双 11、618 期间，系统要尽可能多地卖出商品，尽可能多地收订单，又不能超过库存。在这种高并发、大流量场景下，整个系统的瓶颈点出现在数据库上，本篇文章就库存更新这一场景下讨论如何优化事务 SQL。

和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。 连接层：最上层是一些客户端和连…

前言 这篇文章的主题是记录一次性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方

一、同样是缓存，用map不行吗？ Redis可以存储几十个G的数据，Map行吗？ Redis的缓存可以进行本地持久化，Map行吗？ Redis可以作为分布式缓存，Map只能在同一个JVM中进行缓存；

面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。

索引的由来 大数据时代谁掌握了数据就是掌握了流量，就是掌握的号召力。面对浩瀚的数据如何存储并非难事， 难点在于如何在大数据面前查询依旧快如闪电！ 这

当今互联网应用中，随着业务的发展，数据量越来越大，查询效率越来越高，对于时序数据的存储、查询和分析需求也越来越强烈，这时候 Redis 就成为了首选的方案之一。 Redis 提供了多种数据结构，如字符