本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版)，将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华，帮大家快速抓住重点信息，节省宝贵时间。
良好的设计是高性能的基石，应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整，在这其中往往需要权衡各种因素，例如，数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
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。
MySQL 是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。 MySQL 是开放源代码的，因此任何人都可以在 General Public License 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。 MySQL 因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL 是管理内容最好的选择。
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。
MySQL 是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL 是管理内容最好的选择。在本文我将带大家从建库到操作具体数据一步一步来上手 MySQL，若有问题请在文章下方留言。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
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。
二、SQL基本知识 SQL 是一种典型的非过程化程序设计语言，这种语言的特点是：只指定哪些数据被操纵，至于对这些数据要执行哪些操作，以及这些操作是如何执行的，则未被指定。非过程化程序设计语言的优点在于它的简单易学，因此已经成为关系数据库访问和操纵数据的标准语言。 表是数据在一个 SQL 数据库中的存储机制，它包含一组固定的列。表中的列描述该表所跟踪的实体的属性，每个列都有一个名字及各自的特性。 列由两部分组成：数据类型(datatype)和长度(length)。 MySQL数据类型： 字符串值：字符串是类似
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。
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石，在进行数据库设计时，我们应该要考虑到未来将会执行的查询语句，这就需要对各种因素进行权衡。本文将会聊一聊数据库（MySQL）设计中有关数据类型优化的一些内容。以下内容总结自《高性能 MysQL》。
目前最流行的两种后台数据库即为Mysql 和 SQL Server。这两者最基本的相似之处在于数据存储和属于查询系统，你可以使用SQL来访问这两种数据库的数据，因为它们都支持ANSI-SQL(数据库管理标准)。还有，这两种数据库系统都支持二进制关键字和关键索引，这就大大地加快了查询速度。同时，二者也都提供支持XML的各种格式、也都能够在.NET或J2EE下运行正常，同样，都能够利用RAID（独立冗余磁盘阵列）
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。
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。
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
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。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列 。
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的"关系型"可以理解为"表格"的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格:
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。
1、选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型，选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说，可以遵循以下一些指导原则： (1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。 (2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。 (3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
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。下面是一个例子：
你是否真的理解这些优化技巧？是否理解它背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
选择数据类型的原则 MySQL支持多种数据类型，选择合适的数据类型存储数据对MySQL存储引擎来说至关重要，下面的一些原则可以在选择数据类型的时候做出更合适的选择。 选择最小数据类型 通常情况下，选择可以正确存储数据的最小数据类型。因为最小数据类型占用的磁盘、内存和缓存更少，执行的更快。在选择合适最小数据类型的时候，选择你认为不会超出范围的最小类型。 选择简单数据类型 简单数据类型的各种操作通常需要更少的CPU周期。 避免列值为NULL 除非非常有必要，通常情况下，需要将列值设置为NOT NULL。NULL
无论是运维、开发、测试，还是架构师，数据库技术是一个必备加薪神器，那么，一直说学习数据库、学MySQL，到底是要学习它的哪些东西呢？
本文学习的是MySQL中BINARY和VARBINARY类型学习，BINARY和VARBINARY类类似于CHAR和VARCHAR，不同的是它们包含二进制字符串而不要非二进制字符串。也就是说，它们包含字节字符串而不是字符字符串。这说明它们没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。
当在MySQL数据库中，自增ID是一种常见的主键类型，它为表中的每一行分配唯一的标识符。在某些情况下，我们可能需要在现有的MySQL表中添加自增ID，以便更好地管理和索引数据。在本文中，我们将讨论如何在MySQL现有表中添加自增ID，并介绍相关的步骤和案例。
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：
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL 5.6 也不例外。
我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西，这些转换后的信息就形成了数据。例 如，某人的出生日期是“1987年5月23日”，他的身高是170厘米，等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据，而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
最近的学习内容是数据库相关的一些知识，主要以MySQL为主，参考书籍——《MySQL必知必会》
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习MySQL 5.6也不例外。 夯实基础 计算机领域的技术非常强调基础，刚开始学习可能还认识不到这一点，随着技术应用的深 入，只有有着扎实的基础功底，才能在技术的道路上走得更快、更远。对于MySQL的学习来说， SQL语句是其中最为基础的部分，很多操作都是通过SQL语句来实现的。所以在学习的过程中， 读者要多编写SQL语句，对于同一个功能，使用不同的实现语句来完成，从而深刻理解其不同之处。 及时学习新知识 正确、有效地利用搜索引擎，可以搜索到很多关于MySQL 5.6的相关知识。同时，参考别 人解决问题的思路，也可以吸取别人的经验，及时获取最新的技术资料。 多实践操作 数据库系统具有极强的操作性，需要多动手上机操作。在实际操作的过程中才能发现问题， 并思考解决问题的方法和思路，只有这样才能提高实战的操作能力。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
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。
在我们日常处理海量数据的过程中，如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
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