上一篇文章《MySQL如何给JSON列添加索引（二）》中，我们介绍了如何给JSON列添加索引，那么接下来，我们看下如何给JSON数组添加索引？
从 MySQL 8.0.17 开始，InnoDB 支持多值索引。多值索引是在存储数组值的列上定义的辅助索引。“一般”索引对于每个数据记录有一个索引记录（1:1）。多值索引中单个数据记录可以具有多个索引记录（N:1）。多值索引用于对 JSON 数组进行索引。例如，在下面的 JSON 文档中，对邮政编码数组定义的多值索引为每个邮政编码创建一个索引记录，每个索引记录引用相同的数据记录。
多值索引和基于多个字段的联合索引完全不同，联合索引是基于多个一维字段，比如字段 r1 int, r2 int,r3 int，这三个字段的组合是联合索引。一般用于三个字段的联合查找，比如 r1 = 1 and r2 = 2 and r3 = 2 等等。
最近来了一个项目，本身如果用MONGODB 有点大材小用，所以为了避免某些表继续使用text字段来处理JSON 数据的方式，让技术水平上一个档次，并且公司也不在上MYSQL 5.7 的新项目，全部是8.018这个版本。
此时可以用到索引，但是如果通配符不是只出现在末尾，则无法使用索引。（原文表述有误，如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀）
MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库，长期位于 DB-Engines Ranking 排行榜第二名，在世界范围内拥有数量庞大的企业用户和开发者。然而，随着时间的推移，MySQL 用户正面临新挑战。Oracle 官宣将在 2023 年 10 月终止 MySQL 5.7 版本的官方技术支持。据第三方统计显示，目前仍有超过一半的 MySQL 服务器运行在 5.7 版本。在未来几个月，大量的 MySQL 实例必须升级至 8.0 及更高版本，否则将无法享受 Oracle 提供的技术支持和重要补丁更新，企业级用户将面临重大考验。
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
非主属性完全依赖于主关键字，如果不是完全依赖主键（即不全依赖联合主键中的所有关键字），应该拆分成新的实体，设计成一对多的实体关系
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景：最近接触到一个诊所的项目，主要做二次开发，由于甲方没法提供测试数据库（只有生产环境），且二次开发还是基于之前的数据库结构，给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大，我们也没法直接在生产库下二次开发（胆小），我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下，迁移的是表结构和表中数据，大概一个表在400M左右（300万条数据），全是InnoDB的存储引擎，而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求，我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
摘要 魅族DMP（用户洞察平台），通过对三方受众数据的汇聚、清洗、智能运算，构建了庞大的精准人群数据中心，提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别力。对内：无缝对接各类业务平台的数据应用，如广告平台，PUSH推送，个性化推荐之间建立了数据通道，支持公司级的精准营销，消息及时送达服务等场景。对外：完善对数据的管理及输出流程，以开放接口形式为全行业从业者提供标准的精准人群标签，帮助优化投放和提升营销效果。达到对受众的精准投放，释放数据真正价值！本文将介绍用户洞察平台所采用的架构，探讨遇到的技术难点和解决过程，回
MySQL的GIS（空间信息系统）功能从8.0开始进行了大幅改进,包括支持空间数据参照系统，空间数据索引等等新功能和新特性。
现在很多应用环境中都能看到JSON灵活的影子。各阶段数据层次的递归层次，能很好的分辨。一直对MySQL的JSON很期待的，最近才有时间研究一下。
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。
之前的几篇文章介绍了JSON数据类型，相信大家已经对JSON有了一定的了解，上面一篇文章介绍了《MySQL8.0 JSON函数之创建与返回JSON属性（四）》JSON函数的使用；本节中的函数对JSON值执行搜索或比较操作，以从中提取数据；
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
我们是基于这篇文章: Grafana 系列文章（十二）：如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板[2], 创建一个类似的, 但是基于 ElasticSearch 的日志快速搜索仪表板.
