2024-4-16 有同学问我，合并设计这个问题，实际上我想起来这个事情应该是上个月的事情了，我提出一个问题，关于什么是合并设计的问题。
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。
在 mysql 中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
Django 提供了很多字段类型，比如 URL/Email/IP/ 但是 mysql 数据没有这些类型，这类型存储到数据库上本质是字符串数据类型，主要目的是为了封装底层 SQL 语句。
简称DDL(Data Defifinition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等。
当你运行一条sql执行很慢的时候，可以使用explain sql，"explain"相当于mysql中的优化器，可以很好的分析性能瓶颈。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
MySQL的插入语法提供了类似insertOrUpdate的语法，这种方式大部分存储系统都有类似的机制比如在Solr或者ElasticSearch中，如果主键一样的就更新，不一样就添加，只不过在数据库里可以是主键单个或多个字段，也可以是单个索引或多字段联合唯一索引，逻辑都一样。 比如表里面有id,age,name,address,score四个字段 联合唯一索引 是id+age+name（表里只有索引没有主键，后面单说） 向一张空表插入下面的数据 Java代码 INSERT INTO pe
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
在 MyISAM Static 上的所有字段有固定宽度。动态 MyISAM Dynamic 表将具有像 TEXT，BLOB 等字段，以适应 不同长度的数据类型。
作为后端开发，我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则，分享给大家，大家看完一定会有帮助的。
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询，然而，索引创建的好，并不意味着查询就一定快，影响查询效率的因素特别多，今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primary key， auto_increment，unique key 1、空属性 两个值：null（默认的）和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
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
最近在工作中，碰到了个很诡异的问题，需求是在两个MySQL数据库为同一张表增加一个二级索引(单键值字段(x varchar(500)))，表结构和加索引的语法，都是相同的，但是一个库执行成功了，一个执行失败了，提示错误如下，
问：随着数据库的增大，既然索引的作用那么重要，有谁能抛开具体的数据库来解释一下索引的工作原理？
除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗？
垂直分库是基于业务分类的，和我们常听到的微服务治理观念很相似，每一个独立的服务都拥有自己的数据库，需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分，每个业务有独立数据库。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
mysql在创建数据库的时候，字符集设置的不是utf8而是utf9mb4，在导入sql脚本的时候，发现提示如下错误：
相信每个IT界大佬，简历上少不了Mysql索引这个关键字，但如果被问起来，你能说出多少干货呢？先看下面几个问题测试一下吧：
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
索引是一个单独存储在磁盘上的数据库结构，它们存储着对数据表里的数据记录的应用指针。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone，我们想通过这两个字段进行排序，且事先我们没有创建age和phone字段的索引，直接进行order by排序：
也出现 Using index， 但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在MySQL中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器，但其并非银弹，必须精通其原理，才能发挥奇效。
幂等，这个词来源自数学领域。幂等性衍生到软件工程中，它的语义是指：函数/接口可以使用相同的参数重复执行, 不应该影响系统状态，也不会对系统造成改变。
优化数据的存储空间，如果字段长度设置过大，会浪费存储空间，而设置过小可能导致数据截断或者插入失败。
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 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 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 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。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
where子句用于规定选择的标准，写法：select 字段 from 表名 where
来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
不管对于哪种服务，对于其优化，无非是从两个方面着手，第一个是对于硬件方面的优化，第二个是对系统以及服务本身的优化。 1、查询连接MySQL服务器的次数
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
本节中的内容来自对uniCloud官方文档的重新梳理，为了让本课程的学习曲线更加平缓，仅保留我认为对本课程有用的部分。
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
本文干货较多，建议收藏学习。先将文章结构速览奉上： 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
ALTER TABLE old_table_name RENAME [TO] new_table_name
当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。 记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程，平均需要访问N/2的数据块，N是表所占据的数据块数目。如果这个字段是一个非主键字段（也就是说，不包含唯一的访问入口），那么需要在N个数据块上搜索整个表格空间。 但是对于一个有序字段，可以运用二分查找（Binary Search），这样只要访问log2 (N)的数据块。这就是为什么性能能得到本质上的提高。
②唯一性原则 即主键值必须唯一标识表中的每一行，且不能为 NULL，即表中不可能存在有相同主键值的两行数据
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