DB-Engines最近发布了 2021 年 7 月份的数据库排名。
本月排行版中前三名的依然是：Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server。
而且分数遥遥领先于后面的PostgreSQL、IBM Db2（只讨论关系型数据库）。
可以看到，MySQL与Oracle的得分是很接近的，DB-Engines是根据Google、Bing、LinkedIn、Stackoverflow中提到关键字算出的分数，可信度是很高的，但这个统计并没有算上国内程序员的选择，对于国内的大部分程序员，是很少使用bing、linkedin等网站的，甚至google、stackoverflow也用得不多，所以，如果我们加上国内程序员的选择，Mysql将当之无愧成为数据库领域的霸主。
目前阿里巴巴主要采用的是OceanBase（基于Mysql）,同时也会单独的使用Mysql；京东使用的数据库主要是Redis、Mysql、Hbase；腾讯使用的是Mysql和部分自研NoSQL。对于其他众多中小互联网公司来说，免费、开源、高性能、良好生态的Mysql是他们的第一选择。
所以，对于国内外的程序员来说，掌握好Mysql都是非常重要的。但实际上国内的程序员对Mysql都掌握得不深入，但它偏偏是大厂必问面试题。
2. Mysql中写缓冲区为什么能优化写入的速度？如何做到的？
3. Mysql在执行一个SQL语句时会经过哪些步骤？这每个步骤可以如何优化？
4. 写了一个很长的SQL，这个SQL最终的执行顺序是怎样的？如何优化复杂SQL?
5.到底多大数量的表才是大表？500万条？2000万条？5000万条？
6. 如果一个表中数据量很大，这个时候如何建立索引，如何优化索引？
7. 高并发场景下，使用Mysql事务时应该要注意哪些方面，如何进行优化？
当你发现上述问题都答不上来或者答不到点子上的时候，是因为对Mysql欠太多技术债了。这里我推荐一期技术大牛朋友的课程，《高性能Mysql大厂内部调优技巧解析与实战》的视频，全程高能干货，听完豁然开朗！
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《高性能Mysql大厂内部调优技巧解析与实战》课程大纲：
亿级流量下如何高效的使用Mysql索引
1、亿级流量下Mysql索引最优使用和优化策略
2、Mysql之Innodb索引执行流程底层原理精讲
3、索引失效会出现在什么场景下，如何优化？
4、如何深度理解并应用索引下推和覆盖索引
5、Innodb为什么非要用B+树来作为索引实现
6、大数据量下，除开索引还有哪些调优方式？
7、大数据量下，如何正确的进行分库分表？
8、大数据量下，如何做到秒级查询返回结果
超高并发下如何对Mysql事务进行优化
1、高并发下如何使用Mysql事务及优化策略
2、高并发下使用事务时避免死锁策略分析
3、Innodb事务的底层执行流程与原理剖析
4、MysqlServer与Innodb之间是如何通信的
5、Innodb本身对SQL执行做了哪些底层优化
6、Innodb底层内存与磁盘存储架构详解
7、Innodb如何利用锁来实现事务隔离级别
8、超高并发下如何对Mysql中的锁进行优化
1. 彻底掌握Mysql事务、索引的底层工作原理
2. 彻底掌握增删查改SQL语句的底层执行机制
3. 学习到如何针对大数据量表进行索引和事务的优化
4. 收获并理解更多更强大的Mysql性能优化技巧
5. 收获一线互联网大厂中关于Mysql的面试题详解
MySQL作为数据库领域的王者，不管是开发项目，还是面试拿offer，都是最需要夯实的基础。现在我对于Mysql的疑问已经解决了，但相信应该依然还有很多程序员们有疑惑。
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