在正常的开发中，大部分都会使用MVC为主要的系统架构模式。而Model一般包含了复杂的业务逻辑以及数据逻辑，因为Model中逻辑的复杂度，所以我们有必要降低系统的耦合度。通常情况下，我们如果直接使用JDBC操作数据库，业务逻辑和数据存取逻辑是混在一起的。我们一般一个功能的逻辑可能如下所示：
如果MySQL WHERE条件类型和要查询的字段数据类型一致，会对查询结果有什么影响呢？
上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
用执行计划分别测试一下union all、in和or，发现union all分两步执行，而in和or只用了一步，效率高一点。
如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
1.脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
mysql数据库存储数据的方式与excel类似，都是以表格的形式来存储数据。 excel一般用一张表来存储少量的数据，数据库可以用多个表来存储大量的数据。
SQLite 是一个轻量级数据库，它是D. Richard Hipp建立的公有领域项目，在2000年发布了第一个版本。它的设计目标是嵌入式的，而且占用资源非常低，在内存中只需要占用几百kB的存储空间，这也是Android移动设备采用SQLite数据库的重要原因之一。
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
事务就是针对数据库的一组操作。由一条或者多条SQL语句组成，同一个事务的操作具备同步的特点，如果其中的一条语句无法执行，那么所有的语句都不会执行。
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
从上图可以看到ES的数据类型和mysql或MongoDB的是很相似的，所以对于有数据结构基础的伙伴，这个知识点是非常轻松的。
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
使用INSERT同时插入多条记录时，MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息，这些信息的含义如下： ● Records：表明插入的记录条数。 ● Duplicates：表明插入时被忽略的记录，原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings：表明有问题的数据值，例如发生数据类型转换。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录，是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道，在mysql中数据最终存储在硬盘中的，访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念，一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点，每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据，而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率，因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整，合理设置mysql的页面(page)大小，以达到最佳的性能表现。
使用MYSQL有一段时间了，由于公司使用SQLSERVER和MYSQL，而且服务器数量和数据库数量都比较多
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
其实就是根据 XX_NO 查询一 条数据，然后查询条件和字段数据类型不一致，结果隐式转换导致索引失效而全表扫描……
而SQL全名 Structured Query Language(结构化查询语言)本质上是一种语言，MySQL才是数据库本身。
因为查询语句SELECT的使用非常频繁，所有有很多人将查询语句抽取出来作为一类：
数据库 create database db1; create database if not exists db2; create database db3 charset gbk; -- 查看所有的数据库 show databases; -- 查看某个数据库的定义信息 show create database db1; -- 修改字符集改成utf8，注：不是utf-8，是utf8 alter database db3 character set utf8; drop database 库名;--
迭代器 迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 1. 可迭代对象 我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。 但是，是否所有的数据类型都可以放到for...in...的语句中，然后让for...in...每次从中取出一条数据供我们使用，即供我们迭代吗？ 我们自定义了一个容
Mysql是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
mysql隔离级别在面试中经常出现，今天我就分析一下这几个隔离级别，mysql提供了四种隔离级别,以及解决可以解决哪种问题,如下图
Python作为数据科学主流语言，被广泛用于数据读存、处理、分析、建模，可以说是无所不能。
大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！
其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
相比于5代版本，这款跨越6、7代版本的8代版本有许多的好评，当然我也没体验过5代版本，反正要用就用最新的嘛。
首先我们来了解几个概念，虽然MongoDB入门实操《上篇》这篇文章已经提到过，这里再次加深印象： 集合：Mongo 中的集合就是mysql 的表的表现形式 文档：文档的数据结构和JSON 基本一样，它就是集合（表）中的一条记录，相当于mysql 的行row 字段：Mongo 中的field 相当于mysql 中的column 索引：Mongo 中的index 与mysql 的index 一样 主键：Mongo 中的primary key 与mysql 的一样，其中Mongo 中将_id 自动设置为主键
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
当Python 有读写 MySQL 数据的需求时，我们经常使用PyMySQL这个第三方库来完成。
这是我的第八篇原创文章 上篇文章简单说了下数据库，并教了怎样安装mysql工具和可视化工具，不知道你现在安装好了没？那今天我们继续说mysql，今天说下mysql语句。 进入正题 mysql语句分为两
在 Go 语言开发中，大家为了方便，通常会选择使用 ORM 操作数据库，比如使用 XORM 或 GORM 操作 MySQL。
昨天晚上很晚的时候才写完MySQL的常用函数，今天给大家讲一下MySQL的DML。接下来让我们直接来学习了，今天感冒了。身体很难受下午的时候要去买一波药了，不然程序员也扛不住呀。 DML全称Data
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
在前面的B站视频，已经给大家演示了如何安装MySQL，如果你还没有安装MySQL，你可以参考“极客开发者”B站视频频道的相关教程。再看以下内容
如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是 3 亿数据，非常庞大。
自我介绍要说几个点：你是谁，你的优点是什么？这么多年你干了啥？在学校获得过什么奖？对哪些技术有深入研究？是否有高并发系统的设计？是否参与过什么大型项目？
阿里编码规范要求：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好
本文主人翁是我星球里一位同学，周一线上顺丰面试遇到的问题，反馈面经时，只记得部分的。
在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
查看mysql中的所有库：show databases； 创建库：create database 库名称；—-》create database if not exists 库名称；如果不存在该库，则创建 删除库：drop database 库名称； 选择使用数据库：use 库名称； 显示当前使用的数据库：select database（）；
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