以下是其github代码库：https://github.com/Qihoo360/Atlas
常见的外键约束关键字有：cascade、restrict、no action和set default和set null，其中，
要针对应用的要求来考虑使用聚簇的优缺点。例如，你需要确定连接语句的性能提升是否超过了修改聚簇值的性能下降，你可能还需要做实验比较聚簇和单独存储所花费的处理时间。
问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 它是在mysql-proxy 0.8.2版本的基础上，对其进行了优化，增加了一些新的功能特性; 360内部使用Atlas运行的mysql业务，每天承载的读写请求数达几十亿条;
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。同时，有超过50家公司在生产环境中部署了Atlas，超过800人已加入了我们的开发者交流群，并且这些数字还在不断增加。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
子查询定义在一个完整的查询语句中包含的子查询块被称为子查询。通常情况下，我们可以将出现在SELECT、WHERE和HAVING语法中的子查询块称为嵌套子查询，出现在FROM语法后的子查询块称为内联视图或派生表。
1、altas2.2.1,只能安装在64位系统上 2、1台管理机，2台DB,1主1从。配置主从同步 3、主从配置管理机登录账号 GRANT ALL ON . TO 'altas'@'x.x.x.x' IDENTIFIED BY 'x'; flush privileges; 4、管理机安装altas rpm -ivh Atlas-2.2.1.el6.x86_64.rpm 5、给连接的主从数据库密码加密并记录 cd /usr/local/mysql-proxy/bin ./encrypt altas 6、配置altas cd /usr/local/mysql-proxy/conf vi test.conf
公司有个社区系统，和一般社区功能差不多，核心功能有发帖和回复。近年来公司业务增长较快，社区用户比较活跃，回复表记录数近1亿，为了提高系统的稳定性和可扩展性，我们用Atlas做分表，表结构如下：
Atlas下载地址: https://github.com/Qihoo360/Atlas/releases
直接介绍概念太枯燥了，还是拿个和背景篇相似的例子介绍 业务场景：客户完成下单，快递员接受并更新运单状态，客户可以随时查看运单状态的任务。一票快递可能有多个子母件。同时，我们需要标记每个运单的状态，运单状态的解释和含义保存在运单状态字典表中。 因此，我们需要建立如下表：
在开始讨论LEFT JOIN的使用方法之前，让我们先简要回顾一下LEFT JOIN的概念。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
一、开发需求 最近有一个开发需求，大致需要先使用主表，或主表和几张子表关联查询出ID(主键)及一些主表字段，然后再用这些ID查找最多10张表中对应的记录，主表记录数大约2000万，每张子表的记录数均为百万以上，最多可能会有5000万，主表一条数据可能对应子表多条数据。现在开发使用的逻辑是： 1.使用条件查询主表或主表和几张子表(不同场景)符合条件的主表记录ID值及其他一些主表字段项。 2.利用这些主表ID值，分别和几张子表使用IN子句，查询出子表中符合条件的记录项。有几张子表，就执行几次SQL语句。
1、只有innodb才能支持外键 2、公共字段的名字可以不一样，但是数据类型要一样
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
连接运算（JOIN）一直是SQL中的老大难问题。在关联表稍多一点的时候，代码书写就变得很容易出错了。而且因为JOIN语句的复杂，导致关联查询也一向是BI软件的软肋，几乎没有BI软件能让业务用户顺畅地完成多表关联查询。对于性能优化也是，关联表较多或者数据量大时，JOIN的性能也很难得到提升。
Join 绝对是关系型数据库中最常用一个特性，然而在分布式环境中,跨分片的 join 确是最复杂的，最难解决一个问题。
从感官上，外键用于限制主子表的关联关系，是一种强关联关系，那么子表的外键值不应该为空，而是都会关联到主表对应的记录上，但实际上，至少在Oracle中，外键是可以为空的，打个比方，班级是主表，学生是子表，一个班级有多名学生，一名学生肯定会关联到一个存在的班级，但来了一个转校生，还没有分班，他现在属于学生子表，但还没有关联到班级主表中的任何一条记录。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
存储引擎是mysql的特性之一，使用者可以根据自己的业务场景选择自己适合的存储引擎，是不是要支持事物，如何选择存储，如何选择索引数据，当然你也可以定制自己的存储引擎，如果你们公司有能力，mysql支持支持很多种存储引擎，如 Myisam ,Innodb,MEMORY,MERGE,BDB,EXAMPLE,CSV等等，mysql 5.5之前默认的存储引擎是Myisam,之后就是Innodb,今天我们只讲常见的存储引擎。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后，接下来面临的一个问题就是，数据库的分片规则：有那么多 MySQL ，一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中？这就是我们今天要讨论的问题。
