计算机系统中的各种延时
在计算机世界中，单个 CPU 周期的时间是极为短暂的。它以纳秒为单位，我们可以通过将 1 个 CPU 周期的 0.3 纳秒等比例放大至 1 秒，构建一个假想的时间系统，以便更好地理解从 L1 缓存访问到物理系统重启等各种计算机操作的延迟。
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数据库分页查询性能优化
深入分析 MySQL 在使用 LIMIT OFFSET 进行深度分页时的性能瓶颈，从执行器的真实行为入手，给出基于主键 ID、二级索引、游标分页和全局索引表的多种优化方案，并附带实际耗时对比与适用场景说明。
MySQL explain命令介绍
解析了MySQL中EXPLAIN命令的执行结果及其各个字段的含义。文章通过实例说明如何使用EXPLAIN命令来分析查询性能，并解读查询计划中的关键信息，如select_type、table、type、possible_keys、key、rows等字段，帮助更好地理解和优化SQL查询。
MySQL索引优化实践
系统梳理 MySQL 索引优化的实战要点：联合索引的使用原则、覆盖索引的收益与适用场景、索引下推（ICP）机制、In/OR 与 LIKE 前缀匹配的索引行为，以及 ORDER BY、GROUP BY 与分页查询在大表下的性能优化策略与示例。
MySQL索引优化规则
MySQL 索引是数据库查询优化的关键，合理的索引设计可以显著提高查询性能。本篇博客将介绍 MySQL 索引的优化规则，包括索引类型、最佳实践、常见误区以及如何使用 EXPLAIN 进行优化分析，帮助你构建高效的数据库查询方案。
MySQL单表查询如何计算成本
在 MySQL中，索引的选择和使用直接影响查询的执行成本。本文将详细介绍如何计算索引查询的代价，包括范围区间数量、回表次数、索引选择、排序代价、扫描行数等关键因素。通过EXPLAIN和TRACE命令，我们可以深入分析 SQL查询的执行过程，理解 MySQL 优化器的决策逻辑，并针对索引选择、查询优化提供实用的优化策略，帮助开发者提升数据库性能。
MySQL的SQL执行过程
本文通过简要介绍 MySQL 中的各个核心组件，包括连接器、查询缓存、解析器、优化器、执行器和日志模块，带领读者一步步梳理一条 SQL 语句在数据库中的完整执行流程。从客户端发送请求开始，到生成执行计划，再到实际读取或写入数据，逐层揭示各模块的职责与协作方式，帮助读者建立起对 MySQL 内部工作机制的整体认识，为后续性能调优和故障排查打下基础。
MySQL使用trace命令验证查询成本
介绍了如何使用MySQL的trace命令来分析查询的执行过程。文章详细讲解了trace命令的具体用法，并通过解析trace结果，帮助读者理解MySQL在执行查询时是如何选择索引的，以及如何通过分析这些信息来优化查询性能。