1.MyISAM MySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务.
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。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
所谓的深度分页问题，涉及到 mysql 分页的原理。通常情况下，mysql 的分页是这样写的：
我负责的系统在去年初就完成了功能上的建设，然后开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入，收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。
用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
之前写过一篇Mysql B+树学习,简单的介绍了B+数以及MySql使用B+树的原因, 有了这些基础知识点,对MySql索引的类型以及索引使用的一些技巧,就比较容易理解了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
SQL常见面试题总结 （原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏，阿超持续更新中......） （------------------------------------------------------------------------） 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
前言 Mysql 的索引是我们常用的，但实际了解多少呢？下面通过几个案例小问题来测验下，后面会有答案及相关解释 测试问题 问题1 下面的索引适合这个查询吗？ CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (date_column) SELECT COUNT(*) FROM tbl WHERE EXTRACT(YEAR FROM date_column) = 2017 选项： A 很适合 B 不适合 问题2 下面的索引适合这个查询吗？ CREATE INDEX tbl_idx ON tbl
背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。
MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈，使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式，以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次，讲解了 explain 命令的使用方式，包括查看索引情况、查看查询计划等。最后，介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志，并给出了一些优化建议。
定义 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。 常用的MySQL存储引擎 InnoDB InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎，只有在需要 InnoDB 不支持的特性时，才考虑使用其它存储引擎。 采用 MVCC 来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别，默认级别是可重复读。 表是基于聚簇索引建立的，它对主键的查询性能有很高的提升
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题，当加入筛选条件后会出现查询超时的问题，查询全部订单的时候没有问题，SQL如下（数据已脱敏，使用的是MySql）：
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页，在业务数据量不多的情况下，我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了，但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低，因为需要全表检索。所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案，而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数，所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。
运维定位SQL，就妥妥定位在我周一申请的sql优化部分，明明就加了个索引，为何导致生产服务直接挂掉？
最近遇到一个问题，我们有个车证系统，最近用户发现导出数据时页面上提示超时，无法获取到 Excel。
基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*)，count(1)或者count(主键)，那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢？
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
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。
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
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。
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。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了…
根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章：
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源，免费是他的法宝，虽然没有oracle 牛逼，但是对于日常的使用，完全够用，所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择，因为之前一直使用的InnoDB 引擎，所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题，都是基于InnoDB 引擎，希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK，我们开始吧。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
从4到1，成本是逐渐增大的，因此数据库的优化上，SQL语句优化是很重要的一个方面。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了...
索引的目的在于提高查询效率，其功能可类比字典，通过该索引可以查询到我们想要查询的信息，因此，选择建立好的索引十分重要
其中“/yourpath/crontab_mysql.sql”为需要执行的sql语句。
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？
l 尽可能使用最效率(最小)的数据类型。比如，使用更小的整型以便于获取更小的表。相比INT，MEDIUMINT 通常是个更好的选择，因为MEDIUMINT列少使用25%的空间。
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。
今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能，主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志，我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题，然后在进行优化，敬请期待MySQL慢查询日志篇
基于哈希表实现，只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
作为程序员，我也希望做一枚运营狗。可惜并没多少时间，所以每到过节都发水文。端午快乐。
其实我一个都没答上来。并不是因为我笨，是因为我不会。在大扰的帮助下，现在我会了，求求你再给我一个机会。
Emlog是基于PHP+MYSQL的运行环境，那么缓存来源于MYSQL数据库，加快缓存速度，就是要加快MYSQL的查询速度 针对MYSQL的查询优化，有建索引等等，还有重要一点“SELECT * ”类似这样的SQL查询语句要少用 当表内某字段存在“NULL”值时，查询就会很慢，当数据量大了之后会更慢！ 所以有两个优化方向，尽量减少数据库中的NULL值（空字符串） 其二就是优化SQL查询语句，建立索引 那么针对EMLOG缓存，我们就可以针对性优化 本站的优化就需要在用户表数据这里处理，因为用户过多导致用户缓存数据特别慢。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
良好的设计是高性能的基石，应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整，在这其中往往需要权衡各种因素，例如，数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
日常开发中，我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢？今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。
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