总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
clickhouse 相对于mysql，除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外，而其他的clickhouse的优化空间还是很大的，对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
依稀还记得有次面试，有面试官问我int(10)与int(11)有什么区别，当时觉得就是长度的区别吧！面试官最后也没有给反馈，我也就以为自己答对了。直到有一次有个同学又跟我谈起这个事，才去查了以下，发现事情并没有哪么简单... ...
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的ORDER BY列都是WHERE子句中的常量 constants 。如果索引不包含查询访问的 列，则仅当索引访问比其他访问方法有效时才使用索引，使用索引是否比扫描全表更有效。 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1, key_part2; 在key_part1,key_part2 建立索引 查询使用SELECT*，它可以选择比key_part1和key_part2更多的列。在这种情况下，扫描整个索引并查找表行以查找不在索引中的列可能比扫描表和对结果排序更昂贵。如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能，就必须运行特定的查询设计架构和索引，还要评估不同类型查询的性能要求，因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如，为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们使用更少的磁盘空间，内存和cpu缓存，而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型，需要的cpu周期就越少。例如，比较整数的代价小于比较字符，因为字符集
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
我们知道对于Oracle的表连接，根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法（算法）：
大牛不必浪费时间了，适合初学者。 今天遇到一个问题，数据库字段问题。 有一张表存储着用户消费记录，设计表时使用的是整形，后来增加需求，需要对业务做些改动，改过之后测试发现存储0.2，0.51这样的浮点类型无法保存上，结果是0，1之类的，经过调试发现数据库字段问题，于是修改了字段类型，sql语句： ALTER TABLE `db_action`.`money_record` CHANGE `c_money` `c_money` decimal(11,2) unsigned NOT NULL DEFAULT
MYSQL 的hash join 是从8.018引入的， 众所周知MYSQL的JOIN 的方式一直是不大友好的，nested loop join 在针对数据表join方式中，速度是一个问题。优化的手段很多，驱动表的选择，先去除参与JOIN的数据的等等都是方法。
Mysql有两种存储引擎：InnoDB与Myisam，下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别： 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个 文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩 展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩 展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件，InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小，一般为 2GB 事务处理上方
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips： 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%，如果比值较高，就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值，让Mysql在内存中完成临时表的操作，减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西，这些转换后的信息就形成了数据。例 如，某人的出生日期是“1987年5月23日”，他的身高是170厘米，等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据，而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
摘要：针对购物旺季网站流量会对数据库造成的压力，作者给出了MySQL性能调优的一些技巧，这些技巧极具参考价值，通过这些调优，可以有效避免因为流量过大造成服务器宕机，从而给企业造成经济损失。以下是译文： 万圣节已经过去很久了，该是把注意力集中在即将到来的假日季节的时候了。首先是感恩节，接着就是黑色星期五和网络星期一，最终在圣诞节/节礼周（从12月26日的节礼日开始，到12月31日的除夕结束为期六天或更长时间。这个词是由零售业在2000年代中期左右发明的，试图延长他们的节礼日销售）达到购物高潮。对于企业主来说，
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
墨墨导读：Page是MySQL Innodb存储的最基本结构，也是Innodb磁盘管理的最小单位，了解page的一些特性，可以更容易理解MySQL。
时间过得真快，一眨眼MySQL又发布了一个维护版本，MySQL8.0.23。在这个版本里面，除了像以往一样解决了一部分BUG，同样也增添了一些新的功能，让我们快速浏览一下。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
前言 储备知识ing，很久之前写的。 MySQL集群 MySQL官方提供的是mysql-proxy方案，主要解决了高并发的问题，但是没有解决高可用的问题。一般项目都是读多写少。读的操作让mysq
MySQL 的主键和 Oracle 差不多，都是对应一个唯一索引并且索引列是非空的。
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
最近涉及数据库相关操作较多，公司现有规范也不是太全面，就根据网上各路大神的相关规范，整理了一些自用的规范用法，万望指正。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：
(同时再次强调，这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本，相关总结与结论不一定适用于其他版本)
另外，MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
join 方式连接多表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前，MySQL 只支持一种表间关联方式，就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大，则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中，MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
有些应用系统就是要在(MYSQL 5.x)使用ORDER BY ,当然知道MYSQL 在ORDER BY DESC 上有问题的人都会强烈建议,不要在MYSQL上经常使用ORDER BY ,同时使用GROUP BY 的时候后面还建议带一个 order by null.
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持；接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数，以及JSON路径表达式语法，结合两者，用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
我曾经在公司处理过很多次Mysql性能上的问题，利用一些Linux常用的命令来查看Mysql对服务器的CUP和I/O使用情况，通过慢查询日志找出有待优化的sql，通过show processlist查看正在执行的sql的情况以及及时kill死锁的sql，通过EXPLAIN分析需要优化的sql语句。当然也对Mysql内部配置做了一些调整。 最近也在看《高性能MySQL》这本Mysql的经典书籍，很早的时候我就想写一个系列来介绍我在使用Mysql遇到的一些问题。无意中发现一篇博客写的内容和我想写的基本差不
MySQL支持多种数据类型，大致可以分为三类，分别是数值类型、日期和时间类型、字符串（字符)类型。
数据库环境 dev：开发环境，开发可读写，可修改表结构。开发人员可以修改表结构，可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa：测试环境，开发可读写，开发人员可以通过工具修改表结构。 sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real：生产数据库从库（准实时同步），只读环境，不允许修改数据，不允许修改表结构，供线上问题查找，数据查询等使用。 online：线上环境，开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作，如果需要操
InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型，各有优缺点，视具体应用而定。基本 的差别为：
这三个东东具体都是什么呢？ packet 到底是结果集大小，还是网络包大小还是什么？ 于是 google 了一下，搜索排名第一的是这个：
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
原本觉得mysql数据类型是非常简单并十分基础的知识，认为自己掌握的差不多了。但经过上一次的面试，才发现自己掌握的并不牢固，很多细节和原理并不知道。后来翻阅了《高性能mysql》这本书，仔细阅读了第四章Schema与数据类型优化。因此，写这篇文章记录和总结下，并加深理解。
最近做了一期关于MYSQL collation 的文字，所以基于比较的因素，PostgreSQL 的字符集，collation 等到底是怎么回事，有什么有趣的地方，我们也来一探究竟。在说起这个问题前，我们看下图，图中有三个部分
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
看一个案例，下面是两张字段相同，字段类型相同，只是id字段emp1是smallint类型，emp2的id是bigint类型，分别向两个表插入5000条记录，观察一下表容量大小。
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图：
让我再深撸一次mysql吧，这次主要以应对面试来说说mysql，大概几个方向，索引结构，查询引擎，索引优化，explain的详解和trace工具的使用。
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