当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改首先存储在InnoDB日志缓冲区的内存中，然后写入InnoDB日志文件，这些文件通常被称为重做日志。而如果有迹象表明innodb_log_buffer_size变量设置得太低，那么可以调整它来优化性能。
其实上面这些问题，我最早想法是，每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现，烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然，我给的回答可能并非标准答案，毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答，也欢迎交流！
本文中说到的“建”，并非单纯的建一个库，或是建一张表，而是你建好的库和表在项目的运营中，是否能应付各种事件，下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法，算是一个小小的心得，给大家分享下。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
在MySQL中有四类约束。分别是：主键约束(primary key)，非空约束(not null)，唯一约束(unique)，外键约束(foreign key)。
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。存储引擎主 要有： 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
（1）对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层
一. 什么是MERGE引擎 MERGE存储引擎把一组MyISAM数据表当做一个逻辑单元来对待，让我们可以同时对他们进行查询。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理，我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了，我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
最近有开始做一个实验室管理系统，因为分了几个表进行存储・所以要维护表间的关联・・研究了一下MySQL的外键。
该框架名为DdwDao，为笔者自己实现的ORM框架名称。 一开始的初衷仅仅是好玩，自己封装了一下JDBC，后面想把它做成毕设，就完善了一下。
上架与下架的管控，在我负责的项目（单据系统）中实现；销售的控制则是在另外一个项目（POS系统）中实现
一、基础规范 表存储引擎必须使用InnoDB 表字符集默认使用utf8，必要时候使用utf8mb4 解读： （1）通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节 （2）utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时，使用它 禁止使用存储过程，视图，触发器，Event 解读： （1）对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层 （2）调试，排错，迁移都比较困难，扩展性较差 禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径 禁止在线上
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 一、基础规范 表存储引擎必须使用InnoDB 表字符集默认使用utf8，必要时候使用utf8mb4 解读: (1) 通用，无乱码风险，汉字3字节
存储过程就是一条或者多条SQL语句的集合，可以视为批文件。它可以定义批量插入的语句，也可以定义一个接收不同条件的SQL。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。
前一阵子，又跑出去搞了一场面试，心态算是崩了，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次，最多访问h个节点，即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比：数据量640亿。
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更，该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更，有可能会引发页分裂，产生空间碎片。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree（B 树）或其变种 B+Tree（B+树）作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
| 作者 刘国斌，腾讯微信事业群研发工程师，目前从事企业微信的后台研发工作，已经参与企业微信消息系统、群聊、客户联系等企业微信多个核心功能的迭代。 ---- 数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。 最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），然而这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（
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！！！
取值范围如果加了unsigned，则最大值翻倍，如tinyint unsigned的取值范围为(0~256)。int(m)里的m是表示SELECT查询结果集中的显示宽度，并不影响实际的取值范围，没有影响到显示的宽度，不知道这个m有什么用。
基础规范 表存储引擎必须使用 InnoDB 表字符集默认使用 utf8，必要时候使用 utf8mb4 说明： 1）通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节 2）`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集，有存储 4 字节例如表情符号时，使用它 复制代码 禁止使用存储过程，视图，触发器，Event 说明： 1）对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层 2）调试，排错，迁移都比较困难，扩展性、移植性较差 复制代码 禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：
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的核心就是存储引擎。
主键索引：在我们给一个字段设置主键的时候，它就会自动创建主键索引，用来确保每一个值都是唯一的。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
几乎每一个分布式系统，都会给用户提供自定义路由的功能。因为，仅通过range、mod、hash等方法，很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例，说一下数据路由的思路。
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取值范围如果加了unsigned，则最大值翻倍，如tinyint unsigned的取值范围为(0~256)。
1、 表级锁： 开销小， 加锁快 ； 不会出现死锁 ； 锁定粒度大 ， 发生锁冲突的概率最 高， 并发度最低。
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象（如索引、视图和存储过程）。
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在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
大家好，我是鱼皮，相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题：MySQL 如何性能优化？
去github搜 "python orm"，最高star居然不是sqlalchemy，而是peewee 后来得知peewee，比sqlalchemy简单好用。值得一学哦！！ 我总体感觉（peewee像 Django-ORM的分离版，，但比Django-ORM和SqlAlchemy 小巧，简单，文档也友好）
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
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