我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
提到分区表，一般按照范围（range）来对数据拆分居多，以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性，不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外，聚合函数忽略空值，如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名，并且该列存在空值，此时COUNT仍会忽略空值。
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令，还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
1. MySQL的语法： 2. MySQL语法的定义顺序： (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
它们对应于四种 BLOB 类型，并具有相同的最大长度和存储要求。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写，对 TEXT 值不区分大小写。
使用select对列进行查询时，不仅可以直接以列的原始值作为结果，而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果，即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中：表达式中可以使用的运算符有：加+、减-、乘*、除/、取余%
SQL 标准定义的四个隔离级别为： read uncommited ：读到未提交数据 read committed：脏读，不可重复读 repeatable read：可重读 serializable ：串行事物
摘自https://www.rathishkumar.in/2016/04/understanding-mysql-architecture.html
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
一、库操作 创建库：create database 数据库的名字; 删除库：drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库：show databases; 查看当前使用的数据库：select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下：use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表：create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
对于后端开发人员来说，经常会和数据打交道，今天总结下数据库相关的知识。包括MySQL，JDBC基础，JDBC进阶，MongoDB，性能优化等知识点。
对上述原始数据，按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
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
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
MySQL 里字段的属性很多，对性能来说，影响也是可大可小，所以针对其属性这一块有必要进行一次探究。
day26.MySQL【Python教程】 MySQL数据库简介 mysql数据库，是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 查看官方网站http://www.mysql.com/ 查看数据库排名http://db-engines.com/en/ranking 主要知识点包括： 数据库与表的操作 数据的增加、修改、删除 数据的查询（重点） 与python交互 ---- 一、创建库与表 1.1简介 主要知识点包括：能够与mysql建立连接，创建数据库、表，分别从图形界面与脚本界面两个方面讲解 相关的知识点包括：
从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。
支持：CSV、ARCHIVE、BLACKHOLE、MRG_MYISAM、MYISAM、PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、MEMORY
在CentOS8下搭建PXC集群一文中，演示了如何从零开始搭建一个三节点的PXC集群。但是光搭建了PXC集群还不够，因为在实际的企业应用中，可能会存在多个PXC集群，每个集群作为一个数据分片存在。因此，在完整的架构下我们还需要为集群引入数据库中间件，以实现数据分片和负载均衡等功能。
当向用户表 t01_user 写入数据时，同时向 t02_back 表写入一份备份数据。
本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。
本文介绍了如何汇总数据，包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总，以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句：
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
最近在学习scrapy redis，在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下，本篇为mysql篇，实例比较简单，学习sql还是要动手实操记的比较牢。
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的SQL语句。用分区表的目的是为了减少SQL语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
前言 如果忘记了简单查询，可以再次查看：增删改查的查之简单查询 今天主要是讲高级查询部分，如果碰到不懂的可以在微信群里跟我交流，如果没有加到群里的朋友，可以先加我的微信（evangline7)，我再把你们拉进去。 1.连接查询/多表查询 假设有二张表t1和t2: t1的字段（id,name,age) t2的字段（id,class,score) （1）查询出学生的姓名，年龄和分数 mysql> SELECT name,age,score FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.id = t2.
这里面学科包含了三个学科，所以学科拆分为：语文学科、数学学科、英语学科，同样的成绩也要拆分为语文成绩、数学成绩、英语成绩。这样既满足了第一范式，各列可以设计为：
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL 5.6 也不例外。
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习MySQL 5.6也不例外。 夯实基础 计算机领域的技术非常强调基础，刚开始学习可能还认识不到这一点，随着技术应用的深 入，只有有着扎实的基础功底，才能在技术的道路上走得更快、更远。对于MySQL的学习来说， SQL语句是其中最为基础的部分，很多操作都是通过SQL语句来实现的。所以在学习的过程中， 读者要多编写SQL语句，对于同一个功能，使用不同的实现语句来完成，从而深刻理解其不同之处。 及时学习新知识 正确、有效地利用搜索引擎，可以搜索到很多关于MySQL 5.6的相关知识。同时，参考别 人解决问题的思路，也可以吸取别人的经验，及时获取最新的技术资料。 多实践操作 数据库系统具有极强的操作性，需要多动手上机操作。在实际操作的过程中才能发现问题， 并思考解决问题的方法和思路，只有这样才能提高实战的操作能力。
前段时间，将线上MySQL数据库升级到了5.7。考虑到可能产生的不兼容性，在升级之前，确实也是战战兢兢，虽然测试环境，开发环境早在半年前就已提前升级。
一、mysql查询的五种子句 where(条件查询)、having（筛选）、group by（分组）、order by（排序）、limit（限制结果数） 1、where常用运算符： 比较运算符 > , < ,= , != （< >）,>= , <= in(v1,v2..vn) between v1 and v2 在v1至v2之间（包含v1,v2） 逻辑运算
转载自 http://blog.csdn.net/a454832841/article/details/52814812
Explain查看查询计划主要包含如下信息列：查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：
博主渣渣本科，挣扎到十一月秋招终于结束了。面过百度/腾讯/小米/网易/搜狗/知乎/京东/360/瓜子。期间总结了一些面试题目，现在放上来。由于是博主自己的面经记录，所以涵盖不全面的话诸位请谅解。 根据博主的面试经验来看，面试有一定的层次性，如bat级别公司每个点都会深入，而有些公司则只会问到表层，所以将每个领域都分为必须掌握和深入了解这两个部分。 一、计算机网络 基础部分 TCP报头格式 UDP报头格式 TCP/UDP区别（不仅是宏观上的，最好能根据各自的机制讲解清楚）
无论是运维、开发、测试，还是架构师，数据库技术是一个必备加薪神器，那么，一直说学习数据库、学MySQL，到底是要学习它的哪些东西呢？
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
博主渣渣本科，挣扎到十一月秋招终于结束了。面过百度/腾讯/小米/网易/搜狗/知乎/京东/360/瓜子。期间总结了一些面试题目，现在放上来。由于是博主自己的面经记录，所以涵盖不全面的话诸位请谅解。 根据博主的面试经验来看，面试有一定的层次性，如bat级别公司每个点都会深入，而有些公司则只会问到表层，所以将每个领域都分为必须掌握和深入了解这两个部分。 一、计算机网络 基础部分 TCP报头格式 UDP报头格式 TCP/UDP区别（不仅是宏观上的，最好能根据各自的机制讲解清楚） HTTP状态码（最好结合使用场景，比
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