大家好，我是 V 哥。SQL调优对于提升数据库查询性能至关重要，特别是当数据量大时。以下是20个详细的SQL调优指南和高级技巧，结合案例说明，帮助优化SQL查询的性能。 1. 选择合适的索引 技巧:

大家好，我是苏三~ 对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满

什么是读写分离（一） 而我们对数据库一般分为： master（主库也是写库） slave（从库也为读库） 而读写分离的意思就是：所有的写（insert update delete）操作走主库、其他走从

除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。 而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。 ba…

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下…

本文从实际项目实践出发，对自己主导的一次完整的百亿大表拆分的实践经验进行总结。其中包括一些核心的流程：背景介绍、现状梳理、技术选型、详细设计、平滑上线等

一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就

上图给大家汇总了一份清单，是目前我能想到一些优化点以及这么多年的踩坑总结。虽然大家对此并不陌生，但肯定有你平常想不到的，我尽可能的给大家整理出了一份较全的总结并给大家一一举例详解，希望做到温故而知新。

今天的话题，要给大家分享的是：百万级数据表分页查询，为什么不是千万，亿级呢，你想啊，单表千万上亿，你不是疯了吗，早就分表了，单表数据量通常都是控制在几百万左右，真正实际项目中，都是百万级数据，维恩老师