SQL适用于使用SQL访问和处理数据的数据库系统，包含Oracle, SQL Server,等等，自然MySQL也是使用SQL的。
Navicat是一个非常好用的可视化mysql管理软件（其他数据库也有对应版本的支持）
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点，如果大家对其中的问题感兴趣，可以自行扩展研究。
今天，我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题，希望大家喜欢！
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
面试官：“小陈，说一下你常用的 SQL 优化方式吧。” 陈小哈：“那很多啊，比如不要用 SELECT *，查询效率低。巴拉巴拉...”
1. 之前我们所学的都是DDL语句，接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……)，values左边的括号不加时，默认代表对表的所有列进行插入，不忽略任何一列，加上括号时，可以自己指定某些列进行插入，但值得注意的是如果某些列没有default约束，你还将其忽略进行数据插入的话，则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据，括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
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爱奇艺每天都为数以亿计的用户提供7x24小时不间断的视频服务。通过爱奇艺的平台，用户可以方便的获取海量、优质、高清的视频资源。但如果服务平台出现故障，会有大量的用户将无法正常播放视频，因此我们的应用服务以及数据库服务都必须具备高可用架构。
无论在工作还是面试中，关于 SQL 中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
2.根据手机号前四位，将取出来的数据分别放在以手机号前四位开头的文件中。如：1880502xxxx 放在文件1880里，1881502xxxx 放在1881里。这些文件统一放在A文件夹下。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
俗话说：工欲善其事，必先利其器！如果你是做MySQL DBA或运维的，Percona-toolkit我相信这是你日常工作中必备的神器，能够高效的帮助您完成日常的工作；
对于数字和文本类型的数据，比方说名字和电话号码相关的信息。我们需要有个地方存起来。
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
上一篇我们介绍了在有主键的表中删除重复数据，今天就介绍如何删除没有主键的表的重复数据。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗？目前还在查看，但是在查阅资料时发现了一些有益的知识，给大家分享一下，就是关于sql以及MySQL语句执行顺序：
从以上例子中，我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
电话销售大家一定都经历过，许多公司都有电销的团队，相信看过华尔街之狼的人肯定会理解的更加深刻。我们今天不讨论那些公司是如何通过各种渠道获取到大众的电话号码的。我有幸开发了一个需要处理海量电话号码的系统，这个系统的功能包括：
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
首先根据准备工作中的操作导入大学模式，打开数据库连接后进入到 MySQL 的交互界面，再使用命令 use db-book; 切换到 db-book 数据库。
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但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
即所谓的配置中心，就是发布者经数据发布到ZooKeeper的一个或一系列节点上,供订阅者进行数据订阅，进而达到动态的获取数据的目的，实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新
一、多表查询 1. 内连接 ① 隐式内连接 * 语法 select * from 表1，表2 where 连接条件; * 示例 select * from emp,dept where emp.dept_id = dept.id; ② 显示内连接 * 语法 select * from 表1 [inner] join 表2 on 连接条件; * 示例 select * from emp join dept on
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
一、Cluster概念 1、系统扩展方式： Scale UP：向上扩展，增强 Scale Out：向外扩展，增加设备，调度分配问题，Cluster 2、Cluster：集群，为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统 3、Linux Cluster类型 LB：Load Balacing，负载均衡 HA：High Availability，高可用，SPOF（single Point Of failure） MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间 MTTR:Mean Time To Restoration（ repair）平均恢复前时间 A=MTBF/（MTBF+MTTR） (0,1)：99%, 99.5%, 99.9%, 99.99%, 99.999%, 99.9999% HPC：High-performance computing，高性能 www.top500.org 4、分布式系统： 分布式存储：云盘 分布式计算：hadoop，Spark 二、Cluster分类 基于工作的协议层次划分： 传输层（通用）：DPORT LVS： nginx：stream haproxy：mode tcp 应用层（专用）：针对特定协议，自定义的请求模型分类 proxy server： http：nginx, httpd, haproxy(mode http), ... fastcgi：nginx, httpd, ... mysql：mysql-proxy, ... 