当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
Explain查看查询计划主要包含如下信息列：查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
解答：Map 是 Java 集合框架中的一个接口，它存储键值对（key-value）的数据结构。
问：随着数据库的增大，既然索引的作用那么重要，有谁能抛开具体的数据库来解释一下索引的工作原理？
表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎，ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
有过 Redis 使用经验的同学应该很熟悉，所谓字典，其实就是存储键值对映射关系的集合，只不过对于强类型的 Go 语言来说，需要在声明时指定键和值的类型，此外，和 Redis 一样，Go 字典也是个无序集合，底层不会按照元素添加顺序维护元素的存储顺序。
当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。例如，主键是(CounterID,Date)时，片段中数据首先按CounterID排序，具有相同CounterID的部分按Date排序。
由于Hash 索引结构的特殊性，所以其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，而B-Tree 索引 则需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
where子句用于规定选择的标准，写法：select 字段 from 表名 where
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知，谁人不晓呀，纵使你没见过EXCEL，也见过数据在跑吧？可惜的是，经常用EXCEL表哥表妹，甚至操作六七年 的江湖老手，或多或少还是犯了些操作上的小错误，不应该呀不应该。下面，列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象，你认为哪种操作最搞笑？大家来排个名吧？ 1.移动选择 打开一个表，想要查看最后一行是第几行，很多童鞋都是一直按方向箭，或者不厌其烦拖动滚动条，这是一个非常不好的习惯，得改。童鞋，还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗？可以快速跳转到该列数据末尾处，还有CT
在了解Sharding-JDBC的执行原理前，需要了解以下概念 ： 逻辑表 水平拆分的数据表的总称。例 ：订单数据表根据主键尾数拆分为1-张表，分别是t_order_0、t_order_1到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。 真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个实例中的t_order_0到t_order_9。 数据节点 数据分片的最小物理单元。由数据源名称和数据表组成，例如 ：ds_0.t_order_0。 绑定表 指分片规则一致的主表和子表。例如 ：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，绑定表之间的分区键完全相同，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为 ：
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
JSON_OBJECT接受逗号分隔的键：值对列表(例如，‘MyKey’：colname)，并返回包含这些值的JSON对象。可以指定任何单引号字符串作为键名；JSON_OBJECT不强制任何命名约定或对键名进行唯一性检查。可以为值指定列名或其他表达式。
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具，通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化，降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图：
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primary key， auto_increment，unique key 1、空属性 两个值：null（默认的）和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
在移动开发中，通常会用到一些小型的数据库进行数据管理。SQLite是一款十分小巧便捷的数据库，在iOS开发中，原生框架也对其有很好的支持。
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 可 能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
EXPLAIN SELECT * from user_info WHEREid = 1;
需要注意的是，SORT命令中的ASC选项和DESC选项只是控制排序的顺序，它们并不能改变原始数据的排列顺序。如果需要改变数据的排列顺序，可以使用其他命令或操作来实现。
Sds (Simple Dynamic String,简单动态字符串)是 Redis 底层所使用的字符串表示,它被用 在几乎所有的 Redis 模块中
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集合接口分为：Collection和Map，list、set实现了Collection接口
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
聚簇索引规定了一个数据表的排序方式，一个数据表只能有一个聚簇索引，通常使用聚簇索引的是数据表的主键。 聚簇索引和数据行是存放在一起的，所以使用聚簇索引的查询效率很高。同时由于聚簇索引已经进行了排序，所以范围查找的效率很高。但是聚簇索引插入删除的代价可能会比较高，可能会引起页分裂的情况（B+Tree 的数据结构特性，因为 B+Tree 的一个节点的度通常是数据页的大小，向一个满度的节点插入数据，就会导致分页）。 非聚簇索引又称二级索引，可以有多个，它也是一个 B+Tree 结构，它的叶节点指向的是行的 key 字段和主键值。所以通过非聚簇索引搜索时，首先通过非聚簇索引获取到行的主键值（先获取到数据表的聚簇索引值），然后根据主键值获取到数据行信息，相当于比聚簇索引多了一倍的 IO。 聚簇索引和非聚簇索引不是矛盾关系。
type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
与典型的SQL一样，InterSystems IRIS支持惟一键和主键的概念。 InterSystems IRIS还能够定义IdKey，它是类实例(表中的行)的唯一记录ID。 这些特性是通过Unique、PrimaryKey和IdKey关键字实现的:
上一章讨论了数据模型与查询语言，即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制，其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
一个数据库在最基础的层次上需要完成两件事情: 当你把数据交给数据库时，它应当把数据存储起来；而后当你向数据库要数据时，它应当把数据返回给你。 上一章，我们讨论了数据模型和查询语言，即将数据录入数据库的格式，以及再次返回数据的机制。在本章中我们会从数据库的视角来讨论同样的问题: 数据库如何存储我们提供的数据，以及如何在我们需要时重新找到数据。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS salgrade2 ( GRADE int, LOSAL int, HISAL int ) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/data/inner/ODS/01/salgrade2';
首先需要澄清的一点是，MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系，真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB，MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取，除了 InnoDB 之外，MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
数组可以是基本类型，也可以是引用类型
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
以上排序算法都有一个性质：在排序的终于结果中，各元素的次序依赖于它们之间的比較。我们把这类排序算法称为比較排序。
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息，包括表的定义、数据的存储位置（HDFS路径）、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上，Hive通过HQL（Hive Query Language）实现对这些数据的SQL-like查询，本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
对于经常使用mysql的兄弟们，对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL解释它将如何处理SELECT，提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN，你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序，增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
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。
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