其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性，英文是 index condition pushdown，一般简称为 ICP，索引下推通过减少回表的次数，来提高数据库的查询效率。
假设要设计一个在线约会网站，用户信息表有很多列，包括国家、地区、城市、性别、眼睛颜色等等。网站必须支持上面这些特征的各种组合来搜索用户，还必须允许根据用户的最后在线时间、其他会员对用户的评分等对用户进行排序并对结果进行限制。如何设计索引满足上面复杂的需求呢？
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
2、如果作为条件，列名对应的值匹配一条返回一条，全表扫描所有数据，得到所有匹配数据。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的，当查询表中的记录时，需要先把数据或者索引加载到内存中，然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
以前只是简单听说过Mysql有全文索引，但是一直没有认真去了解过。最近在《MYSQL必知必会》中学习到这个知识点，做下记录。
数据库表中包含了很多数据，一般我们不会检索表中的所有行。通常会根据特定的条件来提取出表的子集，此时我们需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件也叫作过滤条件（filter condition）。
EasyCVR是我们设备接入协议最为广泛的视频平台，包括安防市场的主流标准协议国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及厂家私有协议与SDK，如海康Ehome、海康SDK、大华SDK等。在视频能力上，EasyCVR支持海量视频汇聚管理，可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、智能分析等视频服务。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点，因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL，讲讲原理，讲讲优化，我会从最基本最简单的开始，和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
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。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
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。
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
search命令是Metasploit框架中常用的命令,在日常使用中非常快速的查找模块或者漏洞
过滤条件在WHERE子句后面，以一定的方式来拼接SQL，全文索引的使用有特定的语法：
为了更好地进行解释，我创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb，并批量初始化了500W+条数据。包含主键id、姓名字段（name）、性别字段（gender，用0，1表示不同性别）、手机号字段（phone），并为name和phone字段创建了联合索引。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式
+ where子句类似程序语言中if条件，根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件，SQL作为一种结构化查询语言，用户不需要关注怎么做，只需要描述做什么，然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性，同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢，这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型，包含SQL形态的变换，确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内，相互
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
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：
间隙锁的作用 保证某个间隙内的数据在锁定情况下不会发生任何变化。比如mysql默认隔离级别下的可重复读（RR）。
样例 select * from student where id > 3; where后面跟逻辑语句，筛选出符合条件的子集
注意事项：一定要有WHERE id IN的限制，否则不在WHEN中的记录就会被置为NULL
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
最近参加了一个面试，面试官先问了mysql的数据库的索引的底层数据接口，我回答了：平时都用的是innodb引擎，所以其底层的索引数据类型是B+树。面试官问我用没用过稀疏索引。当时就懵了，聚集索引，非聚集索引，主键索引，覆盖索引等等，我也没听过什么是稀疏索引。我反问了一下 面试官这个索引类型是mysql新出的吗，我不太了解也没有怎么用过，面试官模糊的给我回答了一下：一个占用空间小查询效率相对低，一个查询效率高，存储空间比较大，用法是在创建索引的时候进行设置参数。我坦白道：不清楚，下去了解一下。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
对于我们这些MySQL的使用者来说，MySQL其实就是一个软件，平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化，我们如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线，所以是时候掌握真正的技术了。我们在第一章的时候就曾说过，MySQL Server有一个称为查询优化器的模块，一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化，优化的结果就是生成一个所谓的执行计划，这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询，表之间的连接顺序是啥样的，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将查询结果返回给用户。不过查询优化这个主题有点儿大，在学会跑之前还得先学会走，所以本章先来瞅瞅MySQL怎么执行单表查询（就是FROM子句后边只有一个表，最简单的那种查询～）。不过需要强调的一点是，在学习本章前务必看过前边关于记录结构、数据页结构以及索引的部分，如果你不能保证这些东西已经完全掌握，那么本章不适合你。
Docker是一种流行的容器化平台，它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。在Docker中，镜像是构建和创建容器的基础。之前的文章我们介绍了docker安装还有docker镜像的拉取，本文将介绍一些常用的Docker镜像管理命令，帮助我们管理和操作Docker镜像。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
修改会受到原有数据限制，如果原有数据不能满足新的数据类型，修改不会成功，会报错，超出范围 out of range
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