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
不知不觉间，2022 年的脚步已经走到了倒数第二个月。临近年末，我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如基线告警、数据服务平台新增 TDengine 数据源支持、行级权限根据用户属性实现动态赋权。
POSTGRESQL 14 还有很多同学没有使用，目前大多使用的版本在9.4 ，10 ， 12 ， 13 这几个版本，但POSTGRESQL 更新的步伐不会停止，POSTGRESQL 15会有什么新的功能值得期待。
在数据库操作中，我们经常会遇到需要处理以逗号分隔的字符串，并且需要根据这些字符串进行查询的情况。MySQL提供了一个非常实用的函数FIND_IN_SET()来处理这种特定的查询需求。本文将深入解析FIND_IN_SET()函数的使用方法，并通过具体的应用场景来展示其强大功能。
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
系统表全部换成事务型的innodb表，默认的MySQL实例将不包含任何MyISAM表，除非手动创建MyISAM表。
大海：你可以考虑这样啊，先在PQ的数据里构造一个两个数比较的结果列，然后是不是就跟同一条件多值查询（见文章《按条件动态化查询多表数据之4、同一查询条件多值处理》）的一样了？
2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达：
MySQL-性能优化-优化设计和设计原则 MySQL性能优化目的 如何合理的设计数据库？ 什么样的数据库设计才能给后期DBA优化提供基石？ 数据库设计与程序设计的差异？ 数据库设计早期优化
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
知乎上看到一个热帖，我觉得很有意思，叫做 “为什么有些大公司技术弱爆了？”。我刚看到标题的时候，先入为主和刻板偏见了一下，正如同第一个回答一样，我皱了皱眉头，产生了对题主的鄙视之情；但是很快，读完帖子以后，我却立场明确地站到题主一边了。正如同里面有位回答：
用于产品业务相关数据存储，兼容mysql，支持弹性自动水平扩容（实际上是因为接手的时候，已经用了这种数据库）TDSQL for MySQL。
不得不说 sphinx 很消耗内存占用，目前种子网站跑的机器是2G内存的，今天重新试了一下1G内存的vps，正常配置下依旧跑不动 查看 searchd.log 依旧被kill掉了。
1、多线程插入(单表) 2、多线程插入(多表) 3、预处理SQL 4、多值插入SQL 5、事务(N条提交一次)
1. 关系明确（理清表之间的关系，可以通过冗余的方式提高效率） 2. 节省空间（根据业务经验，设置字段长短） 3. 提高效率
本文尝试从数据库设计理论、ER图简介、性能优化、避免过度设计及权限管理方面进行思考阐述。
审核日志说明 编译须知 连接管理说明 错误处理 keyring注意事项 优化器说明 包装注意事项 性能架构说明 可插拔身份验证 安全须知 空间数据支持 添加或更改功能 修正错误 审核日志说明 MySQL企业审核现在支持对JSON格式的日志文件进行审核日志文件修剪。请参阅审核日志文件的空间管理。 编译须知 GCC 10现在是用于在EL7或EL8上构建MySQL的受支持编译器。devtoolset-10（EL7）或 gcc-toolset-10（EL8）软件包中提供了此编译器 。在构建基于libmysqlcli
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。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼，几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单，给你介绍什么主键索引、单值索引，覆盖索引，自适应哈希索引，全文索引，聚簇索引，非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里，好像MySQL索引的实现方式有很多种，但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类，便于大家记忆，由于MySQL中支持多种存储引擎，在不同的存储引擎中实现略微有所差距，下文中如果没有特殊声明，默认指的都是InnoDB存储引擎。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
多线程插入(单表) 多线程插入(多表) 预处理 SQL 多值插入 SQL 事务( N 条提交一次)
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最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
大海：那就做个多值查询的呗。比如你可以在货品代码的查询条件里用顿号或分号之类的做分隔符输入多个货品代码，然后就一次查出来。
来源：菜鸟数据之旅 本文约2100字，建议阅读5分钟 维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。 一、 维度表是什么 维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。它通常用于构建数据仓库、数据集市等决策支持系统，以便进行多维数据分析和报告。 在数据仓库中，维度表是与事实表相对应的表。维度表是维度建模的基础和灵魂。事实表紧紧围绕业务过程进行设计，事实表存储度量数据，如销售额、数量、收入等，而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计，维度表存储描述度
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