提问： 事物的概念什么是脏读？不可重复读 为什么需要锁？ 因为数据库要解决并发控制问题。在同一时刻，可能会有多个客户端对Table1.rown进行操作，比如有的在读取该行数据，其他的尝试去删除它。为了保证数据的一致性，数据库就要对这种并发操作进行控制，因此就有了锁的概念。 锁的分类 从对数据操作的类型（读\写）分 读锁（共享锁）：针对同一块数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。 写锁（排他锁）：当当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁。 从锁定的数据范围分 表锁 行锁 为了尽可能提高数据库的并发
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。
MySQL事务学习 四大特性 原子性 原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败 一致性 事务按照预期生效，数据的状态是预期的状态。 隔离性 事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务， 不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 持久性 持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的， 接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。 俩个操作 提交 将事务执行结果写入数据库 回滚 回滚所有已执行的语句，
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。 比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。
设置innodb的事务级别方法是：set 作用域 transaction isolation level 事务隔离级别，例如~
工作中使用 mysql 比较多，mysql 之所以在业内具有如此崇高的地位，与他严密的加解锁逻辑也是分不开的。 本文进行了一番总结。
SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。 Read Uncommitted（读取未提交内容） 在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。 Read Committed（读取提交内容） 这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是
大家好！我是黄啊码，鉴于事务隔离级别大家用得比较多，所以就简单介绍一下，内容来源整理，大家轻喷！
设计一个系统来预估未来一年的广告流量，不是总流量，是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种（内容类别，设备平台，用户地域，用户人口属性等），整个时间区间不同组合数（也就是数据行数）是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
在正式开始之前，菜菜还是要强调一点，你的数据表是否应该分，需要综合考虑很多因素，比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级，是否可以有其他方案来解决当前问题？我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分，大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度，上线之后反而发现业务数据量很小，但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，阈值指的是运行时间超过 long_query_time 值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为 10，意思是运行 10秒 以上的语句。默认情况下，MySQL 数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中，慢查询日志是会打开的。但是这同样会带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表 默认的阈值（long_query_time）是 10，这个显然不可用，通常，对于用户级应用而言，我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
选择B+树：非叶子节点不存储data，数据全在叶子节点，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。 叶子节点相连，更便于进行范围查找 B树
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好，越简单越好（如能用data就用data而不用字符串），尽量避免NULL。 如果数据允许NULL，对MySQL来说更难优化，因为可为NULL的列使得索引，索引统计，和值比较都比较复杂。 TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT，8,16,24,32,64位整数，还有可选的UNSIGNED属性，只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度，但是对大多数应用这是没有意义的，他不会限制值的合法范围
当我们需要查看已经有哪些数据库，可以执行SQL语句——SHOW DATABASES;来实现，如图所示。
读未提交 可能会导致 脏读、不可重复读、幻读 读提交 可能会导致 不可重复读、幻读 可重读 可能会导致 幻读
数据库事务（简称:事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。事务的使用是数据库管理系统区别文件系统的重要特征之一。
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在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题：聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。
事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。
1. count的优化 比如：计算id大于5的城市 a. select count(*) from world.city where id > 5; b. select (select count(*) from world.city) – count(*) from world.city where id <= 5; a语句当行数超过11行的时候需要扫描的行数比b语句要多， b语句扫描了6行，此种情况下，b语句比a语句更有效率。当没有where语句的时候直接select count(*) from w
1）input：json日志 2）ETL：根据IP解析出 省份，城市 3）stat: 地区分布指标计算， 满足条件的才算，满足条件的赋值为1，不满足的赋值为0 （如下图） 将统计结果写入MySQL中。 （就比如说这个广告请求要满足 requestmode=1 和 processnode =3 这两个条件）
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录，然后抛弃前m条，读后面n条想要的，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。
事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。
事务具有四个特征：原子性( Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性( Isolation )和持续性( Durability )。这四个特性简称为 ACID 特性。
最近在做题库系统，由于在题库中添加了重复的试题，所以需要查询出重复的试题，并且删除掉重复的试题只保留其中1条，以保证考试的时候抽不到重复的题。
注：内容有点干，但希望你可以耐心地看完。回头我写一篇实操的文章帮助理解。 开发工作中我们会使用到事务，那你们知道事务又分哪几种吗？ 以及不同事务隔离的加锁实现原理是什么？ 一、首先什么是事务？ 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所有步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消事务开始时的所有操作。 二、事
加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
数据库三范式（Normalization）是数据库设计中的一种规范标准，旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库，以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
constraint可以给键进行重命名，但是在数据字典中，主键名还是显示primary
https://my.oschina.net/u/1774673/blog/871912
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离，也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力，但是存储的压力没有解决。
可能大部分人都只知道MySQL的隔离级别有4个，分别是RU读未提交、RC读已提交、RR可重复读和Serializable可串行化，很少有人知道MySQL默认的隔离级别是RR，Oracle默认的隔离级别是RC。那就更少有人知道为什么MySQL默认的隔离级别是RR了。我也是刚刚工作之余看到了一篇文章，里面简单提了一下这个问题，我就四处找寻了一下答案，将自己所理解的记录下来，希望对大家有帮助。
其中 requests.get() 通过 GET 方法向靶机发起请求，res.text 则回去请求返回的文本，并且我们已知密码错误时返回的文本内容为『密码错误，为四位数字。』，因此直接比对即可。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
Sqlmap是一种开源的渗透测试工具，可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
最近是和mysql杠上了。由于需要将公司数据中台中的数据同步到我们自己的mysql库中，并且使用的是将sql结果集全量同步过来的方式，就促使我在用平台的时候，接触到了大量的sql使用场景。今天遇到的是如何使用sql拼写json, 和大家分享一下。
那组合索引的B+树存储结构是什么样的呢，为什么会有最左前缀原理，看了很多帖子找到了答案
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