MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移。
当你新接触一个数据库,对其中的数据库,表,字段什么的都不清楚,这时候需要查找某个字段,怎么办呢? 比如,你新接触了一个数据库,其中有20多个库,每个库里面有500+的表格,你这个时候想找用户的昵称字段
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
今天给大家介绍一款 Mysql 中附属的数据库，就是 information_schema 数据库，为什么说是附属呢？是因为这个数据库是在安装 Mysql 的同时就会安装到你电脑上。这个数据库里面主要存储了关于数据库里面的各种库、表、列、注释等信息。这个库对我们有什么用呢？有很大用处，尤其是当一个公司没有数据字典的时候，你就可以通过查看这个数据库，然后自己去梳理字典。
所谓前缀索引，说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时去指定），比如以产品名称的前 10 位来建索引，这样建立起来的索引更小，查询效率更快！
在日常的开发中，遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如，查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。
在真实生产环境过程中，我们会用到表，但是随着后面功能的迭代以及更新，会对老表进行一些更新，比如加字段，修改字段类型等，那么随着越来越多的脚本更新，以及同一个项目在不同甲方中，为了保证项目的稳定性，我们需要对一些sql语句实现可重复执行的操作。
查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter、exclude以及get三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在ORM层面，这些查询条件都是使用field+__+condition的方式来使用的。以下将那些常用的查询条件来一一解释。
在MySQL数据库中，使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询，即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。这个操作符非常有用，因为它可以让我们轻松地筛选出位于两个特定值之间的数据，而不需要使用复杂的条件语句。
1、 排序1.1、作用使用 MySQL 的 ORDER BY 子句对读取的数据进行排序，返回搜索结果1.2、语法SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...ORDER BY field1 [ASC [DESC][默认 ASC]], [field2...] [ASC [DESC][默认 ASC]]你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。你可以设定多个字段来排序。你可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设
本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题）
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。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环，尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。MySQL在执行查询语句时，会通过IO扫描磁盘，遍历数据表中的每一条数据，时间复杂度为O(N)，当数据量达到百万级别时，查询的速度会极慢，严重影响用户体验。
count 计数函数 计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1
本文实例讲述了laravel框架模型和数据库基础操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
来源:码农有道 ID:b497155298 本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题） 如何查找重复行 第一步是定义什么样的行才是重复行。多数情况下很简单：它们某一列具有相同的值。本文采用这一定义，或许你对“重复”的定义比这复杂，你需要对sql做些修改。本文要用到的数据样本： create table test(id int not null primary key, da
主键（PRIMARY KEY）的完整称呼是“主键约束”，是 MySQL 中使用最为频繁的约束。一般情况下，为了便于 DBMS 更快的查找到表中的记录，都会在表中设置一个主键。
在这个例子中，9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数，而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。
[root@iZ8vbbslxnnj3fheohrwncZ ~]# mysql -
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1.查询为空的字段 我们查询某个字段为空的数据时，在mysql中： select eid,ent_name from ent_search where enttype_code is NULL; 在elasticsearch中，我们使用的api为exists,这个查询是：查询这个字段为空的或者没有这个字段的: GET ent_search/_search { "_source": ["eid","ent_name"], "query": { "bool": {
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
MySQL数据库是当今最常用的关系型数据库之一。在实际开发中，我们经常需要对表中的数据进行各种操作和处理。本文将介绍如何使用Java代码实现将MySQL表中某字段的所有值转换为小写或大写的功能。通过本文的学习，读者将能够在实际项目中应用该功能，并加深对MySQL和Java的理解。
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。
如果你是刚刚学习MySQL的小白，在你看这篇文章之前，请先看看下面这些文章。有些知识你可能掌握起来有点困难，但请相信我，按照我提供的这个学习流程，反复去看，肯定可以看明白的，这样就不至于到了最后某些知识不懂却不知道从哪里下手去查。
Elasticsearch中有几个关键属性容易混淆，很多人搞不清楚_source字段里存储的是什么？store属性的true或false和_source字段有什么关系？store属性设置为true和_all有什么关系？index属性又起到什么作用？什么时候设置store属性为true？什么时候应该开启_all字段？本文通过图解的方式，深入理解Elasticsearch中的_source、_all、store和index属性。
如果一本新华字典假如没有目录，想要查找某个字，就不得不从第一页开始查找，一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页)，这个过程非常耗时，这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念，也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件，扫描次数为表的总记录数。
第一步是定义什么样的行才是重复行。多数情况下很简单：它们某一列具有相同的值。本文采用这一定义，或许你对“重复”的定义比这复杂，你需要对sql做些修改。本文要用到的数据样本：
比如name字段中要让其用户名不重复，这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
2、可以根据某个字段的范围做划分，比如订单号字段，从0到10000一个表，10001到20000一个表。
索引类似书本的目录，查询书中的指定内容时，先在目录上查找，之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
最常见的B-Tree索引，按照顺序存储数据，所以MYSQL可以用来做order by和group by操作。因为数据是有序的，所以B-Tree也就会将相关的列值存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。 总结下来索引有如下三个优点：
Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引，Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程，这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理，揭开搜索的神秘面纱。
1、用truncate，它会重新计算自增，重新从1开始，对事务无影响，不能恢复。 一般上线前使用，清空表格。
了不起最近在定位一个bug的时候，发现本应该过滤出15355条数据的，但其实只过滤出了12891条数据。
对于关系型数据库 MySQL 前面一节已经讲过表相关操作，如感兴趣戳此直达[关系型数据库 MySQL 表相关操作],对于已经创建好的表，虽然字段的数据类型决定了所能存储的数据类型，但是表中所存储的数据是否合法并没有进行检查，想要对这些数据进行检查时，就可以通过约束来完成。
如果我们需要修改或更新 MySQL 中的数据，我们可以使用 SQL UPDATE 命令来操作
项目中使用的是mongodb数据库，在测试数据入库的时候，会根据源数据，然后生成一个自增的id到数据库里面，然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候，才能关联上更多的数据，因此，我会去写一个脚本将同一条数据，将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善，导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去，然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错，因此，需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
今天来学习在mongodb中的一些其他查询语句的用法，主要包含以下内容: 1、查询条件中针对某个字段使用大于、大于等于、小于、小于等于、等于、不等于判断 $gt: 大于 $gte: 大于等于 $lt: 小于 $lte: 小于等于 $eq: 等于 $ne: 不等于 使用格式 db.<collection>.find( {<field>: {$<operator>: <value>}} ) mysql： select * from user where age > 70 select
在MySQL中有四类约束。分别是：主键约束(primary key)，非空约束(not null)，唯一约束(unique)，外键约束(foreign key)。
在没有索引的情况下，如果要寻找特定行，数据库可能要遍历整个数据库，使用索引后，数据库可以根据索引找出这一行，极大提高查询效率。本文是对MySQL数据库中索引使用的总结。
Mysql数据库是一个基于结构化数据的开源数据库。SQL语句是MySQL数据库中核心语言。不过在MySQL数据库中执行SQL语句，需要小心两个陷阱。 陷阱一：空值不一定为空 空值是一个比较特殊的字段。在MySQL数据库中，在不同的情形下，空值往往代表不同的含义。这是MySQL数据库的一种特性。如在普通的字段中(字符型的数据)，空值就是表示空值。但是如果将一个空值的数据插入到TimesTamp类型的字段中，空值就不一定为空。此时为出现什么情况呢 我先创建了一个表。在这个表中有两个字段：User_i
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