1，插拔式的插件方式 ，插拔式的插件方式 2，存储引擎是指定在表之上的，即一个库中的每一个表都可 ，存储引擎是指定在表之上的，即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。 3，不管表采用什么样的存储引擎，都会在数据区，产生对应 ，不管表采用什么样的存储引擎，都会在数据区，产生对应的一个 的一个frm文件（表结构定义描述文件）
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
使用mktime()制造出时间戳,再使用date()显示为yyyy-mm-dd格式的日期
每个地点每天新增一条数据，要根据地点分组查询出每个设备最新的数据（按创建时间倒序）。
该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
上篇文章说了，mysql的访问效率有几大类别，const，ref,Ref_null,rang，index，all，以及连接查询走索引，驱动表和被驱动表的查询效率。
Read uncommitted：读未提交，顾名思义，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access 等。
1.常见的关系型数据库管理系统产品有？ 答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access等。 2.SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？ 答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。 数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ,insert,update,delete, 数
MySQL是我们非常常用的关系型数据库，非常重要，所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
在正式开始之前，我们先来看下 MySQL 服务器的配置和版本号信息，如下图所示：
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢，
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障，机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障，时刻考验着我们的系统。
整数：INT。 ⼩数：DECIMAL。 字符串：TEXT。 ⽇期与时间：DATETIME。
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询，使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询，即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
9、找回mysql服务器root密码的很重要的一步是跳过权限表的检查启动mysql,该命令是(D)(2分)
使用on duplicate key update可以解决插入或更改重复主键，即当insert内容和原表内容存在重复记录时，执行update操作。
现在的服务都是分布式，MySQL的集群架构也是一样。那么MySQL的集群架构中有一个点是读写分离，而读写分离是基于binlog实现的。那么接下来就MySQL的读写分离和binlog为突破点进行分析为什么大厂中的默认隔离级别是RC。总体来说以时间线为基准进行讲解。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
Oracle是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一，而序列是一个计数器，它并不会与特定的表关联，通过创建Oracle序列和触发器实现表的主键自增。序列一般是用来填充主键和计数的，不占用磁盘空间，占用内存。本期我们重点来讲述一下Oracle序列。
这是我上周去面试的，技术问题一共问了十多个问题，项目介绍以及一些软技能的，这类就不提了。
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性，再决定是否使用：
最近一段时间，在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据，然后同步到es。
一旦定义了emp_sequence，你就可以用CURRVAL，NEXTVAL CURRVAL = 返回sequence的当前值 NEXTVAL = 增加sequence的值，然后返回sequence值 比如： emp_sequence.CURRVAL emp_sequence.NEXTVAL
即没有特别指明的类型，大多数时候mysql 引擎都支持这种索引（Archive 是例外， 5.1 之前不支持，之后支持单个自增列的索引）
测试的面试相对于开发的面试来说，对于技术的询问其实相对来说较少的，主要针对以下几个方面。测试理论，接口，数据库，linux，自动化，性能、个人情况这几大块。
作为程序员，经常写 SQL 语句是正常不过了。然而，编写一些 SQL 语句，总会出现一些奇怪的问题。
在上面的执行示例中，我们已经了解到了什么是子查询。那么子查询可以按照查询返回的不同结果，进行一些简单的分类，如下：
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
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
DML（Data Manipulation Language），即数据操作语言，用于操作数据库对象中所包含的数据。常用关键字包括：插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）。
【1】Read Uncommitted（读取未提交内容）：出现脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据。 【2】Read Committed（读取已提交内容）：不可重复读，只能读取到已经提交的数据。Oracle 等数据库默认的隔离级别。 【3】Repeatable Read（可重复读）：出现幻读。在同一个事务内的查询都和事务开始时刻一致。InnoDB默认级别。 【4】Serializable（串行读）：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。
大致流程：主库将变更写binlog日志，然后从库连接到主库之后，从库有一个IO线程，将主库的binlog日志拷贝到自己本地，写入一个中继日志 relay日志中。接着从库中有一个SQL线程会从中继日志读取binlog，然后执行binlog日志中的内容，也就是在自己本地再次执行一遍SQL，这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。
其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
1.主要应用在门户网站首页广告信息的缓存。因为门户网站访问量较大，将广告缓存到redis中，可以降低数据库访问压力，提高查询性能。
在数据库查询中，多表查询是一项非常常见且重要的任务。它允许我们从多个相关联的表中检索和组合数据，以满足各种复杂的查询需求。在多表查询中，子查询是一种强大的工具，用于在查询中嵌套另一个查询。本文将深入探讨MySQL中的子查询，包括什么是子查询、如何编写子查询以及使用子查询解决的常见查询问题。
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。
dump log的操作是并发的多线程操作,但是从库的I/O和SQL线程是单线程的操作,(5.6.x后I/O可以多线程操作),但是SQL线程的执行一定是串行的执行,这也就导致了主从复制的延时问题的原因.
ElasticSearch作为一个基于Lucene的搜索引擎被广泛应用于各种应用系统，比如电商、新闻类、咨询类网站。在使用ElasticSearch开发应用的过程中，一个非常重要的过程是将数据导入到ElasticSearch索引中建立文档。在一开始系统规模比较小时，我们可以使用logstash来同步索引。logstash的好处是开方量少，只要进行编写简单的索引模板和同步sql，就能快速搭建索引同步程序。但是随着应用数据规模的变大，索引变化变得非常频繁。logstash的缺点也随着暴露，包括（1）不支持删除，只能通过修改字段属性软删除，随着应用使用时间的增长，ElasticSearch中会留存大量的无用数据，拖慢搜索速度。（2）sql分页效率低，sql查询慢。logstash的分页逻辑是先有一个大的子查询，然后再从子查询中分页获取数据，因此效率低下，当数据库数据量大时，一个分页查询就需要几百秒。同步几千万数据可能需要1天时间。因此我们决定放弃使用logstash，而改用使用canal来搭建基于CDC技术的ElasticSearch索引同步机制。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
MySQL 有很多存储引擎（也叫数据引擎），所谓的存储引擎是指用于存储、处理和保护数据的核心服务。也就是存储引擎是数据库的底层软件组织。在 MySQL 中可以使用“show engines”来查询数据库的所有存储引擎，如下图所示：
《50 ways to say goodbye》中文名《前任的50种死法》是我之前报的英语班里外教老师放给我们听的歌。老外说很困惑为什么我们还在听《Take me home,Country Road》这种老掉牙的歌。
问题现象：tdsql-xxxxxx 库plidb表letterperson字段PrintState被大量置为了‘0’
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
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