既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
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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
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
吊打面试官又来啦，今天我们讲讲MySQL索引为什么会失效，很多文章和培训机构的教程，都只会告诉你，在什么情况下索引会失效。
可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
上次我们讲到了主键的索引,我们可以执行一下sql语句 explain select * from t_user where a = 1 我们可以看到这条sql走的是主键的索引，而在mysql的InnoDB中，主键索引则是聚集索引，数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，其实就是说主键索引跟其他列的数据是存在一起的。
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。
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：
本文索引优化包含对 MySQL索引（三）explain实践，优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
在一次和技术大佬的聊天中被问到，平时我是怎么做Mysql的优化的？在这个问题上我只回答出了几点，感觉回答的不够完美，所以我打算整理一次SQL的优化问题。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
我们都知道，MySQL中关于字符，有char和varchar两种常用的类型，可能在平时的使用过程中，大家不会去关心这两种类型的区别，只是会用就可以了，或者说看到过一些它们的区别，但是没有时间去测试，今天有时间了，我将这两种类型的具体情况实验一把，让大家直观感受下，纯属分享，大神请绕道。
说明：Linux pstree命令将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id，则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
使用explain命令可以查看一条查询语句的执行计划,这篇文章记录一下查询计划的各个属性的值极其含义.
2.1工具下载：【https://download.csdn.net/download/feng8403000/20419353】
我随手在网上搜了下， 基本全部都是这个结论，似乎这个结论大家都耳濡目染了，应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
数据库优化，主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
官方定义：索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点：数据结构。在数据之外，数据库系统还维护了一套满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这种数据结构就是索引，可以简单的理解为”排好序的快速查找数据结构”。索引本身也很大，不可能全部存储在内存，通常以索引文件的形式存储在磁盘中。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
良好的schema设计原则是普遍适用的，但是MySQL有他自己的实现细节要注意，概况来讲，尽可能保持任何东西小而简单总是好的。
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
以上介绍了Mysql的基本增删改查，和一些使用技巧，只要你多实操就会越来越熟练。Mysql掌握差不多了，就可以使用结合PHP来开发一些动态网站了。
因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多，写少。对原子性要求低。那么MyISAM最好的选择。且MyISAM恢复速度快。可直接用备份覆盖恢复。
要从MongoDB的集合中选择数据，我们可以使用 find_one() 方法。 find_one() 方法返回选择中的第一个文档。
大家好我是北哥，今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案，分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎，如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引？
mysql的FIND_IN_SET函数使用方法 有个文章表里面有个type字段,他存储的是文章类型,有 1头条,2推荐,3热点,4图文 …..11,12,13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. 那们我们如何用sql查找所有type中有4图文标准的文章呢, 这就要我们的find_in_set出马的时候到了. 先看mysql手册中find_in_set函数的语法: FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
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。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
在MySQL中, 我们的数据库通常是存放在数据库服务器中的, 而数据库中又有数据表,数据表中悠悠数据行,最后数据行中有数据列, 整理后我们可以得到如下结构:
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
mysql存储引擎有以下几种类型：myisam、innodb、csv、memory等，当然常用的还是myisam和innodb
本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题）
在学习常用函数之前，先来学习一些数据库的基本操作，因为在自己试下面这些函数时，按照图片中的代码敲不一定对。有kali的同学可以在docker里做，而大部分同学是用ubuntu的，这个时候搭建的mysql里可能没有库没有表，那么就需要自己来建库建表来实践。不然没有建的话根本没东西，按下面的代码敲，就会报错。
温馨提示 点击函数名称，可查看对应函数使用方法！按快捷键 Ctrl+f 即可进行搜索(需浏览器支持) 字符串相关操作函数 去除空格或其他字符 trim 删除字符串两端空格或其他预定义字符 rtrim 删除字符串右边空格或其他预定义字符 chop rtrim() 的别名 chop() 与 Perl 的 chop() 函数有所不同，它会删除字符串的最后一个字符。 ltrim 删除字符串左边空格或其他预定义字符 字符串生成与转换 str_pad 使用另一个字符串填充字符
原答案中对于此回答不是很认可，我不知道是处于语法的严谨还是个人角度理解的不同，在官方文档中如下
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询
5.7以前，该项是explain partitions显示的选项; 5.7以后成为了默认选项.
举个例子，有一个字段它一共在10万行数据里有10万个值对吧？结果呢？这个10万值，要不然就是0，要不然就是1，那么他的基数就是2，为什么？因为这个字段的值就俩选择，0和1。假设你要是针对上面说的这种字段建立索引的话，那就还不如全表扫描了，因为你的索引树里就仅仅包含0和1两种值，根本没法进行快速的二分查找，也根本就没有太大的意义了，所以这种时候，选用这种基数很低的字段放索引里意义就不大了。
更换个域名，文章的地址有时不会跟着改变，之前遇到过一次，今天又遇到了，就暂且记录一个以备日后使用，由于网上资源很多，就不在写明原创作者了O(∩_∩)O~（主要是我也找不到额）。
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