很多时候我们不确定某个字段的长度,会使用varchar类型,比如某个字段定义为varchar(100),那这100的长度能存多少个中文?
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-general.html
因为 InnoDB 在存储数据的时候,更加安全,所以默认的存储引擎是InnoDB(虽然 MyISAM 比 InnoDB 快)
2.你可能会报这个错——Caused by: java.sql.SQLException: Data truncated for column ‘Color’ at row 1 ;
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
说一下mysql比较宏观的面试,具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题,这里主要说的索引和B+Tree结构,很少提到我们的集群配置优化方案。
大家好我是北哥,今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案,分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎,如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引?
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
开发在使用MySQL中,建立比较大的VARCHAR字段来存储SQL执行的语句或者利用MYSQL 来存储什么VARCHAR(1000) VARCHAR(2000) 之类的事情比比皆是,实际上存储超高的字符的字段在MYSQL中是不提倡的,本来可以是JSON格式的数据,非要变成普通字段存储到MYSQL中,或者使用各种怪异的如下图那样的数据存储方式,有必要这样一根筋的这样处理字符吗?实际上MYSQL8本身支持JSON类型的数据输入,并且很容易处理这些信息
这家公司的真名就叫做“三藏”,和我的名字“悟空”很契合,唐三藏给悟空面试,合情合理,还带有一丝趣味,所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂,技术负责人面的我,欲知面试结果,文末揭晓。
看完这篇文章,你能搞清楚以下问题: 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 2、varchar能存多少汉字、数字? 3、varchar的最大长度是多少呢? 4、字符、字节、位,之间的关系? 5、mysql字段类型存储需要多少字节? 接下来请仔细看,整理不易啊。 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 一般初学会认为,二者占用的空间是一样的。比如说我存储5个char,二者都是实际占用了5个char了【不准确的想法:varchar在实际存储的时候会多一个b
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
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数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ,而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找,今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上,它到底是如何进行存储的?长什么样?
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
最近一朋友做社区重构,社区主要功能有发帖、回帖、查看帖子详情,详情页按不同条件展示回帖(除了预先定义的顺序外,可能每个用户看到的顺序都不一样,组合超过100个),大概的效果如下:
数值类型中又可以分为整型、浮点型,或者可以说为严格数值数据类型以及近似数值数据类型
对charles抓包进行了简单的描述,并且对格式的转行,数据的处理进行了一定的描述。有人会问怎么存,那么今天,我给大家讲讲,怎么存,存哪里。
这篇文章主要讲述了在单机数据库环境下如何进行优化,包括表结构优化、字符集选择、字段设计、索引创建等方面,同时指出了一些注意事项。
关系型数据库:数据库中的数据能产生关系,表与表之间有关联。特点:安全(数据会不会丢失)、存在关系。 例如:Mysql、Sql Server、Oracle等。 非关系型数据库:没有关系,单纯存数据。特定:快、不安全。 例如:MongoDB、Redis等。
其实很早以前我就在《高性能MySQL第三版》中看过IP地址属于特殊类型数据,应转为整数存储。
千万不要在docker里装mysql,因为docker容器停了以后,里面的数据就没有了,即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上,但是还是十分不建议用docker存数据、日志等,因为你能保证你就配置的没问题吗。
在MySQL中有很多種數據類型可以存放數值,不同的類型存放的數值的範圍或者形式是不同的。
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的,当我们程序启动起来的时候,就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时,必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据,然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的,所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本,那个时候solr还不支持自带的集群,集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了,大数据量存储,天生集群支持,分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力,不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索,那么只建立标题索引。存储部分只存主
这里是为后续的mysql调优做准备,要像做到mysql调优,索引很关键,理解索引结构,页结构,对于调优来说是很重要的基础。
已经知道,对于int了tinyint了这些MySql类型,后面那个4或者11没啥实际意义,只是说(当位数不足时)前面填充多少个0,然后使之变为4位或者11位,对这个类型的字段实际能存的长度没啥影响.
1、最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
上篇《VARCHAR(M) 到底占用多少个字节?|mysql系列(2)》分享了VARCHAR(M) 占用多少个字节,那VARCHAR 最大能存多少个字符呢?以及了解这些对我们平时的开发工作中有什么帮助呢?那我们就要了解下存储引擎中是怎么来处理数据的。这里我们还是以InnoDB 为例。
关于这些查找结果的演示推荐:<https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html>
www.cnblogs.com/wyc1994666/p/10831039.html
你好,我是田哥。这篇文章是因为一位朋友前天出去面试了,然后面试上来就一顿MySQL所以追问,幸好她和我有深入的探讨MySQL索引,熬过此劫,也成功进入二面,同时也希望本文对你有所帮助。
这篇文章详细介绍了MySQL数据类型varchar,探讨varchar到底能存多长的数据、InnoDB和MyISAM中的varchar等问题,需要的朋友可以参考下
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题,其实呢,数据库
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化,确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化,SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询,表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
索引:是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版,每个节点存的是 <num ,最后存排序的ROWID
上一篇,大致介绍了作为工具人的我是如何基本使用这一套ELK 系统的。今天就讲讲这个最重要的E——基于Lucene的搜索引擎ElasticSearch(后面简称ES)。
Mysql5.7版本以后新增的功能,Mysql提供了一个原生的Json类型,Json值将不再以字符串的形式存储,而是采用一种允许快速读取文本元素(document elements)的内部二进制(internal binary)格式,并提供了不少内置函数,通过计算列,甚至还可以直接索引json中的数据。
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。测试面试宝典
日期算是我们在日常开发中经常用到的数据类型,一般来说一张表都有 createTime 和 updateTime 字段,MySQL 中针对日期也提供了很多种不同的数据类型,如: datetime timestamp int 等等。甚至也有人直接将日期存为字符串的。 那么到底该用哪种类型来保存日期呢? 1. 字符串 在这些类型中,首先应该排除掉的就是字符串了,很多新手小伙伴爱用字符串存储日期,但实际上这并不是一个很好的方案。 使用字符串存储日期,第一个显而易见的问题就是无法使用 MySQL 中提供的日期函数,
根据以往经验应该是字段长度不够,才会触发这样的报错,于是排查了数据库中表的字段长度
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必须从第1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。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
本文是MySQL创始人Monty在5月30日"腾讯云CDB/CynosDB技术揭秘"系列直播中的分享实录。 ---- 大家好,我是MariaDB的 Michael Widenius,我们今天来简单的聊下MariaDB10.5新特性和即将要做的事情。10.5已经是RC了,应该是下周四GA,所以非常近了。 Monty全程分享视频 从我个人加到MariaDB的特性开始,这也是我现在依然写代码的地方,差不多我花了我至少一半的时间在做这里。实际上在COVID-19期间,我花了90%的时间在做这里,这还是很好的。
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