l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值，选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串，可使用更少的字节存储大数字，同时，转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
create index `sindex` on `test` (`aaa`,`bbb`,`ccc`);
pymysql是通过python操作mysql的模块，需要先安装，方法：pip install pymysql
B Tree指的是Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层，如下：
我们都知道，在关系型数据库中，索引的存在是非常重要的，但是不合理的索引反而会影响到业务的性能，那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的？如何才能评估索引创建的合理呢？今天我们给出其中一个评估指标：Cardinality
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
含有子查询的时候，表明各语句执行的先后顺序，如果数字相同，则按照先后顺序执行，如果为 null，则代表是结果集，不需要查询。
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
例如，select actor_id from actor where actor_id+1=5;
在微博里发布一条带网址的信息，微博会把里面的网址转化成一个更短的网址。只要访问这个短网址，就相当于访问原始的网址。
提到唯一索引和普通索引，相信大家都不陌生，当同事小姐姐问你这俩有什么区别时？或许你会脱口而出：“这还用问？见名知意啊，一个是允许字段重复，一个不允许存在重复数据！”
上图中有一张表，表名为 t ，表中有7条数据；使用 select * from t where t.clo2 = 89 查询；
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构，通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景，对范围查找就失效了。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
本篇是讲B+树的应用场景，也就是我们平时在写sql语句时需要思考的问题，这里重点总结一下
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
MySQL 唯一约束（Unique Key）是指所有记录中字段的值不能重复出现。MySQL中的唯一约束是一种用于确保表中某列或多列的取值唯一的数据库约束。唯一约束的作用是防止表中出现重复的值，确保数据的完整性和一致性。在本文中，我们将详细介绍MySQL中唯一约束的定义、用法以及其在数据库设计中的重要性。
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
昨天在调试一个业务代码中，无意间发现了一个问题。数据入库后的主键不是连续自增的，主键键值没过几秒就从两千多直接跳到了五千上下。这是为什么？瞬间引起我的注意。 先简单说明下环境。Mysql版本：5.6.23。为了防止某些数据重复，数据库中对某些字段设置了唯一索引，即unique key。经确认此表也只有一个业务程序在操作。那么，问题就定位到主键的auto_increment属性上了。 问题重现 下面来还原问题，以便能准确查找出原因。 表结构如下： CREATE TABLE `test_innodb` (
为了保证前缀索引有较高的选择性，同时又不能太长可以使用计算完整列的选择性，并使前缀的索引性接近于完整列的选择性，方法如下：
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
所谓系统设计，就是给一个场景，让你给出对应的架构设计，需要考虑哪些问题，采用什么方案解决。很多面试官喜欢出这么一道题来考验你的知识广度和逻辑思考能力。
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
自己创建一个表，然后塞n多数据，分表将查询的字段无索引和创建唯一索引，创建普通索引都对比一下。
普通索引可重复，唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段，例如学生表的身份证号码字段，我们人为规定该字段不得重复，那么就使用唯一索引。（一般设置学号字段为主键）
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
前一阵在写很多sql及类sql语句，发现自己的记忆力可以说是相当烂了，上午刚查过插入语句怎么写，下午就忘记了需要重新查，，而且隐隐约约的有点强迫症？？只要记得不是特别清晰，就需要去重新查，看，记一遍，十分浪费时间，因此在这里将自己用到的sql语句记下来，方便后续的查找！！
1.mysql的索引工作类似一本书的目录部分,想找某个特定主题,先查找书的目录部分,找到对应的页码 2.ORM工具只能生成基本的合法的查询 3.索引是在存储引擎层实现的,不是服务器层 4.B-tree就是指的B树,多叉平衡查找树,很多存储引擎使用的b+树,降低磁盘I/O操作,将随机i/o变成顺序i/o 5.b树意味着所有的值是按顺序存储的,每个叶子页到根的距离相同,叶子页存储了指向下一个叶子页的指针 6.存储引擎不需要全表扫描,从索引的根节点开始进行搜索 7.b树索引还可以用于order by和group by 操作 8.只有memory引擎显式支持哈希索引,只支持等值比较=查询速度非常快 9.在b树基础上创造伪哈希索引,自定义个哈希函数加个字段存储,查询语句类似:select * from test where crc_32('haha') and content='haha' 10.三星评价系统:一星 索引将相关记录放一起;二星 数据顺序和查找顺序一致;三星 索引中包含了全部查询列 11.扩展:增加个元数据信息表,例如"哪个用户的信息存储在哪个表中"
普通索引可重复，唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段，例如学生表的身份证号码字段，人为规定该字段不得重复，那么就使用唯一索引。（一般设置学号字段为主键）
MySQL是一种结构化查询语言，用于管理关系型数据库系统。在大型数据库中，索引是优化数据访问和查询速度的重要工具。本文将围绕MySQL索引优化模块，介绍索引结构、索引建立依据以及索引最终效果等方面的内容。
本篇文章会介绍Redis在项目开发中会有那些应用场景，对每个应用场景会有一个简要概述，并且会在接下来的时间对每个场景整理出文章与对应代码供开发者阅读。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
mysql数据库 -- 关系型数据库--表,字段,行 mongodb数据库 -- 非关系型数据库--集合,域,文档 mongodb的使用步骤: 1.安装 2.指定数据库的安装位置(创建一个文件夹,管理mongodb的所有数据) 3.使用mongodb链接该文件夹,Windows下mongodb的命令需要在其安装目录下执行才有效. mongod --dbpath=文件夹路径 4.启动mongodb, mongo 连接mongodb数据库的命令: 1.进入MongoDB下的bin文件夹下--cd 路径 2.命令--mongod --dbpath=C:\Users\lx\Desktop\Node\MongoDB\DB
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
#问题1：1月每笔消费均大于20元的用户的总消费金额#条件：1月+大于20 sum(order_amt
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
‘’MYSQL一直了解得都不多，之前写sql准备提交生产环境之前的时候，老员工帮我检查了下sql，让修改了一下存储引擎，当时我使用的是Myisam，后面改成InnoDB了。为什么要改成这样，之前都没有听过存储引擎，于是网上查了一下。
来自：blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790
要想获取不重复的随机数，我们需要一点小技巧。例如，想要获取21个不重复的随机数，可以先将21个数字按顺序排序，然后再从中选择所需的数字，这样可以避免出现任何重复数。
有两种类型的数字：整数和实数。 如果存储整数，可以使用这几种整数类型：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT。分别使用8，16,24,32,64位存储空间。它们可以存储的范围从-2^(N-1)到2^(N-1)-1。
首先HashMap是Map的一个实现类，而Map存储形式是键值对(key,value)的。可以看成是一个一个的Entry。Entry所存放的位置是由key来决定的。
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
给定一个abdcdd字符串和一个abd字符串，在abdcdd字符串中找出abd字符串出现的第一个位置（从0开始），如果不存在，则返回-1.
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