上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析，但是却把记录头信息抛到这里来讲，那么开始吧，注意本片需要有一点数据结构和算法基础，如果基础薄弱，请先确保自己会二分查找和链表再来食用
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
上篇文章介绍了行溢出，表中最多创建65535个字节，而null值列表占用一个字节，变长字段长度列表占用两个字节，所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少，要根据不同的字符集来规定，比如ascii一个字符是一个字节，gbk最大是2个字节，utf8最大是3个字节。数据也会溢出，数据溢出，则是会分成若干页存储，而compact行格式，真实数据列表会780左右字节，然后存页的地址值，方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式，而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页，更节省空间。
hello，小伙伴们下午好。俗话说的好，一时拖更一时爽，一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警，为了还债，特地写了篇长文。
上篇文章介绍了innoBD会有若干索引页,每个索引页的两个虚拟列，infimun最小虚拟行记录，supremun最大虚拟行记录，这两个存在innoDB的头部信息，里面还有delete_mark，next_record等。free space空间会给user records存储的数据申请，直到用完则会申请新的页。
记录头信息里面有很多属性，最容易理解的就是next_record指针，单链表都会有next指针，这样才会找得到下一个结点，这对于页中的每条记录也是一样，上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
其中Next key锁是Gap锁和Record锁的结合，他锁定的是一个范围，并且锁定记录本身。
上篇文章我们说了，索引页分为7个部分，其中free space会给user recoreds分配空间存储真实数据，直到用完申请新的页。查询拥有page directory，会分成不同的槽点，最小槽点有一个值，最大槽点有1~8个值，查询的时候用二分查找法定位id的槽点，然后遍历当前槽点就好。
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中，对索引字段进行计算会造成索引失效。
Mysql索引的实现是在存储引擎层完成的，因此本文所讲内容是以Innodb存储引擎为基础展开的，核心是讲清楚Innodb的数据存储结构。
上篇文章说了，mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
文件的存储结构包含了系统大量的实现细节，比如 java 的 class 文件结构，rocksdb 的存储结构。MySQL InnoDB 的存储格式比较复杂，但确实我们理解 MySQL 技术内幕不必可少的一环。传统的分析的方法有下面这两个
我的博客： https://www.luozhiyun.com/archives/273
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
通过sql分组查询数据时，一般通过group by来完成，group by默认取相同的分组列(一列或者多列)中第一个数据。
通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。不过上篇文章留了个尾巴，在执行器调用存储引擎后，存储引擎内部做了什么事没有进一步说明，本文会对此展开介绍，使得我们对SQL整体的执行流程有更加清晰的认识。
众所周知，在mysql5以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql5之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。
文章开头的面试场景不是我编出来的，兄弟们，刚毕业一两年面试的我就出现过这种问题。仅仅问你失效场景，只要准备过面试的人都能答出来。但是再往下问问，就不知道怎么答了。
对于 SQL 语句的执行来说，定位 B-TREE 索引中的一条记录，是个举足轻重的能力。
项目中使用mysql作为数据存储，需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为：日报、周报、月报、季报、年报等格式。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录，然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
前面我们说了innoDB有很多页类型，主要介绍了index索引页，包含七个主要部分。File header里有效验和和file_page_prev和file_page_next吧所有的页联系起来，组成双向链表。Page header里有当前页的槽点和记录数，还有next record来吧每个数据连接起来，组成单链表。查询的时候有page directory。File trailer里的效验和能检验数据是否完成。如果上面说的这些你都不明白，建议吧前面的文章再看一看，接下来的知识不适合你。什么？前面内容太多，太生涩看不懂？好的，等我！
1、 Oracle的分页查询语句 分页查询格式： SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A WHERE ROWNUM <= 40 ) WHERE RN >= 21 其中最内层的查询SELECT * FROM TABLE_NAME表示不进行翻页的原始查询语句。ROWNUM <= 40和RN >= 21控制分页查询的每页的范围。 上面给出的这个分页查询语句，在大多数情况拥有较高的效率。分页的目的就是控制输
有时候我们会遇到：在查询sql的时候，假如有100w条数据，会出现慢sql告警，这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。
在现代数据库系统中，MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法，为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
众所周知，在mysql8以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql8之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。
规则1：一般情况可以选择MyISAM存储引擎，如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意：MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制：参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
从InnoDB存储引擎的逻辑结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间内，称为表空间(tablespace)，而表空间由段（sengment）、区（extent）、页（page）组成。在一些文档中extend又称块（block）。
其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
PostgreSQL是一个功能强大的开源数据库系统。经过长达15年以上的积极开发和不断改进，PostgreSQL已在可靠性、稳定性、数据一致性等获得了业内极高的声誉。目前PostgreSQL可以运行在所有主流操作系统上，包括Linux、Unix（AIX、BSD、HP-UX、SGI IRIX、Mac OS X、Solaris和Tru64）和Windows。PostgreSQL是完全的事务安全性数据库，完整地支持外键、联合、视图、触发器和存储过程（并支持多种语言开发存储过程）。它支持了大多数的SQL:2008标准的数据类型，包括整型、数值值、布尔型、字节型、字符型、日期型、时间间隔型和时间型，它也支持存储二进制的大对像，包括图片、声音和视频。PostgreSQL对很多高级开发语言有原生的编程接口，如C/C++、Java、.Net、Perl、Python、Ruby、Tcl 和ODBC以及其他语言等，也包含各种文档。
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求，昨天看了这篇文章，写的很好，给大家推荐一下，其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读，第一部分「MySQL性能」了解即可，全文共5758字，阅读大概需要20分钟，建议收藏，以下是作者自诉。
InnoDB批量建索引深度揭秘 InnoDB在MySQL 5.7版本中推出了批量建索引的功能。WL#7277 InnoDB: Bulk Load for Create Index这个功能就由本人设计与实现的。本文将对该功能的设计与实现进行详尽的介绍。 ---- 一、InnoDB Fast Index Build介绍 最简单的建索引的方法就是走正常的数据库插入流程，将数据逐条插入到索引B树中。要对B树进行查找合适的插入位置，对B树节点进行正常的加锁，对页面记录redo log，undo log，当页面满时进
要粗略的理解这一点很简单，知道覆盖索引即可（字面意思）。 要稍微全面点的了解的话，建议了解一下“回表查询”和“覆盖索引”，我一会儿去写一篇。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，比如当我们要查 “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”。如果没有索引，那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
不管是啥业务，最终数据都要落地，数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展，并发越来越高，数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步，都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题，才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
来源：编码砖家 https://www.cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
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