本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：
微信分享里总是有一些亲子活动，或者参加某些大赛需要进行投票，而面向的是所有人都可以参与，或者有限制一个人每天能投票同一个参与者3票之类的。。。这些应用场景有很多。假如一个投票系统做一次投票活动1小时之内预计有100万用户进行投票，而且用户投票完成后就能查看到投票的实时情况，这个场景这个问题我们使用redis+mysql冷热数据交换来解决就好了。
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转）
我们都知道mysql的索引使用B树来实现的，那么为什么会考虑B树，不考虑其他数据结构呢？
| 导语Gh-ost改表工具是MySQL主流的2种开源改表工具之一，因为可限速，入侵小而在业界广泛使用，然而Gh-ost存在1个P0级的未修复BUG，可能导致数据丢失，本文对这个问题进行了分析，并给出了解决方案。
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
在MySQL中，如果我们对大表频繁进行insert和delete操作，那么时间一长，这个表中会出现很多"空洞"，也就是表碎片。
编写一个 SQL 查询，来删除 Person 表中所有重复的电子邮箱，重复的邮箱里只保留 Id 最小 的那个。
进入正题！最近面试了不少家公司，从一家非外包跳到了外包（委屈脸Ծ‸Ծ），下面总结一下最近的一些心得体会 1.如果在做技术只是为了过日子,而没多大兴趣,那你必须需要考虑一下行业发展方向了。选定一个行业,深入某个行业发展,熟悉业务+技术,你会得到更多。懂业务的技术人，往往比技术大牛，牛逼(所以我选了这家银行外包)
就访问数据库的应用程序而言，逻辑上只有一个表或者一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
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，
目前最流行的两种后台数据库即为Mysql 和 SQL Server。这两者最基本的相似之处在于数据存储和属于查询系统，你可以使用SQL来访问这两种数据库的数据，因为它们都支持ANSI-SQL(数据库管理标准)。还有，这两种数据库系统都支持二进制关键字和关键索引，这就大大地加快了查询速度。同时，二者也都提供支持XML的各种格式、也都能够在.NET或J2EE下运行正常，同样，都能够利用RAID（独立冗余磁盘阵列）
今天工作中遇到特殊的一个任务，就是将两个自增列值的进行对调变更。 SQL Server 平台修改自增列值 由于之前处理过sql server数据库的迁移工作，尝试过其自增列值的变更，但是通过SQL 语句修改自增列值，是严格不允许的，直接报错（无法更新标识列 ’自增列名称‘）。sql server我测试是2008、2012和2014，都不允许变更自增列值，我相信SQL Server 2005+的环境均不允许变更字段列值。 如果非要在SQL Server 平台修改自增列值的，那就手动需要自增列属性，然后修改该列
上篇文章说了，mysql可以指定行格式，compact，dynamic，他结构有变长字段长度列表，null值，头部和真实数据存储，compact真实数据会存一定量的页，后面指向页的页码，dynamic全部存的页码，char会根据字符集来变换存储，行溢出是65535个字节，其中null值占一个，数据长度占两个，所以实际65532个字节，也会根据不同字节来变换。Index页存储这标记是否删除，删除的数据会组成垃圾链表，也叫可重用链表，而页里的数据，会根据next_Records来组成链表方便查询，二分查找法查找不同组的槽点。
一 简介:今天来DDL的变革 二 DDL演化方式: 1 copy table : 1 创建临时表2 copy数据到临时表 3 rename进行交换 缺点 1 阻塞事务 2占用磁盘空间 2 inplace : 1 在线更改表,不会拷贝临时表 缺点 1 阻塞事务 3 online_ddl ：1 在线更改表,不会拷贝临时表 优点 1 不会阻塞事务 因此MySQL最新版本中，InnoDB支持了所谓的Online方式DDL。与以上两种方式相比，online方式支持DDL时不仅可以读，还可以写，对于dba来说，这是一个非常棒的改进。 三 DDL 耗时排行 1 针对 索引的DDL操作 特点:耗时少,表的数据量大,也不会很长时间,(随着表数据量的增多,加索引的速度会变得越来越慢) 在线变更: 支持->inplace方式->不会阻塞事务 特殊情况:针对全文索引要特殊对待 2 针对 列的DDL操作(不包含主键) 特点:耗时长,表的数据量大,时间会非常长 在线变更: 支持 add column->inplace 方式->不会阻塞事务, 时间可能很长
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
使用起来和不分区是一样的，看起来只有一个数据库，其实有多个分区文件，比如我们要插入一条数据，不需要指定分区，MySQL会自动帮我们处理
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等
看完上一个章节，相信你已经充分的掌握了数据库事务的一些事情，猿人工厂君也知道，内容对于新手而言，理解起来还是比较很吃力的，文中提到的原理和内容，有兴趣的可以和我一起探讨，猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们继续讨论和数据库有关的事情。
5G时代，业务数据越来越丰富，业务使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB，会带来哪些挑战？如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性，制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参考部分内容要求强制执行。本文从介绍MySQL相关关键基础架构，并结合实际案例介绍表和索引的设计技巧，并对规范中重点内容做详细解读。
