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带索引的表在数据库中需要更多的存储空间 增、删、改命令需要更长的处理时间，因为它们需要对索引进行更新
索引是通过某种算法，构建出一个数据模型，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索
主要使用三种数据存储：MySQL(划分三个业务库)，ElasticSearch(单台)，Redis(单台)。
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。
在此博客中，我将演示如何在许多mysql实例之间将审计日志进行合并归档。在后续文章中，我将展示如何通过在该归档文件上创建一个简单的哈希链来扩展此示例–这样您就可以证明是否可以通过任何方式对其进行了修改或污染，以及在何处进行了修改。
嗨，我是猫头虎博主！🐯 在这篇文章中，我将为你解析如何在MySQL数据库中，对VARCHAR类型的日期字段进行筛选。这是一个在数据库设计中经常遇到的问题，尤其是当日期被保存为字符串格式时。你是否也在搜索“MySQL VARCHAR日期筛选”、“如何在MySQL中筛选字符串日期”等关键词？不用再找了，这里有你想要的答案！
概要 ---- 在篇文章中提过：概念：数据库管理系统(Database Management System)一些语法的汇总点。 增删改查是基本的操作语法。对于一些概念，主键，外键，表，事务，锁，存储过程，视图，触发器，分区等概念，请参考上面的文章。概念是晦涩难看，但是有时候又忍不住多看几眼。 内容：主键，外键，视图，存储过程，触发器，事务，锁。 主外键 ---- 使用表：Department，Employee 主键是唯一标识一张表的数据，不允许为NULL，不允
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。
--1.学生表 Student(SId,Sname,Sage,Ssex) --SId 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
全文检索在 MySQL 中就是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引用于 MyISAM 表，可以在 CREATE TABLE 时或之后使用 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 在 CHAR、 VARCHAR 或 TEXT 列上创建 对于大的数据库，将数据装载到一个没有 FULLTEXT 索引的表中，然后再使用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引，这将是非常快的。将数据装载到一个已经有 FULLTEXT 索引的表中，将是非常慢的。
我们来看一下当进行 join 操作时，mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些？
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
今天一个同事问我，如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能，并且对检索关键词跑分？我当时脑子里立马产生了疑问？为啥不直接用es呢？简单好用还贼快。但是听他说，数据量不多，客户给的时间非常有限，根本没时间去搭建es，所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧！ MySQL 从 5.7.6 版本开始，MySQL就内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词，然后存入数据库。本篇文章测试的时候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB数据库引擎。
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
相信没有人会故意创建重复的冗余的索引，很多重复和冗余的索引都是在不经意间创建的，今天松哥来和大家捋一捋这个问题。 因为我们日常在使用 MySQL 的过程中，基本上都是使用 InnoDB 引擎，所以接下来的讨论主要是基于 InnoDB 引擎的 B+Tree 索引来讨论，其他的哈希索引全文索引等不在讨论范围种。 1. 与联合索引重复 在前面的文章中，松哥通过好几篇文章和大家分享了联合索引，包括它涉及到的覆盖索引、前缀匹配等等，联合索引好用，但是对联合索引理解不到位的话，可能会创建出如下的重复索引： CREATE
项目介绍 项目介绍 电商网站的各种用户行为进行分析 访问首页 → 点击商品 → 添加购物车 → 结算 访问首页 → 输入关键词 → 点击商品列表 → 点击商品→ 关闭网页 访问详情页 → 查看推荐
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
-- 允许函数创建权限信任 set global log_bin_trust_function_creators = True; create database mydb9_function; drop function if exists myfunc1_emp; use mydb9_function; -- 创建存储函数(无参) delimiter$$ create function myfunc1_emp() returns int begin declare cnt int default
如果不是唯一的索引，当向右遍历时，最后一个值不符合等值条件时，next-keylock退化为间隙锁。
索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
| {FULLTEXT|SPATIAL} [INDEX|KEY] [index_name] (index_col_name,…)
转载自 https://www.cnblogs.com/whgk/p/6179612.html
1.如何优化因 MySQL 读写频繁，负载过高导致的CPU高占用率? 一、如果是写比较少，读比较高，可以做读写分离，一主多从； 二、如果是读写都很多 ，使用分库分表，多主多从； 2.MySQL中v
CREATE TABLE table_name [col_name data_type] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] [INDEX|KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC|DESC]
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
最后select rand_string(5);为测试是否能够胜场随机的五位长度的字符串
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
这篇博文源于公司一个批处理的项目异常而起的。先简单描述下发生背景。一个基于spring batch开发的批处理应用，线上运行了9个多月后，某一天突然跑批任务失败了，检查日志得知，是因为一个mysql异常导致的：Lock wait timeout exceeded。msyql事务锁等待超时这个异常虽然不常见，但随便一搜就会看到大量的相关的信息。导致这个异常的原因就是mysql数据库事务锁等待超时，默认超时时间是50S。但我们的批处理业务从逻辑上讲不会出现这种事务排他锁等待的情况，不得其解。故通过以下这些实例来捋一捋mysql事务内隔离级别和锁等知识点，看看是否如我们了解的这样，同时加深下印象。
0x00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷，在下就学乖了，各个地方的密码全都改成不一样的，重要帐号的密码定期更换，生怕被人社出祖宗十八代的我，甚至开始用起了假名字，我给自己起一新网名”兴才
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
SQL NOT NULL 约束用于强制确保列不接受 NULL 值。这意味着该字段始终包含一个值，而不允许插入新记录或更新记录时不提供此字段的值。
这个系统有一个会员表 有下列字段： 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎
选择B+树：非叶子节点不存储data，数据全在叶子节点，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。 叶子节点相连，更便于进行范围查找 B树
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
用MATCH() ... AGAINST 方式来进行搜索 match()表示搜索的是那个列，against表示要搜索的是那个字符串
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
查看MySQL数据库中特定表的详细设计信息，可以使用DESCRIBE命令，该命令可以显示出表中所有列的名称、数据类型、默认值、空值约束、键约束等信息。例如：
索引类型 先创建表 mysql> CREATE TABLE test( -> id INT, -> username VARCHAR(16), -> city VARCHAR(16), -> age INT -> ); 1.普通索引 是最基本的索引，它没有任何的限制。有以下几种创建方式 （1）直接创建索引： CREATE INDEX index_name ON table(column(length)) 实例： CREATE INDEX test_usernam
日常生活中，我们常常会想要「搜索照片」。每当寻找很久远的照片时，记忆模糊，检索照片时只能想起大致的时间，然后一张张查看。这样不仅效率低下，还经常会漏掉我们想找的照片。 近几年微信小程序发展迅速，如果有这么一款软件，我们只需要用文字简单描述，就能实现图片的快速检索，岂不是很棒！ 本项目将以小程序为例，在 Serverless 架构上进行开发。该小程序在保留相册基础功能（新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片）上，增加人工智能搜索 —— 即用户上传图片之后，基于 Image Caption 技术，自
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
良好的设计是高性能的基石，应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整，在这其中往往需要权衡各种因素，例如，数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
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