随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
开发人员必备的9大MySQL索引和查询优化一般来说，程序员的面试内容分为两部分，一部分与编程相关，另一部分则与数据库相关。而作为数据库中的主流，MySQL更是涉及面试中的诸多高频考点。对于后端人员来说，不需要像专业的DBA那样精通MySQL，但也需要掌握相关的基本内容。小编在此总结了MySQL面试中常见7大领域的50道经典面试题，以期帮助大家顺利通过面试。
1、 static关键字的作用，平时开发用在什么地方？ 答：主要有三种用法。 ①修饰成员变量，用static修饰的成员变量就成为静态变量，静态变量只会存在一份，在类被加载时会初始化，且只会加载一次，通过类名访问。一般可以用static和final定义一些String类型，boolean类型，int类型的变量作为常量，可以减少资源的消耗。 ②static修饰方法，该方法就被定义为静态方法，静态方法是不能被方法重写的，通过类名调用。一般用static定义一些工具类的方法。 ③用static修饰代码块，该代码块就被定义为静态代码块，静态代码块在类初始化时被执行，且执行一次。一般用于初始化一些静态的成员变量的值。
MySQL-性能优化-索引和查询优化 要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 参考博客：MySQL索引背后的数据结构及算法原理
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析，这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
失踪人口终于更新了答案，我保证会更新完毕的！想直接看题目的小伙伴可以来这个传送门：应粉丝要求，请假一周，面了9家深圳非外包初级开发，只为刷一刷真题（文末有福利）
数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。
日前，TDSQL新敏态引擎正式发布，支持无限扩展、在线变更，可以完美解决对于敏态业务发展过程中业务形态、业务量的不可预知性，高度适配金融敏态业务。 该引擎100%兼容MySQL，计算/存储资源均可独立全透明弹性扩缩容，实现了PB级存储的Online DDL；计算层每个节点均可读写，轻松支撑千万级QPS流量，可以有效应对业务的变化。针对海量数据存储的场景，实现最高20倍压缩率的超高压缩比存储能力，大幅节省资源成本。其独有的数据形态自动感知特性，使数据能根据业务负载情况实现自动迁移，打散热点，降低分布式事务
这些面试题来自于我的老乡读者分享，很厉害，2年经验，面试几个月拿下了N个Offer，包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
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。 ｡◕‿◕｡
很多工作两三年的同行都跟我说，认为性能调优没什么用。刚工作的时候我也这样以为，但后来我才知道我当时想法多么的天真。
B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
MongoDB 是高性能数据，但是在使用的过程中，大家偶尔还会碰到一些性能问题。MongoDB和其它关系型数据库相比，例如 SQL Server 、MySQL 、Oracle 相比来说，相对较新，很多人对其不是很熟悉，所以很多开发、DBA往往是注重功能的实现，而忽视了性能的要求。其实，MongoDB和 SQL Server 、MySQL 、Oracle 一样，一个 数据库对象的设计调整、索引的创建、语句的优化，都会对性能产生巨大的影响。
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计，全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用，使用单库，数据库中自增id可以很方便实现。分库之后，首先需要分库键，分库键必然不能重复，所以传统的做法并不能满足需求。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 1.全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 2.趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有
雪花算法 SnowFlake 内部结构【分布式ID生成策略】
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
Redis是一种快速、高效的NoSQL数据库，广泛用于缓存、会话管理、消息队列等领域。为了更方便地管理Redis实例、监控Redis性能、执行Redis命令、查看Redis数据，许多开发者使用可视化管理工具。
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石， 应该根据系统将要执行的查询语句来设计schema, 这往往需要权衡各种因素。
Snowflake 中文的意思为雪花，所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法，是 Twitter（现“X”）开源的分布式 ID 生成算法，是一种分布式主键ID生成的解决方案。
schema就是数据库对象的集合，这个集合包含了各种对象如：表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合，就需要给不同的集合起不同的名字，默认情况下一个用户对应一个集合，用户的schema名等于用户名，并作为该用户缺省schema。所以schema集合看上去像用户名。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键，一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来，在查阅资料的过程中，又有了一些新的认识和思考。
数据库优化是一个老生常谈的问题，刚入门的小白或者工作N年的光头对这个问题应该都不陌生，你要面试一个中高级工程师那么他就想”哥俩好”一样那么粘，面试官肯定会问这个问题，这篇文章我们就和它哥俩好！而且这个问题就是一个送分题，数据库的优化方案基本就是那些，答案也都是固定的，大家只要好好准备这个问题就不会住你，可以在面试中安排面试官，不然就被面试官安排！话不多说下边就针对数据库优化展开讲！
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL，那么，本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，如果没有索引，执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录，表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高，如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。
要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 1. 不使用顺序查找，因为顺序查找比较慢，通过特定数据结构的特点来提升查询速度，这种数
本文主要介绍了HBase在技术社区中的应用和优化，包括通过HBase解决用户画像、活动实时监控、用户实时在线等场景。HBase作为一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统，在技术社区中发挥着重要作用。
在这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表，MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中，索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引，我们可以显著提升数据库的查询速度，从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
Mysql错误: ERROR 1205: Lock wait timeout exceeded解决办法【四星】❤❤❤❤【临时解决方案】
MySQL支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据，下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
作为一名Java程序员，MySQL底层的一些原理是我们不必学会就可以搬砖工作的一种技能点，但是小奇为什么还要讲一下呢？难道就是为了浪费大家1分钟的宝贵时间，一个人1分钟，50万人就是1年，5000万人就是100年，赚了，小奇以一己之力成功搞挂一个人（血赚）。
在分布式系统中，生成唯一的ID是一个核心问题，特别是在需要确保数据完整性和避免冲突的场景中。以下是对五种分布式唯一ID生成方法的详细阐述，包括它们的工作原理、优缺点，以及对网络依赖性的考量：
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识，例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是，设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下，如何设计一个分布式 ID 发号器。
https://juejin.im/post/5c3aa3c86fb9a04a0e2d6c9f
2020届 软件工程专业 本硕都是武大 又菜又怂，春招就没投几家公司，看着牛油们个个BAT，又悔又恨
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用程序和网站中。它以其稳定性、高性能和可扩展性而闻名，成为许多开发者和企业首选的数据库解决方案。本文将介绍MySQL数据库的基础知识，并探讨其在实际应用中的应用场景。
一个MongoDB可以建立多个数据库，MongoDB默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
一，题记 所有的业务系统，都有生成ID的需求，如订单id，商品id，文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键，在它上面会建立聚集索引！ ID生成的核心需求有两点： 全局唯一 趋势有序 二，为什么要全局唯一？ 著名的例子就是身份证号码，身份证号码确实是对人唯一的，然而一个人是可以办理多个身份证的，例如你身份证丢了，又重新补办了一张，号码不变。 问题来了，因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时，如果身份证是被盗的情况下，你是没有办法在系统里面注销的，因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。 也就是说，
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
