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。
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存，将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能，降低 MySQL 等关系型数据库压力，甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化，Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。
世间万物，都有自己唯一的标识，比如人，每个人都有自己的指纹（白夜追凶给我科普的，同卵双胞胎DNA一样，但指纹不一样）。又如中国人，每个中国人有自己的身份证。对于计算机，很多时候，也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里，数据的概念是非常宽泛的，比如数据量记录、文件、消息，而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道，经常用自增id（auto increment）作为主键，这是一个为long的整数类型，每插入一条记录，该值就会增加1，这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
需要按照自增ID字段进行增量查询，有些表的自增ID是主键，而有些表的自增只是普通索引，有些采用MyISAM，有些采用InnoDB。
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。
昨天帮一个朋友看了MySQL数据清理的问题，感觉比较有意思，具体的实施这位朋友还在做，已经差不多了，我就发出来大家一起参考借鉴下。 为了保证信息的敏感，里面的问题描述可能和真实情况不符，但是问题的处理方式是真实的。 首先这位朋友在昨天下午反馈说他有一个表大小是近600G,现在需要清理数据，只保留近几个月的数据。按照这个量级，我发现这个问题应该不是很好解决，得非常谨慎才对。如果是通用的思路和方法，我建议是使用冷热数据分离的方式。大体有下面的几类玩法： exchange partition，这是亮点的特性，
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更，该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更，有可能会引发页分裂，产生空间碎片。
之前一直使用mysql作为存储数据库，虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储，hive作为简单查询工具，maxcompute作为大数据查询服务等等，但没有感觉多少差别。事实上，我们往往听说SQL-92标准之类的云云！
无论是做PHP开发还是做JAVA开发甚至前端开发，只要是开发，面试的时候都必考数据库。为什么前端也要考数据库？因为数据库课程是计算机的基础课程，同样的基础课程还有操作系统，数据结构。只要写代码就永远跳不出这三门基础课。
分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理，分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表，详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个？
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
你好，我们现在正好遇到一个spark的问题。 在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据， 需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上 (如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧，又在21号十分钟前后出现在了B网吧， 再在22号十分钟前后出现在了D网吧) 就需要保留他们的身份ID和一起上下网的次数。 2.5kw轨迹中有8k+网吧请问有什么思路吗？ 如果flink有更好的处理方式也可以。 使用用一个mysql的连接器，但是这东西需要配置一个分区列。 直接用的网吧编号。这样会分8000多分区(而且后面的逻辑也没有用到这个分区列)， 是不是有问题？今天测试了一下。 两个网吧，3w多数据，两个小时没跑完。。 (我们是先用连接器抽出数据，按照网吧分组计算单次然后聚合筛选3次及以上的) 网吧数据从几条到几万条不等。
Kafka 的整体架构非常简单，是分布式架构，Producer、Broker 和Consumer 都可以有多个。 1.Producer，Consumer 实现 Kafka 注册的接口。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。
在最近的项目中，我们需要保存大量的数据，而且这些数据是有有效期的，为了提供查询效率以及快速删除过期数据，我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区：最为常用，基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型，如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区：LIST分区和RANGE分区类似，区别在于LIST是枚举值列表的集合，RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区：基于给定的分区个数，将
（1）客户端与数据库进行通信前，通过数据库驱动与MySQL建立连接，建立完成之后，就发送SQL语句
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情：4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
InnoDB存储引擎提供了具有提交，回滚，和崩溃恢复能力的事务安全，对比MYISAM 的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。它的特点有如下：
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
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。
MySQL作为关系型数据库的典型代表，在国内环境里经历风雨磨砺，不断地精进，已经在开发和运维方面，成型了一套的规范。这些规范让了解和使用MySQL更加得心应手，并对后期的一些问题起到了很好的预防作用。
不仅是 MySQL 8.0，5.7 版本其实也推出不过少新功能，Generated Column 在 5.7 就算是一个比较实用的功能，能以巧妙的方式应对一些比较棘手而紧急的需求。
Memory表支持 Hash索引，因此查找操作非常快。Memroy表是表级锁，因此并发写入的性能较低，每行的长度是固定的，可能导致部分内存的浪费。
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
提到分区表，一般按照范围（range）来对数据拆分居多，以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性，不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
tokudb引擎的一个大表tb1，存放业务上的机审日志，每天有大量的写入， 并且由于历史原因，这张表是int signed 类型的，最大只能存 2147483647行记录 。
TDSQL集群支持创建集中式实例和分布式实例。在使用分布式实例的时候，可以创建以下几种类型的表：
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动，所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用 ADD来添加分区数.下面就表示增加了6个分区数
系统表全部换成事务型的innodb表，默认的MySQL实例将不包含任何MyISAM表，除非手动创建MyISAM表。
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念，其实在不影响性能的情况下，我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下，受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展，本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇：Mysql分库分表(1) --- 概念篇
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
分区表可以用一张表存储大量数据，达到和物理分表同样的效果，但操作起来更简单，对于使用者来说和普通表无差别
有时候刚开始设计的时候没考虑到数据归档。数据归档不是简单的导出delete。因为一般我们的数据库都是delete不释放空间。而我们一般数据库遇到空间不足，就不得不面对这个问题。当然也可以做碎片整理的空间回收。我不太喜欢这样，尤其大的表的时候。MySQL一旦超过100G的，在线环境我都不敢去做。Oracle的在线回收我做过20T的表，碎片800G，回收了一次做了55个小时（不停机）
数据库专题（三）——Mysql ID生成器 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：本文是我对ID生成器的见解，如果有偏差欢迎指正。 一、需求 在数据库中，ID作为记录表每一行数据唯一性的重要元素，其重要性不言而喻。在普通网站的业务场景中，可以使用数据库的自增的方式生成id，则在新增数据的时候不需要定义id，插入数据的过程中数据库自己会生成id。 但是，当网站业务量大，并发量大，如果使用数据库自增的方式，则可能会出现多个请求需要新增数据同时发送给mysql，则会发生异常。 另外，由于数据传输过程中，
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
当然这个还是非常有实用价值的，工作中你也一定用的上。如果应用得当，升职加薪，指日可待
price decimal(8,2)有2位小数的定点数，定点数支持很大的数（甚至是超过int,bigint存储范围的数）
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