三、Cluster相关 会话保持：负载均衡 (1) session sticky：同一用户调度固定服务器 Source IP：LVS sh算法（对某一特定服务而言） Cookie (2) session replication：每台服务器拥有全部session session multicast cluster (3) session server：专门的session服务器 Memcached，Redis HA集群实现方案 keepalived:vrrp协议 ais:应用接口规范 heartbeat cman+rgmanager(RHCS) coresync_pacemaker 四：LVS介绍 LVS：Linux Virtual Server，负载调度器，集成内核 章文嵩 阿里官网：http://www.linuxvirtualserver.org/ VS: Virtual Server，负责调度 RS: Real Server，负责真正提供服务 L4：四层路由器或交换机 工作原理：VS根据请求报文的目标IP和目标协议及端口将其调度转发至某RS，根据调度算法来挑选RS iptables/netfilter： iptables：用户空间的管理工具 netfilter：内核空间上的框架 流入：PREROUTING --> INPUT 流出：OUTPUT --> POSTROUTING 转发：PREROUTING --> FORWARD --> POSTROUTING DNAT：目标地址转换； PREROUTING
一般我们将数据存储在MySQL数据库中，它允许我们存储重复的数据。但是往往重复的数据是作废的、没有用的数据，那么通常我们会使用数据库的唯一索引 unique 键作为限制。问题来了啊，我还没有创建唯一索引捏，数据就重复了（我就是忘了，怎么滴）。
在MySQL数据库中，当我们面对一个拥有大量数据的表，并且需要删除重复数据时，我们需要采用高效的方法来处理。今天了我们正好有张表，大概3千万条数据，重复数据有近2千多万条，本文将介绍几种方法，帮助您删除MySQL表中重复的数据中。
前几天在网上进行了一个面试,关于数据库方面的面试题其实也没少背,但是这个面试官的问题多少让我有些触不及防,他没有询问比较常见的基础语法和优化的问题,而是让我解释一条SQL从客户端到服务端的执行流程,这让我十分尴尬,因为平时只顾应用层面的东西,没有真正去理解到更深层次的东西,所以遇到非常规问题,很容易蒙圈,希望大家以我为鉴,学习一个知识要尽量达到"知其然、知其所以然",这样即使面试官变换问题的角度,我们也能更好的应对回答,叨唠完了,正片开始!
在 MySQL 的主从架构在很多场景下都在使用，同时 MySQL 的同步延迟也是很多 DBA、运维、开发的同学经常面对的问题之一。本文围绕同步延迟的场景之一：无主键表，来看看延迟产生的原因，以及应对的策略。当然，从标题上也能看出来，给表建个主键是最好的办法，不过在关于这个问题，其实还有一些其他的方式可以尝试。
语法：CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [create_specification [, create_specification] ...]
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过，mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引，索引类型分为主键索引和二级索引（非主键索引），主键索引树中，叶子结点保存着主键即对应行的全部数据；而二级索引树中，叶子结点保存着索引值和主键值，当使用二级索引进行查询时，需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
Canal一般用于实时同步数据场景，那么对于实时场景HA显得尤为重要，Canal支持HA搭建，canal的HA分为两部分，canal server和canal client分别有对应的HA实现。大数据中使用Canal同步数据一般同步到Kafka中，这里Kafka相当于是Canal Client，Kafka集群自带HA属性，所以这里我们只关注Canal Server HA。Canal Server HA主要是为了减少对mysql dump的请求，不同server上的instance（不同server上的相同instance）要求同一时间只能有一个处于running，其他的处于standby状态（standby是instance的状态），Canal Server HA原理如下：
为什么使用消息队列? •解耦•异步•削峰 (1) 解耦 现有系统A, B, C, 系统B和C需要系统A的数据, 然后我们就修改系统A的代码, 给系统B, C发送数据. 这时系统D也需要系统A的数据,
这是我总结的事务的四种隔离机制，比较好理解，主要是有些地方文字游戏说不清楚很容易混淆：ReadUn数据库
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。
最近频繁出现慢SQL导致系统性能问题，于是决定针对索引进行一些优化。一些表结构本身已经有了不少索引，如果再继续添加索引，势必会影响到插入数据的性能。那么，是否可以使用组合索引来达到目的呢？这篇文章咱们来一探究竟。
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