索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写，比如多于的括号，比如有的外连接其实跟内连接类似，可以优化查询表的顺序。子查询又分为相关和不相关子查询，如果子查询过滤条件里有外层查询的参数，则是相关子查询，反之则是不相关子查询。Any函数就代表只要有一个就行，最小的，all代表必须所有的都满足这个条件，所以必须最大的也满足。当我们判断子查询里是否存在的时候，则用exists判断，有则返回true。
mongoDB简介 1、NoSQL数据库 数据库：进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库：Not only sql，指代非关系型数据库 优点：高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系 缺点：没有标准化、有限查询、不直观 常见NoSQL（http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html）数据库 列存储：Hbase、Cassandra、Hypertable 文档存储：MongoDB、CouchDB k-v存储：TokyoC
以前登录Mysql的控制台后，使用SQL语言来操作数据库，如 mysql> select * from tablename; Mysql 5.7.12 之后有了比较大的变化，支持了JSON文档的操作，同时也提供了全新的数据库操作方式，现在可以不需要SQL的知识，以非常自然的代码方式操作数据库，例如 db.news.insert("create_date", "title") .values("2016-04-10", "hello"); 可以登录 shell 控制台使用，也有新版本的驱动，可以在代码中使
什么是MongoDB MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本 关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库)就为此而生 ---- 与Mysql相比,Mongodb简单极
查询数据时，如果表名很长，使用起来不方便，此时，就可以为表取一个别名，用这个别名来代替表的名称 SELECT * FROM 表名 [AS] 别名； 注意，为表指定别名，AS关键字可以省略不写。
数据库到底有多重要？作为数据分析人员需要懂点数据库，作为开发者需要懂点数据库，作为行业从业者，或者一个专业从事运维的DBA，更是要对数据库了如指掌。 这次我尝试着写了9道常见的MySQL面试题，内容主要从面试角度出发，会涉及比较多很重要的基础知识，对于这类知识，不仅仅要知道，还要能够讲清楚，不够熟悉的小白可以查缺补漏，足够资深的大牛也可以看看对这些知识有没有烂熟于心。如果不知道嘛……出门别说自己是DBA…… 1 关系型数据库和非关系型数据库区别 非关系型数据库（感觉翻译不是很准确）称为 NoSQL，也
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」。
MySQL 一直是本人很薄弱的部分，后面会多输出 MySQL 的文章贡献给大家，毕竟 MySQL 涉及到数据存储、锁、磁盘寻道、分页等操作系统概念，而且互联网对 MySQL 的注重程度是不言而喻的，后面要加紧对 MySQL 的研究。写的如果不好，还请大家见谅。
《「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
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。 更简单形象的理解，数据库和我们生活中存放杂物的储物间仓库性质一样，区别只是存放的东西不同，杂物间存放实体的物件，而数据库里存放的是数据。
首先举个例子来说： 有个文章表里面有个type字段，它存储的是文章类型，有 1头条、2推荐、3热点、4图文等等 。 现在有篇文章他既是头条，又是热点，还是图文，type中以 1,3,4 的格式存储。那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢？？ 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了。以下为引用的内容：
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
例 2：查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
当我们查询的数据来源于多张表的时候，我们需要⽤到连接查询，连接查询使⽤率⾮常⾼，是学习数据库必须掌握的。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 SELECT *，因为它会进行全表扫描，不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
本文是第10篇，主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验，非常值得一看。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
1.首先打开dos窗口，然后选择路径到你的安装路径下的bin目录（我的路径是的D:mongo\mongodb\bin）
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
（点击进入专栏） 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库，执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库，执行查询操作，返回结果集并输出。
Redis是一个高效的内存数据库，它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储，在Redis中通常根据数据的key查询其value值，Redis没有模糊条件查询，在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论，时间线，检索等)，只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
Windows 系统中 CMD 工具常用命令 Java 现阶段开发必备的工具有 JDK、Maven、Node.js（npm）、Git、MySql。 相应的，一些常用命令可以加快我们的开发流程。版本查看命令 安装的工具添加了 Path 环境变量后，可以直接在 CMD 命令行中使用工具自带的命令。 而命令的成功执行，标志着工具安装成功。 命令 作用 java -version 查看 JDK 版本 mvn -version 查看 Maven 版本、位置和 JDK 最新版（电脑中安装的）版本、位置 node -v(
JDBC(Java Data Base Connectivity)是一种用于执行 SQL 语句的 Java APl，可以为多种关系型数据库提供统一访问，它是由一组用 Java 语言编写的类和接口组成的。JDBC 提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。但是，在 Java 企业级应用中，使用底层的 JDBC API 来编写程序还是显得过于烦琐，如需要编写很多的样板代码来打开和关闭数据库连接，需要处理很多的异常等。 针对上述问题，Spring JDBC 框架对底层的 JDBC API 进行了封装，负责所有的底层细节，包括如何开始打开连接、准备和执行 SQL 语句、处理异常、处理事务、最后关闭连接等。所以使用 Spring JDBC 框架，开发人员需要做的仅是定义连接参数、指定要执行的 SQL 语句，从而可以从烦琐的 JDBC API 中解放出来，专注于自己的业务。Spring 还为我们提供了 JdbcTemplate 模板用于操作关系型数据库。
1. 问题 Mysql 8.0.2 中新增加了一个主要功能 - 窗口函数 window function 这个功能具体是解决什么问题？下面先看一个SQL查询的场景，看一下平时我们是怎么做的，然后再看一下如何使用窗口函数来更方便的解决 （1）准备测试表和数据 建一个简单的电影信息表，字段有： ID release_year（发行年份） category_id（所属分类ID） rating（评分） CREATE TABLE films ( id int(11), release_year int(11)
所谓关系数据库（Relational database）是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
文末提供我整理的 SpringBoot 整合、操作 MongoDB 文档的下载方式！！！
使用正则表达式查询 正则表达式通常被用来检索或替换那些符合某个模式的文本内容，根据指定的匹配模式匹配文本中符合要求的特殊字符串。例如，从一个文本文件中提取电话号码，查找一篇文章中重复的单词或者替换用户输入的某些敏感词语等，这些地方都可以使用正则表达式。正则表达式强大而且灵活，可以应用于非常复杂的查询。 MySQL中使用REGEXP关键字指定正则表达式的字符匹配模式。下表列出了REGEXP操作符中常用字符匹配列表。 [请添加图片描述] 1. 查询以特定字符或字符串开头的记录 字符‘^’匹配以特定字符或者字符串
我们通常会在SELECT语句中使用联接，MySQL查询的联接使我们能够利用一个SQL语句查询或操作多个表的数据。
标准 SQL 规定，在对表进行聚合查询的时候，只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容：通过 GROUP BY 子句指定的聚合键、聚合函数（SUM 、AVG 等）、常量。我们来看个例子
看过不少文字, 实际上基本上很少看到select 语句被研究的, select 不就是select 出数据这么简单, NO NO NO .
MyBatis 是数据持久层框架，支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。尤其强大在于它的映射语句，比如高级映射中的 collection 集合。
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
MySQL5.6版本开始支持Multi-Range Read（MRR）优化。Multi-Range Read优化的目的就是为了减少磁盘的随机访问，并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问，这对于IO-bound类型的SQL查询语句可带来性能极大的提升。Multi-Range Read优化可适 用于range，ref，eq＿ref类型的查询。
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询，这就意味的你的循环有多少次，就会查询多少次数据库，这是很恐怖的场景。
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
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