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1. MySQL
2. PgSQL
3. VS
4. 分布式DB
5. Future，语义向量支持

1. MySQL

MySQL索引

考古：MySQL索引，存储引擎，收购等历史变迁.md

大事件：2010年，MySQL 5.5（Oracle发布）使用InnoDB作为默认的存储引擎

发展历史

• 2001年，InnoDB（From Innobase Oy Company）作为第三方存储引擎集成到MySQL
• 2006年，Oracle收购Innobase
• 2008年，Sun收购MySQL
• 2009年，Oracle收购Sun
• 2010年，MySQL 5.5（Oracle发布）使用InnoDB作为默认的存储引擎
• 2013年，MySQL 发布5.6
• 2015年，MySQL发布5.7，截止到2025年8月，MySQL官方文档支持的最旧一个版本
  至此，MySQL的初期发展历史告一段落，世界继续前行...

# MySQL索引结构发展历史：从B树到B+树的演进之路.md

MySQL索引发展历史：二叉树 to B树 to B+树 to B+树查询渐进式优化

• B树多路平衡：降低树高度，减少IO
• B+树仅叶子节点存储数据（叶子节点也可存索引）：进一步降低树高度，叶子节点使用双向链表链接：范围查询友好

索引基本盘

• 聚簇索引和非聚簇索引的工作方式

  • 聚簇索引：索引和数据一起存放在B+树的叶子节点上。通过主键查询最终读到叶子节点，拿到数据。
  • 非聚簇索引：由索引和聚簇索引构成，先通过索引找到聚簇索引的地址，例如主键，最后执行聚簇索引的查询（回表）拿到数据。
  • 覆盖索引（策略？）对于非聚簇索引的查询优化：通过宽索引策略，将需要的数据放在索引中，避免回表（再进行一次聚簇索引的查询）。

• 非聚簇索引的子分类

  • 唯一索引（带唯一约束的非聚簇索引）：除加速外还有字段值不能重复（邮箱，手机号等）的数据约束
  • 普通索引（不带唯一约束的非聚簇索引）：仅加速
    • 单列索引
    • 多列/复合/联合索引：保持索引命中需将查询字段保持和索引相同的连续性。（最左前缀原则？）
      • 覆盖策略（索引）：避免回表。

B+树查询渐进式优化

• 自适应哈希索引（AHI）：

  • v5.5引入。“MySQL自带缓存”，识别连续访问，自动（自适应）创建哈希索引，加速后续访问。
  • MySQL8.0默认开启，但仍需DBA考虑维护成本和收益之间的权衡。核心参数：AHI锁争用和内存使用情况。判断进行分区数的增加或者直接关闭AHI。

• 索引条件下推（v5.6）：通过过滤（应用所有查询条件到存储引擎）避免多条件查询的无效回表。

• MySQL 8.0

  • 不可见索引：索引的逻辑删除，安全，可逆的“软删除”方案。
  • 降序索引：版本前通过ASC升序索引的反向扫描实现降序，当前版本原生支持，效率更高。

MySQL性能优化

# MySQL性能优化最佳实践深度解析.md

思路：结合业务需求，对以下方面进行考量

• 索引：设计符合业务需求且有助于性能提升的索引。
• 查询：符合业务需求且达到较高的索引命中率，避免慢查询。
• 服务器配置
  • InnoDb缓冲池（buffer_pool）, 建议值：物理内存的70%-80%，减少磁盘IO
  • 线程池优化
• 持续的性能监控
  • 慢日志
  • CPU，内存监控等

TODO 可展开

InnoDB quick view

️ InnoDB存储引擎深度技术报告：架构原理与性能优化实践.md

• 广泛使用，生态强大
• MVCC和事务支持
• 行锁粒度和高并发
• 性能优化buffer_pool

2. PgSQL

3. VS

4. 分布式DB

# 分布式关系型数据库解决方案深度解析.md
数据库主键技术选型深度分析：UUID vs 自增ID的单机与分布式选择.md

• 读写分离
• 分库分表
• 存储计算分离,ES