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
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
关键字 INT 是 INTEGER 的别名，关键字 DEC 和 FIXED 是 DECIMAL的别名。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。
2、允许NULL值、DEFAULT表示该列的默认值、PRIMARY KEY用于指定主键、ENGINE用于指定引擎类型。
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
· Table 表的名称。 · Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 · Column_name 列名称。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 · Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 · Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 · Comment
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
2、外键foreign key用于约束破坏表格的连接动作，保证两个表格的数据完整性。
在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器关联的顺序是A、B，那么就不需要在A表的对应列上创建索引。没有用到的索引会带来额外的负担，一般来说，除非有其他理由，只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
在MySQL数据库中，Null值表示数据的缺失或未知。在某些情况下，我们可能需要修改MySQL表的列属性，以允许该列接受Null值。在本文中，我们将讨论如何修改MySQL列允许Null，并介绍相关的步骤和案例。
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引（PRIMARY KEY），联合索引（UNIQUE）和普通索引（INDEX）的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持；接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数，以及JSON路径表达式语法，结合两者，用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
在真实项目中，SQL语句中的WHERE子句里通常会包含多个查询条件还会有排序、分组等。
假设要设计一个在线约会网站，用户信息表有很多列，包括国家、地区、城市、性别、眼睛颜色等等。网站必须支持上面这些特征的各种组合来搜索用户，还必须允许根据用户的最后在线时间、其他会员对用户的评分等对用户进行排序并对结果进行限制。如何设计索引满足上面复杂的需求呢？
Mysql难以优化引用可空列查询，它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的存储空间，还需要mysql内部进行特殊处理。可空列被索引后，每条记录都需要一个额外的字节，还能导致MYisam 中固定大小的索引变成可变大小的索引。
由以下三张图的key_len字段我们可以得出三个索引的长度分别为：title长303，author长122，price长5.
Oracle数据库是业界的翘楚，各行各业拥有大量的Oracle DB的DBA，本文尝试通过将Oracle与MySQL数据库的架构、安全、模式对象、数据类型及数据存储进行对比，以方便熟悉Oracle数据库的人可以快速了解MySQL。
MySQL 5.6版本开始增加了提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA)的新特性。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
EXPLAIN： 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。
数据库是存储数据的集合的单独的应用程序。每个数据库具有一个或多个不同的API，用于创建，访问，管理，检索和复制所保存数据。
mysql使用GBK编码时,默认的会认为两个字符为一个汉字,前一个字符的ascii值大于128,达到汉字范围
1） 使用InnoDB存储引擎 2） 数据库字符集使用UTF8，校对字符集使用utf8_general_ci 3） 所有表、字段都尽量添加注释 4） 库名、表名、字段名使用小写字母，禁止超过32个字符，须见名知意 5） 非唯一索引以 “idx_字段1_字段2” 命名，唯一索引必须以 “uniq_字段1_字段2” 命名
[OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 [OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费] 。[OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用]
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。
数据库存储引擎： 是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是插件式存储引擎。
一、MySQL的数据类型 数据类型是定义列中可以存储什么类型的数据以及该数据实际怎样存储的基本规则 数据类型限制存储在数据列列中的数据。例如，数值数据类型列只能接受数值类型的的数据 在设计表时，应该特别重视所用的数据类型。使用错误的数据类型可能会严重地影响应用程序的功能和性能。 更改包含数据的列不是一件小事（而且这样做可能会导致数据丢失）。 数据类型：整型、浮点型、字符串、日期等 ------------------------------------ 1、字符串数据类型 最常用的数据类型是串数据类型。它们
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引，所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况，无法命中最优索引。
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的，通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量：
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的，通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量：select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时（100万以内），无论你翻到哪一页，性能都是很快的。如果查询慢，只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是，当数据量大的时候（小编遇到的情况是500万数据），如果翻到最后几页，即使加了索引，查询也是非常慢的，这是什么原因导致的呢？我们该如何解决呢？
一、背景 我们在开发的过程中使用分页是不可避免的，通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量：select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时（100万以内），无论你翻到哪一页，性能都是很快的。如果查询慢，只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是，当数据量大的时候（小编遇到的情况是500万数据），如果翻到最后几页，即使加了索引，查询也是非常慢的，这是什么原因导致的呢？我们该如何解决呢？
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
查看mysql中的所有库：show databases； 创建库：create database 库名称；—-》create database if not exists 库名称；如果不存在该库，则创建 删除库：drop database 库名称； 选择使用数据库：use 库名称； 显示当前使用的数据库：select database（）；
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
在国产数据库兼容适配过程中，经常遇到因源数据库是MySQL，迁移至其他国产数据库后，因MySQL端兼容模式有非严格模式，导致适配过程过程中需要做调整。那么，MySQL主要的非严格模式小结如下：
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
从EXPLAIN的输出很难区分MySQL是要查询范围值,还是查询列表值。 EXPLAIN使用同样的词“ range”来描述这两种情况。例如，从type列来看， MySQL会把下面这种查询当作是“ range”类型：
MySQL 中字符串既可以用单引号也可以用双引号，而 Oracle 中只能用单引号。
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。
第一项默认开启ONLY_FULL_GROUP_BY了,导致出现了错误,需要把它的默认关掉。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
之前写过一篇Mysql B+树学习,简单的介绍了B+数以及MySql使用B+树的原因, 有了这些基础知识点,对MySql索引的类型以及索引使用的一些技巧,就比较容易理解了。
第5章 创建高性能的索引 并不是所有的存储引擎都用的B+数，B数能提高查询速度，但是B+树可以方便叶子节点的范围查询。 多列索引，不仅可以精确匹配最左列的数据，还能模糊匹配最左列前缀数据。 如果有某些列模糊查询了多列索引的其中一个，其后面的索引都不再生效。 哈希索引不支持范围查询也不支持排序。只支持精确查询。 innodb引擎有个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当innodb发现某些索引值被使用的非常频繁时，就会在内存中基于B-tree索引之上再建立一个哈希索引。 虽然存储引擎不支持哈希索引，但是我们可以自
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