List 适合与有固定取值的列，支持复合分区 有限的分区，插入记录在这一列的值不在List中，则数据丢失 一般只针对某一列
导读：数据总线（DBus）专注于数据的实时采集与实时分发，可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚，经过转换处理后成为统一JSON的数据格式（UMS），提供给不同数据使用方订阅和消费，充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol，基因列为symbol|ID的就需要拆开了！
周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。
举例：一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
1.程序自动完成，数据源方便管理。2.不需要维护，因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 （sql标准）。
5G时代，业务数据越来越丰富，业务使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB，会带来哪些挑战？如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性，制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参考部分内容要求强制执行。本文从介绍MySQL相关关键基础架构，并结合实际案例介绍表和索引的设计技巧，并对规范中重点内容做详细解读。
关于SQL优化相关的问题，相信很多同学在面试过程中都有被问到过，要么不知道，要么回答不清楚。见于此情况，勇哥今天有空，就和大家聊聊这个相关的话题。
大家好，本节主要介绍下数据库范式的相关知识。在介绍Access数据库设计步骤时，有提到过数据库范式的概念。
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
约束，是对表中的数据进行限定，保证数据的正确性、有效性和完整性，约束分为以下几类：
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
表的主键指的针对一张表中的一列或者多列，其结果必须能标识表中每行记录的唯一性。InnoDB 表是索引组织表，主键既是数据也是索引。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
像这个就不属于第一范式，因为部门字段可以分割成部门名称和部门领导两个字段，分割后：
关系型数据库的表在设计时，我们常常需要考虑哪些业务字段应该放哪张表，字段是否应该拆分，表与表之间该怎么关联。那有没有相应的规范或者原则来指导我们去设计表呢？数据库设计三范式；三范式主要是解决表之间的关联关系，和字段冗余问题
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问：怎么同时对两列合并的文本进行逆透视？
注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异
是存储数据的“仓库”，他本质是一个文件系统，里面保存了一系列有组织的数据；实际上就是物理磁盘上存储的文件
本文由读者小平同志投稿，小平是一位非常朴实认真的猿，现于某上市证券公司做微服务开发，对 MySQL 优化有深入研究，小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 index、type 和 _id 唯一标识。文档元数据：
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
索引有很多种类型，可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型：B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引。这部分内容分为上下两个小节，本小节重点介绍 B-Tree 索引。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
选表类型： mysql的myisam表适合读操作大，写操作少;表级锁表 innodb表正好相反；行级锁表 互联网服务，不算支付性的服务外，互动产品，新闻系统等等一般都是读多，写少。用myisam表比较合适。 表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的，定长表占用空间会大。 动态表:就是字段不是都定长的。 定长表要比动态表检索速度快。 软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能，比如用户表都是用户信息，如
数据库简介 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库 RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System) 1.特点： 1.数据以表格的形式出现 2.每行为各种记录名称 3.每列为记录名称所对应的数据域 4.许多的行和列组成一张表单 5.若干的表单组成database 2.术语： 数据库: 数据库是一些关联表的集合。. 数据表: 表是
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一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。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
指标，是衡量事务发展程度的单位和方法，通常需要经过加和、平均等聚合统计才能得到，并且是在一定条件下的。
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理，这一部分的知识，在工作中经常被使用到，在面试中也几乎是必问的。所以，不管是面试造火箭，还是工作拧螺丝，掌握索引的工作原理，都是十分有必要的。
在正式开始之前，菜菜还是要强调一点，你的数据表是否应该分，需要综合考虑很多因素，比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级，是否可以有其他方案来解决当前问题？我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分，大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度，上线之后反而发现业务数据量很小，但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了)..
MYSQL优化是一个非常大的课题，这篇文章主要介绍了跟MYSQL相关的4个方面，如果想深入研究可以查下相关资料。 ---- 一、服务器级别优化 二、操作系统级别优化 三、MYSQL级别优化 四、SQL级别优化 ---- 一、服务器级别优化 1. 服务器选型 SUN小型机、DELL730xd、HPDL380、IBM3850、云服务等 2. CPU个数、内存大小 大内存，高IO，是现代基于web的数据库的必备 3. 磁盘：SAS、SSD、FIO卡 减小寻道时间、旋转时间、传输时间 4. RAID卡电池，RAID
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
这里介绍的MySQL相关知识，并不是针对那些想学习DBA的同学，而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点，是我学习MySQL数据库时，觉得有必要掌握的一些知识点。
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用，问了：Explain你最关注哪些字段？
JDBC的使用分为两个部分。首先是JDBC的配置，在配置元件中选择【JDBC Connection Configuration】，选择之后进行配置。
mysql的约束是 ☞ 对数据表数据的一种约束行为，约束主要完成对数据的检验，如果有相互依赖数据，保证该数据不被删除。
数据分析、数据挖掘、可视化是Python的众多强项之一，但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础，数据通常都存储在外部文件中，例如txt、csv、excel、数据库。本篇中，我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取、写入的常用方法。
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