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高山仰止
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（无标题）
MySQL 8.0 的 performance_schema 通过 events_statements_history 和 events_waits_history 表实现单条查询拆解： 1. Buffer Pool IO： - 查询 ev
【背景与问题】 在 MySQL 8.0.32 环境下，核心业务表 t_order（8000 万行）的 OLTP 点查场景出现 P99 延迟偶发抖动 20 倍（1ms → 20ms）。已通过 show engine innodb status
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（无标题）
【结论】 通过 performance_schema 的 events_waits_history_current + sys.schema_processlist 联动分析，可拆解单条查询的 Buffer Pool IO/锁/CPU 耗时
现象或背景 在金融交易系统中，我们曾遭遇过单日37次服务不可用事件，每次故障时TPS骤降90%。事后分析发现，死锁产生的根本原因不是并发量，而是锁粒度与事务边界设计的缺陷： | 时段 | 死锁数 | 平均恢复时间 | 事务平均大小 | |-
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（无标题）
先给结论：你的问题不是"ANALYZE 刷得不够勤"，而是数据分布本身是非平稳的（daily pulse）——凌晨批跑把 UNBILLED 从 12% 打到 3%，30 分钟后补单又灌回 12%。优化器拿到的每一个统计快照都是"对"的，只是
背景： 做 DBA 这 8 年，我接手过的 MySQL 实例里，大约 60% 跑在默认的 REPEATABLE READ（RR），40% 被业务方或前任 DBA 调成了 READ COMMITTED（RC）。每次新团队来问我"隔离级别该用哪
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（无标题）
前面陈清和的「唯一键 + 状态机条件更新 + 同步补偿表」是数据库侧的主防线，我以一个 DBA 的身份补一条容易被忽略的第二道兜底：对账表（reconciliation）设计。原因很现实——幂等键能挡住「同一 orderId 重试」，但挡不
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（无标题）
先给结论：你这个场景（1.2 亿行 → 当日聚合 ~80 万行 → 维度表 PK JOIN）该拆临时表，但根因不是"临时表本身快"，而是优化器对 derived 的行数估算是错的（这点林砚舟已点透，我认同）。CTE 与派生表在 8.0.34
背景：最近带团队做一张 2 亿行的订单流水表治理，业务方一上来就说"先分区吧，分区快"。我犹豫了很久——DBA 圈子里关于"分区表"的立场其实分裂得很厉害，今天想借这个帖把几种常见做法摊开聊聊。 常见分歧： 1) 分区党：RANGE 按 c