JDK1.7之前的ConcurrentHashMap使用分段锁机制实现，JDK1.8则使用数组+链表+红黑树数据结构和CAS原子操作实现ConcurrentHashMap；本文将分别介绍这两种方式的实现方案及其区别。@pdai
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
在之前的文章《InnoDB的存储结构》介绍的InnoDB的存储结构的组成中，我们知道Change Buffer也是用InnoDB内存结构的组成部分。
在互联网技术圈中有一个说法：「MySQL 单表数据量大于 2000 W行，性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出，真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。
单表超过2000W行数据一定会导致性能下降吗？我认为是不一定的，虽然说建议单表不超过2000W，但是我不接受它的建议可不可以？那必然也是可以的。
先来看看下面这张图，了解一下mysql各个类型的大小
MySQL中的锁有很多种，各种锁应用在不同的地方。「MySQL依靠锁机制可以让多个事务更新一行数据的时候串行化」。
MySQL中锁总的来说有两种概念：Lock和Latch
Latch
称为闩锁（轻量级的锁），因为Latch要求锁定的时间非常短。其目的是用来保证并发线程操作临界资源的正确性，并且通常没有死锁检测的机制。在InnoDB引擎中，Latch又分为mutex（互斥量）和rwlock（读写锁）。
Lock
「Lock的对象是事务，用来锁定的是数据库中的对象，如表、页、行」。并且一般lock的对象仅在事务commit或rollback后进行释放（不同事务隔离级别释放的时间可能不同）。
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令，它「可以对 sql语句进行分析，并输出sql执行的详细信息」，可以让我们有针对性的优化。例如：
在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以大大提高MySQL的检索速度。索引在MySQL中也叫做key，当表中的数据量越来越大时，索引对于查询性能的影响非常大。