存储引擎是数据库的核心,MySQL的存储引擎架构被设计为可插拔式架构模式,也就是在不影响任何业务逻辑的情况下,我们可以随时替换当前的存储引擎,以达到以存储和性能方面的需求。
粽子又称“角黍”、“角粽”,由粽叶包裹糯米 蒸制而成,是汉族传统节庆食物之一。粽子早在 春秋时期就已出现,最初是用来祭祀祖先和神灵。
提高数据的搜索速度加快表与表之间的连接速度在信息检索过程中,若使用分组及排序子句进行时,通过建立索引能有效地减少检索过程中所需的分组及排序时间,提高检索效率。
PostgreSQL 的逻辑复制的场景还是蛮多的,尤其在一些需要进行关键数据表数据同步的情况下,将数据操作进行同步是十分有必要的业务场景。在提到POSTGRESQL的逻辑复制之前,还是的先说说逻辑复制的应用场景,以及与物理复制的不同和操作中的注意事项。
存储引擎是 MySQL 的组件,用于处理不同表类型的 SQL 操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。
英文原文:http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
普通索引:(index) 对关键字没有要求,如果一个索引在多个字段提取关键字,称为复合索引
HeidiSQL 是一款用于简单化的 MySQL server和数据库管理的图形化界面。该软件同意你浏览你的数据库,管理表,浏览和编辑记录,管理用户权限等等。此外,你能够从文本文件导入数据,执行 SQL查询,在两个数据库之间同步表以及导出选择的表到其他数据库或者 SQL 脚本其中。HeidiSQL 提供了一个用于在数据库浏览之间切换 SQL 查询和标签带有语法突出显示的简单易用的界面。其他功能包含BLOB 和 MEMO 编辑,大型 SQL 脚本支持,用户进程管理等。该软件资源开放。
错误情况如题,出现这个错误的原因十分简单: 很明显,这是主键的问题。 在一张数据表中是不能同时出现多个相同主键的数据的 这就是错误的原因,解决的方法:
本文介绍了MySQL的Statement Based Replication (SBR)的缺陷,并提出了相应的解决方案。SBR会导致主备机数据不一致,且在某些情况下,会导致备机性能下降。建议使用Row Based Replication (RBR)和InnoDB存储引擎来避免这些问题。
MySql基本操作命令,这里是Win平台下的基本命令。mysql不区分大小写。命令都需要以“;”英文分号结尾。 如果有错误或者建议欢迎指出,正在学习MYSQL中。
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
从一个大神那边得到一张图片,SQL线程应用中继日志流程,下面就实验验证一下:(PS,我个人认为这张图binlog_format为ROW格式是正确的) 二、验证有PK表情况 那么我们去从库看看 数据是复
数据库管理系统(DatabaseManagementSystem,DBMS)是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下,支持用户对数据库的各项操作。
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、有共享的、统一管理的数据集合。
不使用索引,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,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
* 如果表没有主键,则会默认第一个NOT NULL,且唯一(UNIQUE)的列作为聚簇索引
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……
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。
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
等等,都说MyISAM引擎读数据快,我们把表引擎换下试试!于是alter table, 再次执行
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
之前有过一次面试,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
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
DUPLICATE KEY UPDATE batch执行时出死锁错误 背景知识 一、 mysql insert 与 duplicate key: 典型的插入语句: 多条:INSERT INTO tablename (columnA, columnB, columnC) VALUES ('a', 1, 2), ('b', 7, 5) 单条:INSERT INTO tablename SET columnA='a', columnB=1, columnC=2 复制:INSERT [options1] [INT
数据库不仅要能存储数据,它也必须能够保证所保存的数据的正确性,为此MySQL 为用户提高了完整性约束条件。
本文和封面来源:https://www.percona.com/,爱可生开源社区翻译。
Redis系列到上一篇已经全部结束了,从本篇开始进入Mysql系列文章专题。本篇作为Mysql系列专题的开篇文章,主要是一文带大家大致了解什么是Mysql。本篇文章主要涉及的内容有:
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count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
数据库创建好后,会在data目录下自动生成一个名为data的目录,该数据库的数据会存储于此目录下,MySQL是一个数据库管理系统,支持运行多个数据库。
ORM(Object Relational Mapping),中文名为对象关系映射。
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
大家好!我是黄啊码,上一节的知识点你了解多少了,掌握了多少了,别偷懒哦,今天我们来将就爱你改数据定义语言,说得高级点就是Data Definition Language,简称DDL。
ER图:https://jingyan.baidu.com/article/d5a880eba77c3513f147ccdf.html
前言 前面在数据库的讲解中,其实很多东西都非常的细节,在以前的学习过程中我都是没有注意到的。可能在以后的工作中会碰到所以都是做了记录的。 接下来,我将分享的是MySQL的DDL用来对数据库及表进行操作的。 mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。 对数据表的增(创建表)删(删除表)改(修改表字段)查(查询表结构)。 注意:这里的操作对象是表,对表的操作也就是表的结构,和表中的字段的操作(字段和记录要分清楚) 前提:表是在数据库下的,所以要先确实使用哪个数据库。 一、DDL之
最近听了公司里的同事做的技术分享,然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方,我们目前在开发过程中,其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来,供大家一起分享。
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
聚簇索引规定了一个数据表的排序方式,一个数据表只能有一个聚簇索引,通常使用聚簇索引的是数据表的主键。 聚簇索引和数据行是存放在一起的,所以使用聚簇索引的查询效率很高。同时由于聚簇索引已经进行了排序,所以范围查找的效率很高。但是聚簇索引插入删除的代价可能会比较高,可能会引起页分裂的情况(B+Tree 的数据结构特性,因为 B+Tree 的一个节点的度通常是数据页的大小,向一个满度的节点插入数据,就会导致分页)。 非聚簇索引又称二级索引,可以有多个,它也是一个 B+Tree 结构,它的叶节点指向的是行的 key 字段和主键值。所以通过非聚簇索引搜索时,首先通过非聚簇索引获取到行的主键值(先获取到数据表的聚簇索引值),然后根据主键值获取到数据行信息,相当于比聚簇索引多了一倍的 IO。 聚簇索引和非聚簇索引不是矛盾关系。
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
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