1）存储引擎概述； （2）MySQL各大存储引擎； （3）InnoDB和MyIsam使用及其原理对比； （4）InnoDB和MyIsam引擎原理； （5）剩余引擎的使用DEMO（主要是Mrg_Myisam分表）； 文章目录：（例子下载在最下方） （1）存储引擎概述 为什么要合理选择数据库存储引擎 定义 存储引擎作用 如何修改数据库引擎 怎么查看修改成功 （2）MySQL各大存储引擎 InnoDB 适用场景 MySQL官方对InnoDB的讲解 MyIsam 适用场景 补充：ISAM索引方法–索引顺
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
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mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源：www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
我经常被问到这样一个问题：分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？今天，我们就来聊聊分区表的使用行为，然后再一起回答这个问题。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
MySQL 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。
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Servlet(server Applet)，全称Java Servlet, 是用java编写的服务器端程序。而这些Servlet都要实现Servlet的这个借口，其主要的功能在交互的浏览和修改数据，生成动态的web。Servlet运行支持于java的服务器中。
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：
通过上面的优化，已经能满足大部分的需求了。只有一种情况需要我们再次进行优化，那就是单表的数量急剧上升，超过了1千万以上，这个时候就要对表进行水平拆分了。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量，尽管其中使用了索引，查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库，分表，分区来解决这些性能瓶颈。
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
墨墨导读：本文为开发人员提供了一些MySQL相关的知识点，包括索引、事务、优化等，下面以问答形式形式呈现出来。
在 MySQL 数据库中，支持上面四种隔离级别，默认的为 Repeatable read (可重复读)；而在 Oracle 数据库中，只支持 Serializable (串行化)级别和 Read committed (读已提交)这两种级别，其中默认的为 Read committed 级别。
本文主要受众为开发人员，所以不涉及到 MySQL 的服务部署等操作，且内容较多，大家准备好耐心和瓜子矿泉水。
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
其他面试题类型汇总： Java校招极大几率出的面试题（含答案）—-汇总 几率大的网络安全面试题（含答案） 几率大的多线程面试题（含答案） 几率大的源码底层原理，杂食面试题（含答案） 几率大的Redis面试题（含答案） 几率大的linux命令面试题（含答案） 几率大的杂乱+操作系统面试题（含答案） 几率大的SSM框架面试题（含答案） 几率大的数据库（MySQL）面试题（含答案） 几率大的JVM面试题（含答案） 几率大的现场手撕算法面试题（含答案） 临时抱佛脚必备系列（含答案） 注：知识还在积累中，不能保证每个回答都满足各种等级的高手们，若发现有问题的话，本人会尽快完善。 ｡◕‿◕｡
关于MySQL的索引,曾经进行过一次总结,文章链接在这里 Mysql索引原理及其优化.
出于习惯，我们一般会加一列id作为主键，而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++，也就是每次都加1。
这篇文章主要讲述了在单机数据库环境下如何进行优化，包括表结构优化、字符集选择、字段设计、索引创建等方面，同时指出了一些注意事项。
分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上，比如将一个大表bt按照字段id（分区key）拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
QPS： QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式，不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性，而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一，最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载（插入，INSTALL PLUGIN语句）或卸载（拔出，UNINSTALL PLUGIN语句）所需的存储引擎文件。
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
掌握SSM框架源码的阅读 准确理解IOC本质 I0C分析e 为什么需要IOC I0C容器要完成哪些工作 I0C容器与工厂模式 正确优秀的设计研发方式 设计其实很简单:思路、思维方式很重要 深刻感悟: oop-抽象/接口的用处 1I0C核心 IOC设计&实现 BeanFactory分析设计 Bean定义分析设计田 BeanFactony实现田 初始化方法和销毁方法如何执行 重要设计原则总结:面向接口编程、隔离变化 Bean别名支持 I0C功能丰富拓展 按Type来获取Bean 加入Bean的条件依赖生效支持 依赖注入可能发生的地方 DI分析 依赖注入的本质 注入值可能是什么样的值 直接值会有哪几种情形 构造参数依赖定义设计 bean弓|用设计 DI 实现构造参数依赖田 DI设计&实现et构造参数循环依赖如何处理 属性依赖设计 属性依赖实现 属性循环依赖处理
这段时间阿秀也是一直在忙自己毕业的事，研究生大论文搞得我脑壳都要大了，艾玛昨天好不容易写完提交外审了。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。
近一个月处理历史数据问题时，居然连续遇到了2个MySQL BUG，分享给大家一下，也欢迎指正是否有问题。
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于mysql数据库，面试官一般喜欢问哪些问题
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