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。
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
在业务系统中，为了缓解磁盘IO及CPU的性能瓶颈，到底是垂直拆分，还是水平拆分；具体是分库，还是分表，都需要根据具体的业务需求具体分析。
实际上MYSQL 5.x的日志系统存在两个问题,导致一些性能问题,尤其在高并发写入和对数据修改的情况下,其中的瓶颈的问题在于两个瓶颈, 当多线程访问数据在落入到 log_buffer 的情况下,还是需要获取锁让写入有顺序性, 同时在获取redo已经将数据页面写入后,也会在log_buffer中将写入到日志中的顺序进行一个重排,这也是需要有顺序性.
在Java后端开发中，RESTful API已经成为一种非常流行的接口设计风格。而使用SpringBoot框架可以快速实现RESTful API的开发，同时使用SwaggerUI可以方便地生成API文档。下面将探讨如何基于SpringBoot实现RESTful API并集成SwaggerUI。
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
前言 储备知识ing，很久之前写的。 MySQL集群 MySQL官方提供的是mysql-proxy方案，主要解决了高并发的问题，但是没有解决高可用的问题。一般项目都是读多写少。读的操作让mysq
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
1. settiings.py连接阿里云服务器上的mysql数据库连接超时问题 阿里云：安全组添加mysql(3306)端口 2. 基本指令 1.. 生成requirement.txt文件: pip freeze > requirements.txt 2.安装requirement.txt文件依赖 : pip install -r requirements.txt 3. Django-admin startproject swiper ./ : 在当前文件夹下创建Django项目，不会再重复创建swi
MySQL Shell 是 MySQL Server 的高级客户端和代码编辑器，支持使用SQL、JavaScript 和 Python 脚本功能，能够管理InnoDB Cluster，快速执行数据加载与导出，并集成开发者使用的API。Visual Studio Code 是最受开发者欢迎的开发环境。MySQL官方于2022年3月24日发布了Visual Studio Code的扩展插件——“MySQL Shell for VS Code”。
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
map1对1，但1对多场景需要写成Map<String,List<String>>
Redis 的Set是String类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。
随着低代码的向好发展，市面上出现了层次不一的低代码的框架，为此，由社区大佬 san 基于 VueAdminWorkX版本 开发而来的 低代码框架 AdminWorkPlus 也正式和大家见面。如果之前关注过公众号的伙伴们肯定还记得之前我也发过一篇关于大神写的低代码框架，那个时候后端部分还未完善，时至今日，经过大神的不断优化，且本着开源精神，现在后端代码也免费开源给大家使用。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
单库瓶颈：如果在项目中使用的都是单MySQL服务器，则会随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行存储，存在一下性能瓶颈：
Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。
1. 字符串类型 1.1 常用API SET key value //存入字符串键值对 MSET key value [key value ..].. //批量存储字符串键值对 SETNX key value //存入-个不存在的字符串键值对 GET key //获取一个字符串键值 MGET key [key ...]
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
前面的章节我们介绍了MySQL的备份，包含了mysqldump和xtrabackup
1.列表 1)创建列表 数组:存储同一种数据类型的集合 scores=[12,13,14] 列表：(打了激素的数组):可以存储任意数据类型的集合
原文链接：http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
首先我们要知道分库、分表都是干啥的，本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看：
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
采用spring boot 2.0.1、spring、SpringMvc、mybatis、shiro、ehcache、redis、quartz技术开发；前端采用vue前后分离，支持mysql/sqlserver数据源，实现功能有系统模块：菜单管理、用户管理、角色管理，系统监控：系统日志、接口api、sql监控、可配置化定时任务，本项目会一直维护并集成新的技术，给您的开发节约时间成本。
既然是操作 Set，那么方法自然是 opsForSet() ，每种数据类型都有自己的操作方法。
一、Redis与MySQL对比 相同点： Master-Slave架构，集群架构下无法很好的完成数据拷贝，确保数据一致性。 支持数据文件持久化存储，但数据文件过大时，宕机重启可能存在安全隐患。 不同点： Redis时效性能远比MySQL要高得多，支持复杂的数据类型，基本上都是内存操作，效率远胜于MySQL。 Redis是NoSQL型数据库，或者说是Store-Cache型数据库，而MySQL属于RDBMS，关系型数据库，虽然自身做了查询缓存，但效果一般。 Redis支持以数据横向切分，便于根据业务需求扩展
一、水平分割 1、水平分库 1)、概念： 以字段为依据，按照一定策略，将一个库中的数据拆分到多个库中。 2)、结果 每个库的结构都一样；数据都不一样； 所有库的并集是全量数据； 2、水平分表 1)、概念 以字段为依据，按照一定策略，将一个表中的数据拆分到多个表中。 2)、结果 每个表的结构都一样；数据都不一样； 所有表的并集是全量数据； 二、Shard-jdbc 中间件 1、架构图
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询，前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例： 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 📷 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
MySQL主从复制、分库分表以及读写分离是在数据库领域中常用的一些技术手段，它们可以帮助我们提高数据库的性能、可用性和扩展性。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：
作者：尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
现居珠海，主要负责 Oracle、MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
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。
字符组有时也被称为方括号表达式（bracketed expression）。字符组有助于匹配特定字符或者特定的字符序列。它们可以像字符简写式那样代表一大批字符，比如 \d 匹配的字符与 [0-9] 所匹配的字符一样。但字符组更有针对性，因此用途比简写式更广。下面是一些字符组简单例子。
上篇文章我们说了，使用索引的注意事项，前面我们总结了查询数据库的方式有const，ref，ref_or_null，range，index，all，而使用时候需要注意，当where语句后面全是索引查询，当where语句后面跟着非索引的时候，当用and连接，比如where key1 and 非索引 = ‘abc’，这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’，这时候会直接全表查询。
Redis 是一个key-value存储系统。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
lenos(p为spring boot 2.0 版本扩展名)一款快速开发模块化脚手架，采用spring boot 2.0.1、spring、SpringMvc、mybatis、shiro、activiti工作流、swagger、ehcache、redis、quartz、freemarker、layui技术开发；博客采用vue前后分离，持久层集成tkmapper丰富简单数据交互，支持mysql/sqlserver数据源，实现功能有系统模块：菜单管理、用户管理、角色管理，系统监控：系统日志、接口api、sql监控、可配置化定时任务，工作流程管理：流程管理(动态给节点配置角色)、模块列表(新建编辑发布流程)、请假流程、待办任务。博客模块为单独的前端后台多页面，服务为lenosp，本项目会一直维护并集成新的技术，给您的开发节约时间成本。
其实对于上面的观点一定程度上是正确的，但不是完全正确。但之所以流传这么广，主要还是没有搞清楚实际状态，而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式，就会知道上面2种观点是一种模糊的规律，这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。
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