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
之前的查询都是横向查询，它们都是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。另外聚合函数会忽略空值NULL。
你答：有这样一个故事，讲的是一个小男孩和一个小女孩，这个小男孩呢，用很多好玩石头，而这个小女孩呢，有好多好吃的糖果，有一天，他们相互约定：小男孩用所有的石头交互小女孩所有的糖果。到了交换的那一天，小女孩带上了所有的糖果，而小男孩自己偷偷留下了一些石头，就这样他们交换了。这天晚上啊，小女孩睡的特别踏实，而小男孩呢，总是睡不着，他总在想，小女孩是不是也留下了一些糖果呢？
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇，第 1 ~ 2 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段
1.引擎的介绍 Isam 该引擎在读取数据方面速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源；但是 Isam 不支持事务处理、不支持外键、不能够容错、也不支持索引。 该引擎在包括MySQL 5.1及其以上版本的数据库中不再支持。 Berkeley： 该存储引擎支持COMMIT和ROLLBACK等事务特性。 该引擎在包括MySQL 5.1及其以上版本的数据库中不再支持。 CSV: 使用该引擎的MySQL数据库表会在MySQL安装目录data文件夹中的和该表所在数据库名相同的目录中生成一个.CSV文件（所以，它可
第一种：主从复制+读写分离 客户端通过Master对数据库进行写操作，slave端进行读操作，并可进行备份。Master出现问题后，可以手动将应用切换到slave端。 对于数据实时性要求不是特
相信很多小伙伴们，在日常对接开发时，有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分，数据不停地往一张表里灌入，迟早有一天，磁盘空间报警。作为一个DBA，侧重点是对数据库的操作性能（大表增加字段/索引，QPS等）和存储容量加以考虑，我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理，例如将3个月内的订单表保留在当前表，历史数据切分后保存在归档表中，之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间，并将其迁移至备份机中（有条件的可以将其转换为TokuDB引擎），以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎，本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎，请读者自行搜索学习。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
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。
对于千万级的表数据存储，删除大量记录后，表文件大小并没有随之变小。好奇怪，是什么原因导致的？不要着急，接下来，我们来深入剖析其中原因
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询，会慢一些，因此，假如预先知道某列需要与CHAR类型关联，那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间，书中写可缩小1/3
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
银行的面试跟互联网公司的面试还是有区别。银行除了技术面试之外，还会有结构化面试、无领导讨论的面试问题，这类形式主要是考察同学们的软实力，以及解决问题的思路。
MySQL是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的MySQL AB公司，最早是在2001年MySQL3.23进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008年MySQL公司被Sun公司收购并发布了首个收购之后的版本MySQL5.1，该版本引入分区、基于行复制以及plugin API。移除了原有的BerkeyDB引擎，同时，Oracle收购InnoDB Oy发布了InnoDB plugin，这后来发展成为著名的InnoDB引擎。2010年Oracle收购Sun公司，这也使得MySQL归入Oracle门下，之后Oracle发布了收购以后的首个版本5.5，该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对windows的支持。目前版本已发展到5.7。
前面我们知道了InnoDB数据页的7个组成部分，各个数据页组成了一个双向链表，而每个数据页中的记录按照主键从小到大的顺序组成一个单链表，每个数据页中为这些记录生成了一个目录，可以采用二分法查找，提升查询速度。
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
(同时再次强调，这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本，相关总结与结论不一定适用于其他版本)
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
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