使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
反模式：如果完全按照三大范式来设计表结构，会导致业务涉及表增多，查询数据需要多表联合查询，导致sql复杂，性能变差，不利于维护，也不利于分库分表，比如会在表中冗余存储城市id对应的城市名称
本文想用大白话和大家来聊聊Innodb存储引擎的锁机制实现，主要参考Innodb技术内幕这本书，同时混合笔者个人理解，可能会存在一定偏差，如果发现了问题，欢迎各位在评论区指出，以防误导他人。
该sql命中了索引，但未覆盖索引。 select * from s1 where id=123;
数据库表中包含了很多数据，一般我们不会检索表中的所有行。通常会根据特定的条件来提取出表的子集，此时我们需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件也叫作过滤条件（filter condition）。
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
| 作者 肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接，作用是能连接多个表的数据（通过连接条件），从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A： idnameage1A182B193C20 表B： iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据： select A
SQL 语句是由简单的英语单词构成的。这些单词称为 关键字，每个 SQL 语句都是由一个或多个关键字构成的。使用 SELECT 关键字检索表数据，必须给出想选择什么（SELECT）和从什么地方选择两条信息（FROM）。
ES作为一个索引及搜索服务，对外提供丰富的REST接口，快速入门部分的实例使用head插件来测试，目的是对ES 的使用方法及流程有个初步的认识。
样例 select * from student where id > 3; where后面跟逻辑语句，筛选出符合条件的子集
我今天抽时间给大家总结一个 MySQL InnoDB 存储引擎各种不同 SQL 情况下，加行锁、间隙锁、next-key lock 做一个总结。如果有错误的地方，请大家指正！
(123)456-7890 和 123-456-7890 都是可接受的北美电话号码格式，而 1234567890、(123)-456-7890 和 (123-456-7890) 虽然都包含数目正确的数字字符，但格式都不对。如果要编写一个只匹配可接受格式的正则表达式，下面是最容易想到的解决方案。
pt-kill 是 Percona Toolkit 中的一个工具，用于 kill MySQL 的连接。它的参数包括：
在阿里巴巴的java开发手册有这么一条强制规定：超过三个表禁止join，需要join的字段，数据类型保持绝对一致，多表关联查询时，要保证被关联的字段需要有索引。
vim是Vi IMproved，是编辑器Vi的一个加强版，一个极其强大并符合IT工程师（程序员、运维）习惯的编辑器。如果你是一名职业的SE，那么一定在寻找一款出色的能够自由定制、满足灵活编辑功能的编辑器。那么答案，就是vim或者Emacs。而这一套连续的博文，就为您介绍vim编辑器。至于另一款强大的编辑器Emacs，我们会在今后的一个系列博文中看到。
一 介绍 MySQL 5.6版本提供了很多性能优化的特性，其中之一是关于提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA) ,本文将结合之前写过MRR,BNL优化特性一起来详细介绍该算法。 二 原理 对于多表join语句，当MySQL使用索引访问第二个join表的时候，使用一个join buffer来收集第一个操作对象生成的相关列值。BKA构建好key后，批量传给引擎层做索引查找。key是通过MRR接口 提交给引擎的. 这样，MRR使得查询更有效率。 大致的过程如下:
grep是Linux中最常用的"文本处理工具"之一，全称是Global Regular Expression Print，结合正则表达式，功能超级强大
在MySQL 8.0.17中，我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20％。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
分析特征之后，发现是多个线程并发执行同一个方法，更新关联的数据时可能会出现，把场景简化概括一下：
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
-Ax：在输出的时候包含结果所在行之后的指定行数，这里指之后的x行，A：after
在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ，而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找，今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上，它到底是如何进行存储的？长什么样？
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
索引常见的类型有哈希索引，有序数组索引，二叉树索引，跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。
运算符是保留字或主要用于 SQL 语句的 WHERE 子句 中的字符，用于执行操作，例如：比较和算术运算。 这些运算符用于指定 SQL 语句中的条件，并用作语句中多个条件的连词。 常见运算符有以下几种：
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
注意Windows系统文件格式与Linux系统不一样，将Windows的文件上传后需要转换格式，才能使用Linux命令操作
关于互联网常见层次架构，由于小编还没整理完毕(预计周四推送)，先来一篇数据库的干货，来满足下大家的胃口，关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析，这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
查阅了官方文档，我们可以了解到，插入意向锁（Insert Intention Locks ）其实是一种特殊的gap lock，在行插入前，要获取这个锁（所以这个锁是在行排它锁之前获取）。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。（CURD） 注意：进行增删改查操作的时候，请务必选中数据库。
上图是使用Explain分析的一条sql语句，下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库，也叫nosql,以键值对的形式去存放数据，将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
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。
如果Handler_read_rnd_next的值比较高，说明索引不正确或者查询没有使用到索引
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
一、概要 JOIN对于接触过数据库的人，这个词都不陌生，而且很多人很清楚各种JOIN，还有很多人对这个理解也不是很透彻，这次就说说JOIN操作。 图片是很容易被接受和理解，所以尝试使用图片来说明一下。
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
JOIN对于接触过数据库的人，这个词都不陌生，而且很多人很清楚各种JOIN，还有很多人对这个理解也不是很透彻，这次就说说JOIN操作。
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