几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点，也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能，什么时候索引会更新，但是你有没有注意到，即使你设置了索引，有些时候索引他是不会生效的！这不仅考察了大家对索引的了解程度，还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况，希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到！
BTree索引，主流有两种，一种是B树,每一个叶子节点和中间节点中都存在有数据和指针；另一个是B+树，所有的数据都存储在叶子节点，中间节点也是一个索引。
最近涉及数据库相关操作较多，公司现有规范也不是太全面，就根据网上各路大神的相关规范，整理了一些自用的规范用法，万望指正。
对于经常使用mysql的兄弟们，对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL解释它将如何处理SELECT，提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN，你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序，增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
数据库环境 dev：开发环境，开发可读写，可修改表结构。开发人员可以修改表结构，可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa：测试环境，开发可读写，开发人员可以通过工具修改表结构。 sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real：生产数据库从库（准实时同步），只读环境，不允许修改数据，不允许修改表结构，供线上问题查找，数据查询等使用。 online：线上环境，开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作，如果需要操
在web开发中，业务模版，业务逻辑（包括缓存、连接池）和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库，在淘宝的去IOE（I 代表IBM的缩写，即去IBM的存储设备和小型机；O是代表Oracle的缩写，去Oracle数据库，采用Mysql和Hadoop代替；E是代表EMC2，去EMC2的设备性，用PC server代替EMC2）,大量使用Mysql集群！而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于Mysql出现的慢查询，可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，Mysql将全表扫描，从第一条记录开始，然后读完整个表直到找出相关的行。
这种说法愈演愈烈，甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说，举个例子。假如我们有个表s1，结构如下：
(1)索引一旦建立,** Oracle管理系统会对其进行自动维护**, 而且由Oracle管理系统决定何时使用索引
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
如果 InnoDB 表没有显式定义主键，则可能会选择唯一索引做为主键，但是唯一索引很可能不是递增的，写入数据时，很可能会导致数据页频繁分裂，从而导致写入效率低和页空间浪费。这也是选择自增 int 类型或者有序 UUID 做为主键的原因。
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
国内的互联网面试，恐怕是现存的、最接近科举考试的制度。很多人对八股文都嗤之以鼻，认为无法衡量出一个程序员的真是水平。还有一部分人则是深恶痛绝，因为实在太难背了。
这是我在工作、面试中学习并总结到的一些知识点，都是一些比较典型的、面试常常被问到的问题。
一年一度的跳槽季又结束了，还有很多想跳槽的朋友都没能成功，还有一些正在复习准备来年再战的，有很多粉丝问有没有今年的一些面试真题、八股文、算法等.....最近抽时间为大家整理了一份各大公司Java后端开发真题汇总，虽然不能概括所有的Java问题，但是足以应付目前市面上绝大部分的Java面试了，今天这篇文章不论是从程度还是广度来讲，都已经囊括了非常多的干货知识点了。
InnoDB是目前MySQL主流版本(5.6、5.7、8.0)默认的存储引擎，支持事务、外键、行级锁，对于并发条件下要求数据的一致性，适用于对数据准确性要求高的场景。
可以得到索引的本质：索引是数据结构。 拥有排序和查找两大功能，用于解决where和order by后面字段是否执行快。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助 SQL 语句的执行的。其中，我们在排序的时候用到了 sort buffer，在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文（FULLTEXT）索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持）和R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）；
5.合理创建联合索引（避免冗余），(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
一些面试的问题 面试官进入了房间…… 面试官发起了视频邀请…… 面试官：同学你好，我们开始今天的面试，请先做个自我介绍吧。 我：我叫。。。来自。。。 面试官：好，那..（开始下面的拷打） 虾皮一面 我有一些URL，想做黑名单，你怎么做？ 字符串转整型int 一天24小时，时针和分针相遇了几次 HTTP1.0和HTTP2.0的区别 说说SSL过程，为什么SSL不一直使用非对称加密？ 算法：逆波兰表达式 哈希表的结构，影响字符哈希的因素，桶的大小怎么决定 了解覆盖索
这篇文章会讲解索引的基础知识，但主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理，里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书，也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识，可以参考我的这篇博客：面试官问你B树和B+树，就把这篇文章丢给他
索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。 例如这样一个查询：select * from table1 where id=10000 如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于10000的这一行被找到为止；有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引)，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法(B+ 树)优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。
MySQL Innodb 的锁可以说是执行引擎的并发基础了，有了锁才能保证数据的一致性。众所周知，我们都知道 Innodb 有全局锁、表级锁、行级锁三种，但你知道什么时候会用表锁，什么时候会用行锁吗？虽然对 MySQL 的知识点挺熟悉的，但一开始看到这个问题，树哥也是有点懵，我还真没从这个角度去思考过。大家可以暂时 1 分钟思考下答案，后面我将带大家弄清楚这个问题。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
提起索引大家都不陌生，但在mysql中也有不使用索引的情况，接下来我们一起看看都有哪些不走索引的sql语句。
我的图解网站上线也有 1 个月了，好在大家比较友善，没有被攻击过（也可能是因为不出名，大家看不上哈哈）。
MYSQL 的ICP 估计大家也都知道，Index condition pushdown,但这个东西怎么用，有什么用，什么时候用，估计能答得上来的人就不多了。
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
事务就是执行一组 SQL 语句。这些 SQL 语句就是一条绳上的蚂蚱，要么一起成功（Commit），要么一起失败（RollBack）。
许多现代应用程序需要在企业规模上构建，有时甚至需要在互联网规模上构建。每个应用程序都需要满足可伸缩性、可用性、安全性、可靠性和弹性要求。在本文中，我将讨论一些可以帮助你轻松实现上述功能的设计模式。我将讨论每种模式，如何在云原生环境中使用该模式，以及何时使用何时不使用。其中一些模式并不新鲜，但在当前互联网规模的云计算世界中非常有用。
数据库性能优化 01 MySQL 性能优化 表的设计合理化，符合三大范式（3NF) 1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都满足1NF) 2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性； 3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] 较频繁的作为查询条件字段应该创建索引； 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使
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。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式，向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时，在使用不同连接池以及不使用连接池时，在增删改查的一个性能对比。这也包括更新和查询时，索引字段的关键性。
今年以来，我面试过很多程序员，年轻人居多。发现年轻人基础都很薄弱，要的工资可一点都不低。想拿高开的工资，却只会 CRUD。昨天我在群里和网友一番沟通后，都希望我把面试问到的问题发出来，今天就整理了一些我在面试他人过程中，喜欢问到的知识点。供大家参考！
关于这些查找结果的演示推荐：<https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html>
关于互联网常见层次架构，由于小编还没整理完毕(预计周四推送)，先来一篇数据库的干货，来满足下大家的胃口，关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析，这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案，什么是垂直搜索呢。
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：
InnoDB支持的哈希索引是自适应的，InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预在表中生产哈希索引
【每日一语】很多人都无从得知自己的天赋，因为找不到相信他们的老师。于是他们深信自己很笨。——《心灵捕手》
You raise me up,so I can stand on mountains .You raise me up,to walk on stormy seas.
一、简介 最近在压测新的存储，正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来，做成思维导图的方式。总结乃一家之言，有不妥之处，望给位读者朋友指正。 二、思维导图 构建高性能MyS
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