前面我们介绍了Power BI 是什么，今天介绍如何用Power BI 获取数据。
数据库永远是应用最关键的一环，同时越到高并发阶段，数据库往往成为瓶颈，如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计，则后期数据库横向扩展，分库分表都会遇到困难。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理，这一部分的知识，在工作中经常被使用到，在面试中也几乎是必问的。所以，不管是面试造火箭，还是工作拧螺丝，掌握索引的工作原理，都是十分有必要的。
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询
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。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器，但其并非银弹，必须精通其原理，才能发挥奇效。
MySQL 数据库学习 MySQL数据库软件 安装 … 配置 MySQL服务启动 手动。 cmd–> services.msc 打开服务的窗口 使用管理员打开cmd net start mysql //启动mysql的服务 net stop mysql //关闭mysql服务 MySQL登录 mysql -uroot -p密码 mysql -hip -uroot -p连接目标的密码 mysql --host=ip --user=root --password=连接目标的密码 MySQL退出 exit qu
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
本文由读者小平同志投稿，小平是一位非常朴实认真的猿，现于某上市证券公司做微服务开发，对 MySQL 优化有深入研究，小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
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。
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 image 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 image 条件查询 SELECT * FRO
一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键，更新或删除表中特定行很困难，因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行！
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
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
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Java 中创建对象： Student s = new Student(1, “张三”) 存在内存中 学习了 Java IO 流：把数据保存到文件中。
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于各种规模和类型的应用程序中。在设计和实现一个MySQL数据库时，理解其基本概念、逻辑结构设计和物理结构设计是至关重要的。本文将深入探讨MySQL的这三个方面，并详细解释每个部分的内容和重要性。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
事务：事务是访问和更新数据库的程序执行的一个逻辑单元；事务中可能包含一个或多个sql语句，这些语句要么都执行，要么都不执行。作为一个关系型数据库，MySQL支持事务。
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
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查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
主键(primary key)，一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键，更新或删除表中特定行很困难，因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行！
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
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