索引是常见的数据库对象，建立索引的目的是为了提高记录的检索速度。它的设置好坏，使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database的性能。虽然有许多资料讲索引的用法，DBA和Developer们也经常与它打交道，但还是有不少的人对它存在误解，比如我本人就不是很清楚这其中的道理。所以特此进行总结，也请大牛们来给检查检查，分享下你们的经验。
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合，类比传统关系型数据库的一个数据库（database），或者一个数据存储方案（schema）。索引由其名称（必须全小写字符）进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。
1.概述 1.1简介 本文档旨在帮助开发人员快速使用工作流组件,完成OA或审批等涉及到工作流组件的系统开发工作 1.2组件构成 1.2.1组件层次图 组件的核心是工作流引擎,它负责存储工作流模板.
写数据库，我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
数据库的作用 数据库的作用是保存并灵活运用数据（图 2.25）。除此之外，其作用还包括从保存的数据中找出与所指定条件相符的数据。另外，数据库还能把多条数据连在一起，把它们作为一个数据取出。 打个比方，已知与特定传感器相关的 ID，测量时间，以及温度传感器的值。光凭这些数据，是无法理解数据指的是哪个房间的温度的。因此就需要传感器的 ID 以及跟房间名字有关的数据。把这两条数据加在一起，才能知道某房间的温度。 图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。
对于二叉树而言，每个节点只能有两个子节点，如果是一颗单边二叉树，查询某个节点的次数与节点所处的高度相同，时间复杂度为 O(n)；如果是一颗平衡二叉树，查找效率高出一半，时间复杂度为 O(Log2n)。
1、大多数的SQL查询只包含从一个或多个表中返回数据的单条SELECT语句，但是,SQL也允许执行多个查询(多条SELECT语句),并将结果作为一个查询结果集返回。这些组合查询通常称为并或复合查询。 主要有两种情况需要使用组合查询： (1)在一个查询中从不同的表返回结构数据 (2)对一个执行多个查询，按一个查询返回数据 2、使用UNION 使用UNION很简单，所要做的只是给出每条SELECT语句，然后再每条SELECT语句之间加上UNION关键字,这样所给出的SELECT结果集就能组合成一个结果集并返回。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询语言。
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
虽然我们也可以通过筛选条件 WHERE 和 HAVING，或者是限定返回记录的关键字 LIMIT 返回一条记录，但是，却无法在结果集中像指针一样，向前定位一条记录、向后定位一条记录，或者是 随意定位到某一 条记录 ，并对记录的数据进行处理。
说二叉查找树是一种查找效率很高的数据结构，它有三个特点： (1)每一个节点最多仅仅有两个子树。 (2)左子树都为小于父节点的值，右子树都为大于父节点的值。 (3)在n个节点中找到目标值，一般仅仅须要log(n)次比較。 二叉查找树的结构不适合数据库，由于他的查找效率与层数有关。越处在下层的数据，就须要越多次的比較。极端的情况下，n个数据须要n次比較才干找到目标值。对于数据库来说，每进入一层，就要从硬盘读取一次数据，这很致命，由于硬盘的读取时间远远大于数据处理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好。 B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，降低硬盘操作次数。
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
MyISAM：默认的MySQL插件式存储引擎，它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。
下面这篇文章来自某微信公众号,作者收集了oracle 较早版本的一些SQL优化"技巧",文章标题起的很是诱人.
java面试(3)SQL优化
大家好，我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS，MapReduce，Yarn 的 架构思想和原理，收获和反响还不错，那本篇内容，我们继续，本篇文章，我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。
数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化。
原文链接：https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html
数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。
数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的
结合滴滴内部对ES的使用经验，总结了一些最佳实践，主要分为：索引生成、mapping设置、查询优化、写入优化、集群运维。
https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html
转自：https://m.2cto.com/database/201701/557910.html
间隙锁的作用 保证某个间隙内的数据在锁定情况下不会发生任何变化。比如mysql默认隔离级别下的可重复读（RR）。
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
文章目录 一、MySQL存储引擎 1.MySQL体系结构 2.MySQL存储引擎 3.常用引擎的特性对比 4.引擎的操作 5.总结：引擎的选择 一、MySQL存储引擎 1.MySQL体系结构 体系结构的概念 任何一套系统当中，每个部件都能起到一定的作用！ MySQL的体系结构 体系结构详解 客户端连接 支持接口：支持的客户端连接，例如C、Java、PHP等语言来连接MySQL数据库 第一层：网络连接层 连接池：管理、缓冲用户的连接，线程处理等需要缓存的需求。 例如：当客户端发
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程，3个线程以及之间的关联； 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中； 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中； 从：sql执行线程——执行relay log中的语句； 2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点 (1)、问5点不同； 1>.InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
MySQL内建的复制功能是构建大型，高性能应用程序的基础。将 MySQL 的数据分布到多个系统上去，这种分布的机制，是通过将 Mysql 的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。
Oracle中有80%的性能问题，是由20%的优化技术所决定。索引策略，执行路径，就是绝大多数性能问题的那20%的关键因素。所以对Oracle数据表和索引的了解是至关重要的。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
保证主服务器（Master）和从服务器（Slave）的数据是一致性的，向Master插入数据后，Slave会自动从Master把修改的数据同步过来（有一定的延迟），通过这种方式来保证数据的一致性，就是Mysql复制
其他面试题类型汇总： Java校招极大几率出的面试题（含答案）—-汇总 几率大的网络安全面试题（含答案） 几率大的多线程面试题（含答案） 几率大的源码底层原理，杂食面试题（含答案） 几率大的Redis面试题（含答案） 几率大的linux命令面试题（含答案） 几率大的杂乱+操作系统面试题（含答案） 几率大的SSM框架面试题（含答案） 几率大的数据库（MySQL）面试题（含答案） 几率大的JVM面试题（含答案） 几率大的现场手撕算法面试题（含答案） 临时抱佛脚必备系列（含答案） 注：知识还在积累中，不能保证每个回答都满足各种等级的高手们，若发现有问题的话，本人会尽快完善。 ｡◕‿◕｡
语法分析> 语义分析> 视图转换 >表达式转换> 选择优化器 >选择连接方式 >选择连接顺序 >选择数据的搜索路径 >运行“执行计划”
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引；MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
上篇我们讲到了 Elasticsearch 全文检索的原理《别只会搜日志了，求你懂点原理吧》，通过在本地搭建一套 ES 服务，以多个案例来分析了 ES 的原理以及基础使用。这次我们来讲下 Spring Boot 中如何整合 ES，以及如何在 Spring Cloud 微服务项目中使用 ES 来实现全文检索，来达到搜索题库的功能。
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