项目中，我们要求凡是有主子关系的表都要使用外键约束，来保证主子表之间关系的正确，不推荐由应用自己控制这种关系。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
这里面学科包含了三个学科，所以学科拆分为：语文学科、数学学科、英语学科，同样的成绩也要拆分为语文成绩、数学成绩、英语成绩。这样既满足了第一范式，各列可以设计为：
也就意味着，这一段程序或代码在MySQL中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
修改会受到原有数据限制，如果原有数据不能满足新的数据类型，修改不会成功，会报错，超出范围 out of range
https://developer.salesforce.com/blogs/engineering/2013/04/managing-lookup-skew-to-avoid-record-lock-exceptions.html
上诉种种都是官网对其定义，是否还是有些模糊，下面我们通过一个分库分表的案例来讲解 MyCAT 中核心的概念和相关名词，案例如下图：
在Django之ORM模型中总结过django下mysql表的创建操作，接下来总结mysql表记录操作，包括表记录的增、删、改、查。
分组，即每一条父表记录所属的子表记录打印到一组报表中，每组报表都单独计数及计算页数。在应用中，可以通过选择需要打印的父表记录，将父表记录的 ID 传入，由报表自动进行分组。
前言 前面在数据库的讲解中，其实很多东西都非常的细节，在以前的学习过程中我都是没有注意到的。可能在以后的工作中会碰到所以都是做了记录的。 接下来，我将分享的是MySQL的DDL用来对数据库及表进行操作的。 mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。 对数据表的增(创建表)删(删除表)改(修改表字段)查(查询表结构)。 注意：这里的操作对象是表，对表的操作也就是表的结构，和表中的字段的操作(字段和记录要分清楚) 前提：表是在数据库下的，所以要先确实使用哪个数据库。 一、DDL之
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
通常，我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键，该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意，这个自增字段的值只会一直增加，即使把记录删除了，该自增字段的值也不会变小。 因此，就会产生一个现象：假如某些记录被物理删除了，那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即：通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
1.启动mysql 2.登录mysql 3.创建数据库 4.创建数据库表（记得打开数据库） 5.插入自己所需的字段 6.插入各个字段的数据 Tips：每次创建完成都可以进行相应的查询
分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念，特别是在大负载的情况下，分表是一个良好分散数据库压力的好方法。
1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据库已存在，创建数据库失败<=================可以忽略 1008：数据库不存在，删除数据库失败<=================可以忽略 1009：不能删除数据库文件导致删除数据库失败 1010：不能删除数据目录导致删除数据库失败 1011：删除数据库文件失败 1012：不能读取系统表中的记录 1020：记录已被其他用户修改 1021：硬盘剩余空间不足，请加大硬盘可用空间 1022：关键字重复，更改记录失败 1023：关闭时发生错
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
Crystal Reports 是世界上被用的最多的报表工具。尽管 VFP 已经有了内建的报表编辑器，但许多 VFP 程序员还是使用 Crystal 的原因之一，就是因为它支持子报表。子报表就是运行在一个报表中的报表。子报表最常见的用途是为一个父表生成多个子表的报表。
mysql有好几种删除和清空数据表的命令，但每个命令的用法具体来说不一样，下面具体说说truncate、drop和del三个命令：
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，索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
发明 SQL 的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL 中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的 SQL 可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验的人也能运用。
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