DB-Engines最近发布了 2021 年 3 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。
Mysql对于程序员来说就像一个黑盒，有些人根本不知道这个黑盒的运行机制，我们经常所学到的Mysql优化技巧，其实就是一种应用技巧，而这个技巧为什么能提高查询速度是不清楚的。比如：
1.
为什么在写SQL语句时遵守最左前缀原则才能用到索引？不遵守就用不到索引？其底层工作机制是怎样的？
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?
这些问题回答不出来？说明你对Mysql的认识是很表面的，还需要加强Mysql底层工作原理的学习。
在说到Mysql大表优化时，我们立马想到的就是分库分表，但是实际上在分库分表前，我们应该尽可能的去提高单表的查询效率，比如：
1.
到底多大数量的表才是大表？500万条？2000万条？5000万条？
2.
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？
3.
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？
这些问题回答不出来？说明你没有高并发、大数据量场景下的Mysql使用和优化经验，但是这些是你技术上升一个层级必须突破的瓶颈。
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，《
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2. 索引底层原理与执行流程精讲
3. Mysql是如何选择最优索引的
4. 覆盖索引底层原理与执行流程精讲
5. 索引下推底层原理与执行流程精讲
6. Mysql为什么会出现索引失效
7. 亿级流量下Mysql索引优化策略
8. 一线大厂为什么要基于Mysql开发自研数据库
1. Buffer Pool内存结构详解与优化策略分析
2. Mysql事务底层实现原理及源码详解
3. Innodb本身针对写语句做了哪些优化
4. MVCC机制是如何保证事务的隔离性的
5. 超高并发下使用事务时避免死锁策略分析
6. 分布式事务与Mysql事务之间的关系是什么
7. 超高并发下如何正确的使用Mysql事务及优化策略
8. 一线大厂业务开发中有哪些不为人知的Mysql优化技巧
