在上一篇文章中，我和你介绍了间隙锁和next-key lock的概念，但是并没有说明加锁规则。间隙锁的概念理解起来确实有点儿难，尤其在配合上行锁以后，很容易在判断是否会出现锁等待的问题上犯错。 所以今天，我们就先从这个加锁规则开始吧。 首先

在上一篇文章最后，我给你留了一个关于加锁规则的问题。今天，我们就从这个问题说起吧。 为了便于说明问题，这一篇文章，我们就先使用一个小一点儿的表。建表和初始化语句如下（为了便于本期的例子说明，我把上篇文章中用到的表结构做了点儿修改）： 123

一般情况下，如果我跟你说查询性能优化，你首先会想到一些复杂的语句，想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下，“查一行”，也会执行得特别慢。今天，我就跟你聊聊这个有趣的话题，看看什么情况下，会出现这个现象。 需要说明的是，如果MySQL数据库

在MySQL中，有很多看上去逻辑相同，但性能却差异巨大的SQL语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间导致整个数据库的压力变大。 我今天挑选了三个这样的案例和你分享。希望再遇到相似的问题时，你可以做到举一反三、快速解决问题。 案例一：条件

我在上一篇文章，为你讲解完order by语句的几种执行模式后，就想到了之前一个做英语学习App的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章，我就从这个性能问题说起，和你说说MySQL中的另外一种排序需求，希望能够加深你对MySQL排序逻辑的理

在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前1000个人的姓名、年龄。 假设这个表的部分定义是这样的： 1234

在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条select count(*) from t 语句不就解决了吗？ 但是，你会发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢

经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？ 那么今天，我就和你聊聊数据库表的空间回收，看看如何解决这个问题。 这里，我们还是针对MySQL中应用最广泛的InnoDB引擎展开讨论。

平时的工作中，不知道你有没有遇到过这样的场景，一条SQL语句，正常执行的时候特别快，但是有时也不知道怎么回事，它就会变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且持续时间还很短。 看上去，这就像是数据库“抖”了一下。今天，我们就一起来