2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
以上就是mysql分区类型的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
1、整合DDL语句 在将索引添加到MySQL表的过程中，一个很重要的问题就是DDL语句时阻塞性，把多条alter语句整合成一条SQL语句时一种简单的优化改进。 例如： alter table test add index(username); alter table test drop index name,add index name(last_name,first_name); alter table test add column laset_visit date null; 改成： alter table test add index(username), drop index name, add index name(last_name,first_name), add column laset_visit date null; 该优化能够大幅度提升管理任务的性能。 2、去除重复索引 重复的索引有两个主要的影响：第一，所有DML语句都会运行的更慢，因为需要更多工作来保持数据和索引的一致性；第二，数据库的磁盘占用量会更大，这将导致备份和恢复的时间增加。 例如： create table test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined date not null, primary key(id), index (id) ); 这个DDL中id列上的索引是重复的索引，需要将其移除。 当一个给定索引的最左边部分被包含在其他索引中时也会产生重复索引。 create table test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined date not null, primary key(id), index name1 (last_name), index name2 (last_name,first_name) ); name1这个索引是多余的，因为此索引所在的列已经被包含在索引name2的最左边部分里面了。 3、删除不用的索引 除了重复索引没有被使用到之外，还有其他索引可能也没有被用到，这些索引和重复索引一样会影响性能。 4、监控无效的索引 当定义多列索引时，一定要注意确定所指定的每一列是否真的有效，可以通过分析指定表上的所有SQL语句的key_len列来找到那些可能包含没有使用到的列的索引。
MySQL 8.0.29 之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
根据用户定义的表现式回归值进行选择的分区，该表现式的使用将插入表中的这些行列值进行计算。
MySQL 8.0.29之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
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。
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。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
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。
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。
数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
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。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表，那有无必要建立基于多列的分区表？这种分区表数据分布是否均匀？有无特殊的应用场景？有无特殊的优化策略？本篇基于这些问题来进行重点解读。
格式： constraint <外键名> foreign key 字段名[，字段名2，…] references <主表名> 主键列1 [，主键列2，…]
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。
第一个 “位置偏移量” 参数指示MySQL从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定“位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是0，第二条记录的位置偏移量是1，以此类推）；
MySQL索引是一种用于提高数据库性能的数据结构，可在数据表中快速查找指定数据，特别是在处理大量数据的情况下可以提高查询效率。索引通常是在数据库表中的一列或多列上创建的，它们是通过将数据表中的数据进行排序和组织来加速查询过程的。在本文中，我们将深入探讨Mysql索引的知识，包括什么是索引、索引的分类、索引的优化、索引的建立、索引的删除等。
小编第一次看到子查询这个词，也是懵圈的，后来细细想一想，子查询貌似和一道经典题目有关。
1.创建表：之前需要use database database_name 然后create table 表名（）； 例：创建员工表tb_employee1，结构如下表所示 字段名称 数据类型 备注 id int（11） 员工编号 name varchar（25） 员工名称 depld int（11） 所在部门编号 salary float 工资 mysql> create database
关于之前有人提到的Python如何操控MySQL，其实很简单，以pymysql的库为例。
如题。假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。
1、primary key主键约束是一个列或者列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行。
索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。
在数据量非常大的情况下，在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能，常见的mysql索引分为以下几类： ①普通索引 可以直接创建索引：CREATE INDEX indexName ON table(column(length)) 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 可以通过修改表结构来创建索引：ALTER tableADD INDEX indexName ON (column(length)) 可以在
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
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。
第一个 “位置偏移量” 参数指示 MySQL 从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定 “位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是 0，第二条记录的位置偏移量是 1，以此类推）；第二个参数 “行数” 指示返回的记录条数。
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
在MySQL中，表是存储数据的基本单位，每张表有若干列，每一行代表一条数据记录。在MySQL中，数据是按行存储的。
b、过多的索引会导致insert、update、delete语句的执行效率降低；
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！
数据插入 此前一直使用语句，但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握（、和）。 插入的几种形式， 1. 插入完整行； 2. 插入行的部分数据； 3. 插入多行； 4.插入某些查询的结果； - 注意，由于
本文是MySQL（三）｜《千万级大数据查询优化》第一篇：创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点：
Mysql是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。 ---- RDBMS 术语 数据库: 数据库是一些关联表的集合。. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。 冗余：存储两倍数据，冗余降低了
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
CSS布局中有一些概念，一旦你理解了它们，就能真正提高你的 CSS 布局能力。本文是关于块格式化上下文(BFC)的。你可能从未听说过这个术语，但是如果你曾经用CSS做过布局，你可能知道它是什么，理解什么是 BFC，怎么工作以及如何创建 BFC 非常有用，这些可以帮助你理解CSS中的布局是如何工作的。
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。
Hash索引是将一列或者多列数据值, 进行 hash运算, 并将结果映射到数组的某个位置上.
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
OpenTSDB(Open time series data base)，开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性，其实并不是一个db，单独一个OpenTSDB无法存储任何数据，它只是一层数据读写的服务，更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了，为什么还会出现它？它到底有什么好？它做了什么？别着急，我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务，看名字就知道，它主要针对于时序数据。什么是时序数据，股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据，就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储，我们最熟悉的就是mysql了，但是想想看，每5分钟存储一个点，一天288个点，一年就10万+，这还是单个维度，往往在实际应用中维度会非常多，比如股票交易所，成千上万支股票，每天所有股票数据就可能超过百万条，如果还得支持历史数据查询，mysql是远远扛不住的，必然要考虑分布式存储，最好的选择就是Hbase了，事实上业内基本上也是这么做的。（我对其他分布式存储不了解，就不对比了）。 了解Hbase的人都知道，它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力，非常适合存储海量的数据，但是它并不是关系数据库，无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节，总之，你可以通过Get获取到hbase里的一行数据，通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用， 但也限制了它的使用场景。针对时序数据，只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化，可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API，比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
MySQL 唯一约束（Unique Key）是指所有记录中字段的值不能重复出现。MySQL中的唯一约束是一种用于确保表中某列或多列的取值唯一的数据库约束。唯一约束的作用是防止表中出现重复的值，确保数据的完整性和一致性。在本文中，我们将详细介绍MySQL中唯一约束的定义、用法以及其在数据库设计中的重要性。
数据库单表到达一定量后，性能会有衰减，像mysql\sql server等犹为明显，所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的，分区表就更有用处了！
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