如果愿意的话，可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表，但是它们也有自己的用处，并且能提供一些分区表不能提供的功能。
问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
可以看到上面的执行计划返回了3行结果，id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT，所以id全为1，因此，我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句，我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现，Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b，这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持，而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中，EXPLAIN是一项强大的工具，可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划，从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字，以揭开查询执行计划的面纱。
在MySQL中，我们知道加索引能提高查询效率，这基本上算是常识了。但是有时候，我们加了索引还是觉得SQL查询效率低下，我想看看有没有使用到索引，扫描了多少行，表的加载顺序等等，怎么查看呢？其实MySQL自带的SQL分析神器Explain执行计划就能完成以上的事情！
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
其实网上有很多写的很好的sql优化文章，全面细致，但是都遗漏了一个问题，只教了大家怎么治病，没教怎么看病，这就好比一个饱读医书的大夫，病人往这一坐，望闻问切全都不会，一身的本事不知道该用哪个？
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR（数据建模和建仓场景，支持hive、spark、presto等引擎）和DLC（数据湖分析场景，引擎支持spark、presto引擎），其中EMR场景存储为HDFS（支持本地盘和对象存储cos），数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等，均支持内外表；DLC场景存储为cos，内表数据格式为Iceberg，外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC，同时实现下游用户可读。
这里的索引有auditstatus和productid，可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据，使覆盖索引失效
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范，从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的 文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天，或者每小时 进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了
数据库是程序员必备的一项基本技能，基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员，你只要学会如何使用就行了，但越往后工作越发现，仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql，如果性能不好，达不到要求，可能会阻塞整个系统，那对于整个系统来讲是致命的。
摘要：本文介绍宜信105条数据库军规，帮助研发团队评估数据库开发质量，达到尽早发现问题解决问题的目标。
Table Partition 是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
当表中的数据量不断增大时，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。当对表进行分区后，在逻辑上，表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上可能存放到多个表空间或物理文件上。当查询数据时，不至于每次都扫描整张表。Oracle可以将大表或索引分成若干个更小、更方便管理的部分，每一部分称为一个分区，这样的表称为分区表。SQL语句使用分区表比全表能提供更好的数据处理与访问的性能。即使某些分区不可用，其它分区仍然可用，这叫做分区独立性。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个
前几天老大问我怎么进行sql优化的，我回答了新建索引。哈哈哈，然后老大就出去找棍子了，进来之后跟我说你知道门在哪边吧，自己出去还是我请你出去？
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。
所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割（MySQL大小写敏感，名称要见名知意，最好不超过32字符） 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字（如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL官方保留字 【https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html】 ） 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀（tmp_） 备份库和库必须以bak为前缀并以日期为后缀(bak_) 所有存储相同数据的
内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
背景：一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
从一个表查数据插入到另一个表中，出现以下异常： 'STATUS' in insert schema specification is not found among regular columns of srm.invoice_lines_temp2 nor dynamic partition columns.. Error encountered near token 'material_group'
在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
昨天中午在食堂，和部门的技术大牛们坐在一桌吃饭，作为一个卑微技术渣仔默默的吃着饭，听大佬们高谈阔论，研究各种高端技术，我TM也想说话可实在插不上嘴。
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
当 Explain 与 SQL 语句一起使用时，MySQL 会显示来自优化器关于 SQL 执行的信息。也就是说，MySQL解释了它将如何处理该语句，包括如何连接表以及什么顺序连接表等。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能，通过分区表来将数据进行分割，提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能，分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去
本来想着分区表在上一篇后就不续写了，最近又有同学咨询我分区表的新问题：无主键的分区表建议使用吗？ 在此基础上的索引该如何设计？ 基于这两个问题，我们来简单探讨下。
不管是工作中，还是面试中，基本上都需要搞定一些SQL优化技巧，比如说使用explain查看SQL的执行计划，然后，针对执行计划对SQL进行优化。
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划，只是作为语句执行过程的一个参考，实际执行的过程不一定和计划完全一致，但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
接上期，这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表，分别进行JOIN 的运算
缘起：有个朋友问我分区表在58的应用，我回答不出来，在我印象中，百度、58都没有听说有分区表相关的应用，业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表，而不是使用分区表。于是去网上查了一下，并询问了58到家的DBA专家，将自己收到的信息沉淀下来，share给大伙。
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