作为后端程序员，日常与数据库打交道那是必不可少。除了基础操作增、删、改、查之外，面向数据的优化也是比不可少。
想必大家曾经可能会遇到这样的问题：
1. 数据库查询慢，但是找不到源头？ 2. 面对大量数据迁移无法下手？ 3. 使用新一代容器技术 Docker，新的数据库问题又频繁冒出？
那么，这些问题在现实的业务中如何解决？如果不参考前人的技术经验，解决这些问题？难。
再者学好 MySQL 可以帮你获得 Offer 去任何一家公司面试，都离不开对数据库的考察，只有掌握了 MySQL 的技能，才能收获一份令自己满意的 Offer。
这次我从上千篇 GitChat 中找到 MySQL 相关的内容，涵盖 MySQL 面试必知必会、MySQL 性能优化、MySQL 技术实践系列。同样也有面向 MySQL 面试的专栏。以帮助大家更好的解决实践中的问题与突破大厂面试，拿高薪。
01
MySQL 技术实践系列《如何正确使用 MySQL 的流式查询》
《通过 MySQL 数据存储分析排序和锁》
《数据库之高性能 MySQL 实战演练（一）》
《数据库之高性能 MySQL 实战演练（二）》
《MySQL 缓存深入剖析》
《亿级数据从 MySQL 到 Hbase 的三种同步方案与实践》
《如何进行关系型数据库 MySQL 的设计？》
《基于容器化技术实现 MySQL 实时增量数据传输》
《如何设计一个灵活的 MySQL 数据表，应对灵活多变的需求》
如今 MySQL 数据库在互联网份额日益壮大，各种项目量级的公司，都在实战中或多或少会遇到 MySQL 优化问题，只有清晰的了解哪些地方可以优化或改进，才能保证业务的快速迭代和应用的快速响应。那么上面的内容学习，你可以学到：
如何解决多种事务失效的场景？
乐观锁的线程如何做失败补偿？
列的数据类型（数值，时间日期和字符串）和约束，库表字段的设计。
如何使用 JDBC 编程方式在 MySQL 中使用流式查询？
分析 SQL 的执行效率，从 SQL 层面优化执行效率。
怎么设计表结构才能让查询更高效？
从硬件层面理解 MySQL 获取数据时，哪几方面消耗较多时间？
如何设计可复用的数据表与慢 SQL 的优化步骤。
如何应对多变的字段，设计通用数据表，一表多用，代码复用。
02
MySQL 面试必知必会系列《MySQL 面试那些事：大白话索引原理》
《深入了解 MySQL 需要掌握的 5 个要点》
《彻底理解 MySQL 的索引机制》
MySQL 是我们开发常常接触的数据库，在很多小伙伴找工作的时候都会被 MySQL 的一些理论知识给吓到。那么上面的内容学习，你可以学到：
为什么使用索引会快，为什么创建索引了没有失效，如何根据业务需要创建索引。
据库优化可以从哪些方面入手？
数据库运行原理：包括数据库架构，如何运转，数据库的后台线程都做了哪些工作？
MySQL 中 SQL 语句鉴定，学会分析 SQL 语句是否使用了索引？
03
MySQL 性能优化系列《深入理解 MySQL 底层实现》
《百万用户数据库优化之道》
《MySQL 性能优化实战》
《MySQL 索引与优化必知必会》
《MySQL 数据库索引优化项目实战》
《MySQL 数据库设计与优化》
《MySQL 性能优化之查询优化》
《MySQL 数据库事务和锁优化项目实战》
日常开发中，数据库的 SQL 编写基本占到了 30% 的工作量，但因为 SQL 没写好而造成的功能异常和性能缺少而造成的 Bug 远超过了 30%。那么如何才能更好地优化我们的 MySQL？那么上面的内容学习，你可以学到：
通过畅聊 MySQL 索引，深入理解索引，怎么设计索引，怎么合理调整索引，如何优化 SQL。
介绍 MySQL 的主要设计原则和从不同层面对 MySQL 数据库进行优化，在符合业务需求的前提下提升数据库执行效率。
通过实际业务场景复杂 SQL 的编写来带领大家解决工作中让开发者欲罢不能的三大痛点：高并发场景下的数据一致性问题、企业复杂的查询和聚合统计、数据集中导致的 IO 吞吐下降。
那么，这些问题在现实的业务中如何解决？如果不参考前人的技术经验，解决这些问题？难。
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