由于MySQL是作为存储层部署在业务系统的最后端，所有的业务数据最终都要入库落盘，但随着一个项目在线上运行的时间越来越久，数据库中的数据量自然会越来越多，而数据体积出现增长后，当需要从表查询一些数据时，效率会越发低下。在正常情况下，表的查询性能和数据量是成反比的，也就是数据越多，查询越慢。

MySQL的库表设计，在很多时候我们都是率性而为，往往在前期的设计中考虑并不全面，同时对于库表结构的划分也并不明确，所以很多时候在开发过程中，代码敲着敲着会去重构某张表结构，甚至大面积重构多张表结构，这种随心所欲的设计方式，无疑给开发造成了很大困扰。

在上篇文章中，我们以《MySQL架构篇》拉开了MySQL数据库的的序幕，上篇文章中将MySQL分层架构中的每一层都进行了详细阐述。而在本篇中，则会进一步站在一条SQL的角度，从SQL的诞生开始，到SQL执行、数据返回等全链路进行分析。

无论你是前端还是后端，只要是一个合格的开发者，对于MySQL这个名词相信都不陌生，MySQL逐渐成为了最受欢迎的关系型数据库，无论你是大前端，亦或是Java、Go、Python、C/C++、PHP....等这些语言的程序员，对于MySQL是必然要掌握的核心技术之一，程序员不能没有MySQL，就像西方不能失去耶路撒冷一般。

文章主要介绍了ElasticSearch的几种备份方案，Snapshot，Reindex，Logstash， ElasticSearch-dump， ElasticSearch-Exporter。 以及其使用的对比以及一些场景。

Elasticsearch 作为一个开箱即用的产品，在生产环境上线之后，我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能，其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化，主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。

ElasticSearch中最重要原理是文档的索引和文档的读取，前文介绍了索引文档流程，本文带你理解ES文档的读取过程。Elasticsearch中的大部分查询，以及核心功能都是Search类型查询，上面我们了解到查询分为一阶段，二阶段和三阶段，这里我们就以最常见的的二阶段查询为例来介绍查询流程。

ElasticSearch中最重要原理是文档的索引和文档的读取，本文带你理解ES文档的索引过程。文章中详细介绍了Elasticsearch的写入流程及其各个流程的工作机制，我们在这里再次总结下之前提出的分布式系统中的六大特性。

通过上文图解了解了ES整体的原理后，我们便可以基于此知识体系下梳理下ES的整体结构以及相关的知识点，这将帮助你更好的理解ElasticSearch索引文档和搜索文档的原理。

如何理解管道聚合呢？最重要的是要站在设计者角度看这个功能的要实现的目的：让上一步的聚合结果成为下一个聚合的输入，这就是管道。本文会带你详细的了解管道输入的设计模式与方法。