承担全网部分工作”，这就会引出几大问题，1怎么确定这个节点是负责哪个分片的工作？2哪些交易应该归类到哪些分片当中去？3每个节点是否只需要储存自己所在分片的交易信息（账本）？

根据以上问题的实现与否，我们可以将分片依次分为三种类型：网络分片，交易分片，状态分片。

网络分片：如何将全网节点划分到不同分片当中去。

交易分片：如何将全网交易划分到不同分片当中去。

状态分片：如何让各个节点只维护各自分片内的账本，但又不影响整个系统的安全性。

主链和分片链的区别和联系？

分片的类型我们已经明白了，那么主链（Main chain）和分片链（shard chain）有什么不同呢？

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在主链中，我们知道记账的人叫做矿工，账本是存在区块当中，对应到分片链当中，则是Collator校对人和Collation校对块。

类似于区块的构成，Collation校对块也包含Collation header校对头和tansaction list具体的交易信息。

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对比下来，主链和分片链本身来说，还是大同小异，但是一但要把他们联系起来，问题就变得复杂了，这里我们举个通俗的小例子类比一下：

假设，

以太坊主链=温州银行

每个分片=温州银行分行

比如：

shard1（分片1）=温州银行（杭州分行）

Shard2（分片2）=温州银行（宁波分行）

……

在这个系统中，我们就会清晰看到几大问题：1各大分行的账本如何汇总到总行里去？2各大分行的账本如何互联？

对应到主链和分片链系统当中来，则变成了1分片链和主链如何实现跨链链接？2分片之间怎么互联？甚至分叉的场景要怎么办

分片链和主链如何实现跨链链接？

为了将分片链加入到主链中，在主链上需要有一个叫做验证人管理员合约（Validator Manager Contract）VMC的特殊合约。VMC具体是这样的：

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所有的验证人把它们的保证金（stake）存入 VMC当中，这些验证人就会被收录在VMC的common validator pool验证人备选池中。系统将会“隔一段时间”根据stake权益的多少随机为每个分片抽取一名验证人，将各个分片的collation header校对头信息同步到主链中去。

这里的“隔一段时间”，我们需要额外解释一下：“时间”，也叫period周期，这到底是怎么确定的呢？答案是主要看开发人员在最终代码中的实现为准，比如说我们把周期定为5个区块，那么就意味着主链出5个区块，所有分片链分别出一个collation校对块，这就间接决定了分片链的出块时间。

这种随机的形式，使得验证者无法提前预测他们何时会成为验证者，也无法预测会成为哪个分片的验证人，从而预防作恶的可能性。

如果一旦发现我们的分片验证人作恶了，他的stake权益就会被剥夺。

跨分片通信（cross-shard communication）怎么办？

比如说一个转账方小A在分片M中，收款方小B在分片N中，小A可以通过主链这个桥梁，完成扣款 *** 作，并创建一个带有ID的 receipt收据，代表着“自己已经完成了扣款 *** 作”，收款方小B可以根据这个 receipt ID 创建一个receipt-consuming收据消费交易，“消费”成功了之后，收款也就成功了。

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分片链分叉了怎么办？（fork choice rule）

在以往的分叉情况中，都是“以最长链为主链”，在分片当中，分叉规则是“以最长主链里面的最长分片链为有效分片链（the longest valid shard chain within the longest valid main chain）”。

什么意思呢？我们举个例子：

一条主链出现了分叉，一条分叉连续跟了两个区块，同时也跟了两个Collation校对块，另一条则是一个区块和一个校对块，那么很明显，第一条是有效链。

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接下来，第二条链又加了一个区块，变成两个区块和一个Collation校对块，依然很明显，第一条链仍然是有效链：

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接下来，第一条链上又加了一个区块，虽然这条链上只有一个Collation校对块，但是它的主链长度已经超过了第一条，那么第二条则成为了现在的有效链，这就是分片场景下的分叉规则，首先比较主链长度，再比较分片链长度！

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以太坊分片的实现是一个漫长的过程，就连Vitalik自己也说将会分阶段来逐步实现，分片到底能不能从理论走向实践，我们还是小小期待一下吧。

参考资料：

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