Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
每个表有且一定会有一个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采用B+树结构保存在文件中，叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据，非叶子节点不存储记录的数据，只存储主键的值。当表中未指定主键时，mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，用rowid构建聚集索引。
DDL，data defination language，指的是数据定义语言，其主要作用是创建数据库，对库表的结构进行删除和修改等操作。
最左前缀示范 mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male'; Empty set (0.39 sec) mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀 Query OK, 0 rows affected (15.27 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Wa
create [unique] index 索引名称 on 表名(列名[(length)]);
在程序设计中，我们往往需要确保数据的唯一性，比如在常见的注册模块，我们需要确保一个手机号只能注册为一个账号。这种情况下，我们的程序往往是第一道关卡，用户来注册之前，首先判断这个手机号是否已经注册，如果已经注册则返回错误信息,或直接去登录。但是我们不能确保同时有两个人使用同一个手机号注册到我们的系统中，因此这里就需要在更深的层次去确保手机号在系统的唯一性了。不同存储方案，解决方式不一样。对于常用的MySQL数据库，我们可以使用唯一索引的方式来作为我们的最后一道防线。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等 本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
MemSQL是一种内存数据库，可以提供比传统数据库更快的读写操作。即使它是一项新技术，它也会说MySQL协议，因此使用起来非常熟悉。
在对表中的数据进行操作之前复习DDL（数据定义语言）中关于如何在数据库中创建一个表user：
通过 mysql> 命令窗口可以很简单的创建MySQL数据表。你可以使用 SQL 语句CREATE TABLE来创建数据表。
某系统数据库是mysql。user表有个code字段，类型是int(11)，这个字段是保存一个随机数，用来找回密码的时候做验证，默认值是0。
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，它支持多用户、多线程和多任务处理。在MySQL中，我们可以通过各种语法来进行数据库、表、字段以及数据的增删改查操作。下面将逐一介绍这些操作及其语法。
若设置了 zerofill 属性，当 int(3) 存储 12 时，会在前面补0，补足3位。即 012 ；当 int(5) 存储 12 时，会在前面补三个0，补足5位。即 00012
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
比如name字段中要让其用户名不重复，这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
上次在写了一篇关于MYSQL的优化器关于索引方面的问题的文章后，有同学说不对，当时答应在做更深入的测试，来深度证明MYSQL 的确在索引方面的一些问题。
Navicat Premium for Mac的破解教程 注意时间戳是今天的时间-2019-02-20 12:00:00
将之前学习的数据库知识在整理下，主要是看的**《SQL必知必会》**。这本书不愧是经典，入门数据库真的完全足够啦！
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：
在这个创建语句中,我们使用到了3种约束(非空约束,主键约束,唯一性约束);在后面会使用到外键约束
索引越多，维护索引的成本自然就越高。对于插入、更新、删除等DML操作频繁的手表，如果索引过多，会引入相当高的维护成本，降低DML操作效率，增加相应操作的时间消耗。此外，如果索引过多，MySQL也会犯选择困难病，尽管最终还是会找到可用的索引，但无疑会提高选择的成本。
主键索引是关系数据库中最常见的索引类型 主要作用是确定数据表里一条特定的数据记录的位置
Gorm是一个基于Golang语言的ORM库，它提供了一种简单易用的方式，帮助开发人员更轻松地管理数据库。
安装 MySQL 数据库 用 yum 或者 apt 安装包管理器 MySQL 数据库。 # yum install mysql mysql-client mysql-server (on `Yum` based Systems) # apt-get install mysql mysql-client mysql-server (on `Apt` based Systems) 启动 MySQL 启动 MySQL 数据库服务 # service mysqld start or # service mys
在网上安装MySQL数据库的教程很多，不阐述安装过程。在讲解4种数据库之前，先看看怎么进入到数据库中，以macOS系统为例：
先声明一点：ON DUPLICATE KEY UPDATE 这个子句是MySQL特有的，语句的作用是，当insert已经存在的记录时，就执行update。
1、连接到本机上的MYSQL。 首先打开DOS窗口，然后进入目录mysql\bin，再键入命令mysql -u root -p，回车后提示你输密码.注意用户名前可以有空格也可以没有空格，但是密码前必须没有空格，否则让你重新输入密码。
学习索引，主要是写出更快的sql，当我们写sql的时候，需要明确的知道sql为什么会走索引？为什么有些sql不走索引？sql会走那些索引，为什么会这么走？我们需要了解其原理，了解内部具体过程，这样使用起来才能更顺手，才可以写出更高效的sql。本篇我们就是搞懂这些问题。
如果 email 不建索引，那么就只能全表扫描，如果 email 这个字段是哪个没有索引，那么这个语句只能做全表扫描。
最常用的索引也就是B-tree索引和Hash索引，且只有Memory，NDB两种引擎支持Hash索引。
但是MySQL执行的时候，并不是按顺序执行的，MySQL执行sql语句是从from开始执行的，上面这条语句的执行顺序是：
编写一个 SQL 查询，来删除 Person 表中所有重复的电子邮箱，重复的邮箱里只保留 Id 最小 的那个。
在上一章节，我们使用PreparedStatement实现CRUD操作，那么在CRUD的操作中，对于一些特别的数据库字段操作，会有一些特别的处理。例如：BLOB类型的字段，常用来存储图片的二进制数据。
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。
MySQL是支持前缀索引的，前缀索引的优势就是占用的空间小，这同时带来的损失是，可能会增加额外的记录扫描次数。
在Windows中使用C#连接Mysql数据库比较简单，可以直接使用MySql.Data库，目前最新版本为：8.3.0。 当然也可以结合MySql.Data和Dapper库一起使用，目前Dapper的最新版本为：2.1.35。 Dapper是一款轻量级ORM工具，是一个简单的.NET对象映射器，在速度上几乎与使用原始ADO.NET数据读取器的速度一样快。ORM是一个对象关系映射器，它负责数据库和编程语言之间的映射。Dapper通过扩展IDbConnection提供一些有用的扩展方法去查询数据库，提供了一种简单、高效的方式来执行数据库查询、插入、更新和删除操作。
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.
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。
来源：andyqian www.andyqian.com/2017/11/11/database/MySQLConvert/ 前言 今天我们继续回到MySQL系列文章中，谈一谈MySQL中隐式类型转换。(其实我最早知道是在慢SQL优化中知道隐式类型转换概念的)，在说隐式类型转换之前，首先我们通过一个实例来看看是怎么回事。 数据结构 本文中所有的操作，都是基于该数据结构(有兴趣的童鞋可以实验)： create table t_base_user( oid bigint(20)notnullprimary ke
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过，mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引，索引类型分为主键索引和二级索引（非主键索引），主键索引树中，叶子结点保存着主键即对应行的全部数据；而二级索引树中，叶子结点保存着索引值和主键值，当使用二级索引进行查询时，需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
image.png mysql主要是B+ 和hash结构 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 更适合做范围查询 可以横向 image.png 链表 image.png 若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下原则 #1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则， create index ix_name_email on s1(
ODBC 是一种应用程序编程接口（Application Programming Interface，API），使我们有能力连接到某个数据源（比如一个 MS Access 数据库）。
MySQL客户端连接成功后，通过show [session | global] status命令可以提供服务器状态信息。还可以通过show global status like 'Com_______'命令，查看当前数据库的INSERT \ UPDATE \ DELETE \ SELECT的访问频次。
前面的例子中通过if 条件增加判断where按照什么条件去查询，但是会有一个问题，当传递的参数中前面的没有值where条件 也会在前面加上and
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