天有不测风云，数据库有旦夕祸福。

前面写 Redo 日志的文章介绍过，数据库正常运行时，Redo 日志就是个累赘。

现在，终于到了 Redo 日志扬眉吐气，大显身手的时候了。

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回想当年，高并发还没有这么普遍，分布式也没有这么流行。

初次接触二阶段提交，源于想以事务的方式实现对 MongoDB 中多个集合数据的修改，而 MongoDB 本身不支持事务，官方推荐的方案就是使用二阶段提交。

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InnoDB 索引页的大小默认为 16K，然而，varchar、text、blob 类型的单个字段内容长度就有可能超过 16K，这种情况下，整个索引页都存不下一个字段的内容了。

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redo 日志只有崩溃恢复的时候才能派上用场，undo 日志不一样，它承担着多重职责，MySQL 崩溃恢复、以及正常提供服务期间，都有它的身影。

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对于这样的剧情，想必大家不会陌生：美国大片中拯救世界的英雄，平时看起来跟普通人没啥区别，甚至还可能会有点让人看不上。

但是，关键时刻，却能爆发出惊人能量，挽狂澜于既倒，扶大厦于将倾，拯救世界于危难之中。

今天我们要聊的主角：Redo 日志，也是这样的平民英雄。

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MySQL 为一个表选择读取数据的方式，取决于这种方式的执行成本。

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对于 SQL 语句的执行来说，定位 B-TREE 索引中的一条记录，是个举足轻重的能力。

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前段时间和滴滴的一位同学聊到 insert ... on duplicate key update 插入一条记录成功后，影响行数为 2 意味着什么？

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介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by，以及单独介绍临时表的三篇文章中，多次以 count(distinct) 作为示例说明。

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本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读

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