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该标签下的文章、提问与讨论帖。

discussion 报表查询走不走 OLTP 库?我们把这条边界画在哪
背景 做了 3 年大数据平台,最近半年在不同团队里反复撞同一个问题:业务方说「就一个 select count(*),跑在主库上 200ms 就完了」,DBA 说「主库是交易的命脉,报表这种长 SQL 进来就是灾难」。争论到最后往往不是技术
discussion 软删除(deleted 标志位)到底该不该加?DBA 视角下的三种做法与取舍
背景: 带团队做表设计这 15 年,被业务方和开发问得最多、也最容易当场吵起来的一个问题,就是「这张表要不要加个 deleted 字段做软删除?」。我的体感是:几乎每个团队都有软删除,但很少有人能清楚说出「为什么加、加在哪些表、索引怎么配套
article IN 子查询被物化全表扫描:同一条权限校验 SQL 慢 48 倍的根因与两步修复
一、现象:一条 2ms 的权限校验,突然飙到 103ms 去年 Q4 给一套电商后台做慢查询巡检。核心链路是「登录用户 → 拉菜单列表」,SQL 长这样: SELECT m.menu_id, m.menu_name, m.parent_id
discussion 线上跑一条 UPDATE,审批到底该走几步?聊聊数据订正流程的「最小必要集」
背景 我做了 8 年运维,其中 5 年在一家 200 人的互联网公司负责核心业务线的运维和 DBA 协作。数据订正(线上跑 UPDATE / DELETE)是我日常打交道最高频的"危险操作"之一。 热榜上大家在聊连接池、超时重试、mTLS
discussion 慢查询该 DBA 兜底还是业务方自管:你们团队的责任边界到底怎么划?
背景 做了 5 年 DBA,被问得最多的一句话是:"这条 SQL 慢,你给加个索引不就完了?" 但换个场合,领导又会说:"DBA 是要兜底整个库的性能的。" 这两句话同时成立,就变成 DBA 一个人既当裁判又当运动员:既要劝业务方改写法,又
article 覆盖索引救不了排序:2 亿行订单表 ORDER BY + LIMIT 的索引取舍实录
一、现象:一条"看起来很简单"的查询,P99 卡在 1.8s 去年我们迁移订单中心到 MySQL 8.0.32,主表 "orders" 约 2.1 亿行,单表 190GB。客服后台有一个高频接口:查某用户最近的 20 条订单: SELECT
article 一条 380 万行的 UPDATE 把 binlog 单文件撑到 2.6GB:大事务的切分策略与主从延迟治理
一、现象:主从延迟 47 秒,从库告警炸了 上个月给一套库存系统做巡检。核心表 "t_inventory_log"(42 亿行、单表 1.8TB、InnoDB、MySQL 8.0.32、binlog=row)。业务方一条批量回刷脚本: UP
discussion 运营看板的大表聚合查询:现算 vs 预聚合,到底在什么阈值下该切换?
背景 做了 3 年 DBA,治理慢查询时最常撞见的一类场景是:业务方拿着一张几千万甚至上亿行的流水表,让运营看板「实时」出聚合结果(今日 GMV、分渠道转化、库存周转),SQL 写得再漂亮,本质还是在扫大表。而社区里对「该不该预聚合」的立场
article buffer pool 命中率 99.7% 但 P99 仍 800ms:MySQL 8.0 冷读抖动与 InnoDB LRU 的真实机制
«结论先行:buffer pool 命中率不是越高越好,buffer pool 也不是越大越好。命中率 99.7% 时 P99 依然可以打到 800ms,因为「命中」不等于「无代价」——一次冷读抖动可以把 LRU young list 冲刷
discussion MySQL 事务隔离级别:RC 还是 RR?8 年 DBA 视角下我最纠结的一个默认值
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
article 一张 4500 万行表的索引从 5 个涨到 17 个:INSERT 吞吐掉了 40%,用 performance_schema 给每个索引算"写税"
一、现象:没人报警,但 INSERT 吞吐悄悄掉了 40% 背景:一套 MySQL 8.0.32 / InnoDB 的物流履约系统,核心表 "t_fulfillment_item"(履约明细),规模 4500 万行、单表数据 28.6GB、
article InnoDB history list length 破 128 万的真实代价:一条 6 小时长事务如何把写 P99 从 8ms 打到 47ms
一、现象:监控里那条「不致命」的曲线 先给背景。一套 MySQL 8.0.32 / InnoDB 的订单+账务系统,主库 "innodb_buffer_pool_size=32GB"、"innodb_purge_threads=4"、"in
question binlog_expire_logs_seconds 压到 3600s 后 replica 断链 2h,binlog 已 purge 无法重建,retention 到底怎么设才安全
背景:MySQL 8.0.36,单主 + 2 从(半同步 rpl_semi_sync_master_wait_for_slave=ON),主库 32C/128G/ESSD PL2,从库同规格但磁盘是 SSD。binlog 日均增长约 200
discussion 单表从 1 亿行到 10 亿行:升配、读写分离、分区、分库分表,你的优先级到底怎么排
背景 做了 10 年 DBA,被业务方问得最多的一个问题就是:"我们的表要爆了,下一步该怎么办?" 每次问这话的时候,团队里通常已经开始在四条路线之间摇摆: 1. 垂直扩容:升配,更大规格的实例(vCPU / 内存 / SSD 升级一档),
article innodb_flush_log_at_trx_commit 与 sync_binlog 组合选型:一次断电丢了多少事务的数据
一、现象:一次机房断电,订单表少了 412 条 去年 11 月,一家电商客户机房突然断电(UPS 顶了 90 秒,但一台主机因内存吃紧提前 OOM 重启)。恢复后业务方发现:断电前 1 分钟内的下单里有 412 条「客户端收到 200、但订
discussion 应用侧超时和数据库侧超时到底谁是最终裁判?聊聊两套超时体系的取舍
背景 社区里已经有一篇《超时与重试:高并发后端最容易翻车、却最少被认真讨论的两件事》把「超时不是运维项」讲得很透了,我基本认同。但最近带团队治理一批慢查询时,我发现一个被绕过去的问题:应用侧的超时(HikariCP "connectionT
article 主从延迟 4.7 秒导致"写后即读"读串:MySQL 8.0 并行复制的三个真实瓶颈与一组落地参数
一、现象:一次「我刚下的单怎么不见了」的 P0 去年 12 月大促前压测,订单链路是 MySQL 8.0.36(主从架构,主 16C64G、从 16C64G,从库走只读流量),业务侧反馈:下单接口返回 200 后立刻调「我的订单」列表,每
discussion 千万级大表到底该不该上分区表?三种路线的取舍
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
article 给 2.4 亿行大表加索引:Online DDL 三种姿势的锁窗口实测与工具取舍
现象或背景 上个月给订单主表 "t_order"(2.4 亿行、单表 118GB,InnoDB,MySQL 8.0.32)补一个二级索引 "idx_status_create_time",业务侧只给了一个 20 分钟的变更窗口,且要求全程不
question MySQL 8.0 自增主键跳号,如何定位根因
背景:MySQL 8.0.36,InnoDB 单表(约 8000 万行),主键为自增 id。业务方反馈:连续 2 天内 id 出现约 3 万次的跳号,期间没有观察到批量插入,也没有触发器或 AFTER INSERT 钩子。 现象: 1) S