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前列并且不跳过索引中的列。
当然，本篇也是关于性能优化的，那性能优化就应该一把梭子吗？还是要符合一些规范和原则呢？
一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）
3，group by：将取出的一条条数据进行分组，如果没有group by，则整体作为一组
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
如果我们要进行模糊查找，查找name 以“张"开头的所有人的ID，即 sql 语句为
1. 条件表达式：>,>=,<,<=,=,!=,<>,IS NULL(空) , IS NOT NULL （非空）；
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
尽量使用主键查询，而非其他索引，因为主键查询不会触发回表查询。 不做列运算，把计算都放入各个业务系统实现 查询语句尽可能简单，大语句拆小语句，减少锁时间 or 查询改写成 union 查询 不用函数和触发器 避免 %xx 查询，可以使用：select * from t where reverse(f) like reverse('%abc'); 少用 join 查询 使用同类型比较，比如 '123' 和 '123'、123 和 123 尽量避免在 where 子句中使用 != 或者 <> 操作符，查询引用会放弃索引而进行全表扫描 列表数据使用分页查询，每页数据量不要太大 避免在索引列上使用 is null 和 is not null
以 Elasticsearch 8.1 官方文档为例，检索分类不会也不可能超出这个范围。
随着项目用户量的快速增长，前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当，大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时，出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
mysql在创建数据库的时候，字符集设置的不是utf8而是utf9mb4，在导入sql脚本的时候，发现提示如下错误：
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库 CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU 计算尽量挪到上层
分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组，MYSQL中使用group by关键字对数据进行分组，基本语法形式为:
除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗？
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分，会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下问题不大； 注意： 1、Covering index：索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引 优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数
简称DDL(Data Defifinition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等。
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将
随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。
utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。
分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
可以看到 content中不仅出现了小白菜 还出现了大白菜 大白 小白等内容 因为模糊查询把小白菜进行了拆分
比如，存储字符串“101”，对于char(10)，表示你存储的字符将占10个字节（包括7个空字符），在数据库中它是以空格占位的，而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度，10只是最大值，当你存储的字符小于10时，按实际长度存储。
5、查询fruits表中f_name和f_price的列，并且f_price的数值等于5.2
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧。
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
查看索引长度是74=(3*24+2),可以算出联合索引中只使用了name前缀索引.
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针，相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
MySQL 1. 为什么要使用数据库 Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作，变量，对象，数组，集合，双边队列...数据是保存到内存中，数据存储是瞬时的，程序退出，电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据，XML，JSON，其他文件。可操作性比较差，API繁琐，不同的文件有不同的解析方式，而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题： 1. 文件保存的数据没有数据类型区分，都是字符串。 2. 数据存储量是较小的，有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4.
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？
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
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