本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
mysql中的NUll是什么 ？ 维基百科是这样说的：空值（Null或NULL）是结构化查询语言中使用的特殊标记，是中对数属性未知或缺失的一种标识，用于指示数据库中不具值。由关系数据库模型的创作者 E.F.科德所引入。SQL空值是用来满足真实关系数据库管理系统（RDBMS）中，支持“缺失信息与不适用的信息”的需求。科德还介绍了在数据库理论中使用小写的希腊字母（ω）符号来表示空值。在 SQL中则是以 NULL 用于标识空值的保留关键字。SQL null是一个状态，而不是一个值。这种用法与大多数编程语言完全不同
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
我们使用 MySQL 内置的函数(FROM_UNIXTIME()，UNIX_TIMESTAMP())，可以将日期转化为数字，用 INT UNSIGNED 存储日期和时间
看一个案例，下面是两张字段相同，字段类型相同，只是id字段emp1是smallint类型，emp2的id是bigint类型，分别向两个表插入5000条记录，观察一下表容量大小。
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_s …
日期算是我们在日常开发中经常用到的数据类型，一般来说一张表都有 createTime 和 updateTime 字段，MySQL 中针对日期也提供了很多种不同的数据类型，如： datetime timestamp int 等等。甚至也有人直接将日期存为字符串的。 那么到底该用哪种类型来保存日期呢？ 1. 字符串 在这些类型中，首先应该排除掉的就是字符串了，很多新手小伙伴爱用字符串存储日期，但实际上这并不是一个很好的方案。 使用字符串存储日期，第一个显而易见的问题就是无法使用 MySQL 中提供的日期函数，
在我们项目开发中，数据库及表的设计可以说是非常重要，我遇到过很多库表设计比较杂乱的项目，像表名、字段名命名混乱、字段类型设计混乱等等，此类数据库后续极难维护与拓展。我一直相信只有优秀的库表设计才能发挥出MySQL最大的性能，前面有篇文章也分享了数据库的使用规范，本篇文章主要讲几个库表设计的小技巧，希望对大家有所启发。
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最近参加了一个面试，面试官先问了mysql的数据库的索引的底层数据接口，我回答了：平时都用的是innodb引擎，所以其底层的索引数据类型是B+树。面试官问我用没用过稀疏索引。当时就懵了，聚集索引，非聚集索引，主键索引，覆盖索引等等，我也没听过什么是稀疏索引。我反问了一下 面试官这个索引类型是mysql新出的吗，我不太了解也没有怎么用过，面试官模糊的给我回答了一下：一个占用空间小查询效率相对低，一个查询效率高，存储空间比较大，用法是在创建索引的时候进行设置参数。我坦白道：不清楚，下去了解一下。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别，会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1)，而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步，所以SELECT COUNT(1)效率更高“，甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码，绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1)，觉得有必要搞清楚这个问题。
日常工作或学习过程中，我们可能会经常用到某些SQL，建议大家多多整理记录下这些常用的SQL，这样后续用到会方便很多。笔者在工作及学习过程中也整理了下个人常用的SQL，现在分享给你！可能有些SQL你还不常用，但还是希望对你有所帮助，说不定某日有需求就可以用到。
当我们安装好 MySQL 数据库后，会发现数据库实例自带有 information_schema 系统库，你是否有去关注过这个系统库呢？是否有查询过此库中的表数据呢？又是否清楚此库存在的具体作用呢？带着这些疑问，我们一起来看本篇文章。
假设建立一个支持邮箱登录的用户表，对于邮件字段来说，可以有以下几种建立索引的方式：
为搜索字段创建索引。避免使用 select *，列出需要查询的字段。垂直分割分表。选择正确的存储引擎。
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
上述示例创建了一个名为users的表，包含id、name和email三个字段。id字段为自动增量主键，name和email字段都为非空。
查询语句：SELECT table_schema AS "Database", ROUND(SUM(data_length + index_length + data_free) / 1024 / 1024, 2) AS "Size (MB)" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;
早上上班，发现监控数据中，好几张表的所占数据空间突增，有的突增甚至达到了8G，仔细检测数据库之后，没有发现数据异常，那么问题出在哪里？
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
作为后台开发，在日常工作中如果要接触Mysql数据库，那么不可避免会遇到Mysql中的NULL和空值。那你知道它们有什么区别吗？
之前做的SQL审核工具不支持text类型的字段的，今天一个业务方问我为什么不支持text字段，大概给他讲了讲，后续发现可能还有些不完善的地方，这里总结一下text的用法，先来看看官方文档上对这个字段的解释：
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更 新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引 擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。存储引擎主 要有： 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同，使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值，尤其使用内存表临时表进行排序，操作时。因此最好只分
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源：www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在 传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积
目前OLTP业务的表如果是使用MySQL一般都会使用InnoDB引擎，这也是默认的表引擎。那么这种引擎有什么限制呢？根据官方文档总结下：
数据库编码: 尽量采用utf8mb4而不使用utf8。MySQL 的“utf8”实际上不是真正的UTF-8，真正的UTF-8是每个字符最多四个字节，而MySQL的“utf8”只支持每个字符最多三个字节。
在删除sql语句中，写法如下：DELETE FROM ueb_logistics_rule_logs WHERE type=0 LIMIT 100; 凡是这样，delete带有where条件的，都不是真删除，只是MySQL给记录加了个删除标识，自然这样操作后表数据占有空间也不会变小了
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题，该表存放的主要是日志文件，且其中有一个字段存放的数据过大，导致占用空间过大以及查询效率的降低，这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量，数据量超过3亿条，而这个RDS数据库的容量总共就2T，且由于种种原因无法扩容，迫不得已急需给出解决方案。
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
数字类型 最近在看《MySQL技术内幕：SQL编程》并做了笔记，所以本博客是一篇笔记类型博客，分享出来方便自己复习，也可以帮助他人 整型 类型占用空间最小值(SIGNED)最大值(SIGNED)最小值(UNSIGNED)最大值(UNSIGNED)TINYINT1-1281270255SMALLINT2-3276832767065535MEDIUMINT3-83886088388607016777215INT4-2147483648214748364704294967295BIGINT8-922337203
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于mongodb和mysql你应该都很清楚了吧，那么他们两个之间的区别你知道吗?很多人对于mongodb和mysql的区别都不是很清楚，下面一起来了解一下吧
MongoDb 的MMAPv1和WiredTiger存储引擎空间对比（８００万文档 ） MongoDB的使用经验 版本：3.0.6 数据量：876万个html片段 选择mongoDB的原因，存储的对象是文档格式。 MongoDb 和 MySql 的可比性，相当于Java和JavaScript的可比性 数据插入和更新的效率 最高插入记录一秒钟50个记录，同时更新20个记录，表现稳定 关于翻页的效率 MongoDB的翻页效率明显低。使用find(filter).ski
当一个列可以选择多种数据类型时,应该优先考虑数字类型,其次是日期或者二进制类型,最后是字符类型,对于相同级别的数据类型,应该优先选择占用空间小的数据类型 理由: 1)在对数据进行比较时,字符类型处理与当前所使用的排序规则是相关的, 而数字和二进制是按照二进制大小来进行的,同样的数据,字符类型比数字处理慢 2)在数据库中,数据处理 是以页为单位的,每页的大小是恒定的,在innodb中,每页的大小是16k,数据占用空间越小,页中能容纳的数据个数就越多,减少磁盘IO,有利于性能的提升
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
这里第一句话很关键，文档上说，mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。
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