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问题
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我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
最近居然被 MySQL 主从同步的问题坑了, 简直丢尽了老司机的脸, 总结一下.
问题很简单, 一个业务由于 MySQL 主从同步延迟导致读取的数据有问题. 问题解决了, 但如何在 AWS RDS 中获取 MySQL 的延迟信息呢? 非 AWS RDS 的传统 MySQL 中, 可以直接连到 server 通过 SHOW SLAVE STATUS 获取延迟信息.
RDS 呢?
AWS 中大多数(我也不确定是不是所有服务)都接入了 Cloudwatch. Cloudwatch 的好处就是可以作为一个中间层抽象, 将不同系统的数据抽象成一个模型, 统一通过 Cloudwatch API 访问. 就拿主从延迟来说, MySQL/MariaDB 和 PostgeSQL 的计算方法显然是不一样的:
因此, 只要通过 Cloudwatch API 获取 ReplicaLag 这个 metric 的值就可以判断主从同步延迟, 不管是哪种 DB
看上去挺简单的 API, 还是需要"进城手册", 避免挠头:
由于 Cloudwatch 支持的最细颗粒度的 metric 是1分钟, 因此仅仅获取前一分钟的数据可能会有 Cloudwatch 数据还未抓取到的问题.
建议是获取前一段时间(比如10分钟)的数据, 确保前10分钟的 ReplicaLag 都为0(或者小于一个可以接受的值), 则认为现在的状态是满足数据需求的.
MySQL 主从同步从入行就知道是需要重点关注的, 结果还是忽略了一下就掉坑里了. AWS Cloudwatch 也支持根据 ReplicaLag 的值直接告警的, 建议一定要设置一个.
在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。
而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。
当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。
而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。
从DB2转到MySQL，做过线上环境的配置，不过是先配置好，然后再把数据导入，前期测试好就行了，具体主主还是主备，还是主主备要看你们的需求了，网上都有配置过程。