* 如果表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树，主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行，普通索引的叶子节点的值存储的是主键值，这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提
由于比较离谱, 这里没能复现出来(我是在5744上测试的, 后面有机会再测试下5741), 所以没法给出相关截图. 只能简单描述一下.
SQL审核工具 SQLE 1.2205.0 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
视图是用于包装sql查询语句的，有时候一条查询语句可能要写几十行，如果每次给服务器都要发送这么长的查询语句不太好，而且每次都要写这么长的语句也比较麻烦和消耗时间，所以视图就是用来解决这种问题的，视图将查询语句包装成一张表。所以视图又称为伪表、虚拟表，因为其实使用视图时和使用表差不多。
问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
如何才能够完美给面试官呈现出一个比较好的答案呢？下面我们就来详细的进行介绍；网上关于count(*)、count(1)、count(col)之间的差异的文章非常多，但是看完网上的回答，你会更加的迷惑，至少我是这样的，所以，我需要通过实验去进行验证；
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
HeidiSQL 是一款用于简单化的 MySQL server和数据库管理的图形化界面。该软件同意你浏览你的数据库，管理表，浏览和编辑记录，管理用户权限等等。此外，你能够从文本文件导入数据，执行 SQL查询，在两个数据库之间同步表以及导出选择的表到其他数据库或者 SQL 脚本其中。HeidiSQL 提供了一个用于在数据库浏览之间切换 SQL 查询和标签带有语法突出显示的简单易用的界面。其他功能包含BLOB 和 MEMO 编辑，大型 SQL 脚本支持，用户进程管理等。该软件资源开放。
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
编写一个SQL查询，报告2019年春季才售出的产品。 即仅在2019-01-01至2019-03-31（含）之间出售的商品。
为了更好的说明，我假想出来了一个业务场景，可能在实际业务中并不存在这样的场景，只为举例说明问题：
在数据库中，索引可以理解为是一种单独的，物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据，好比字典的目录，通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
前提：所有实验操作是基于mysql5.6，其他版本可能有差异，届时以具体的情况为准。
首先开启慢查询日志，由参数slow_query_log决定是否开启，在MySQL命令行下输入下面的命令：
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
面试的时候肯定会问这一个问题，mysql为什么会选择b+树作为索引呢？而不选择其他索引，例如b树？hash？
最近的学习内容是数据库相关的一些知识，主要以MySQL为主，参考书籍——《MySQL必知必会》
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。
我们都知道mysql的索引使用B树来实现的，那么为什么会考虑B树，不考虑其他数据结构呢？
今天是中秋节放假前的最后一天，今天给大家带来假期前的最后一篇技术文，这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
请写SQL查询出截至 2019-07-27（包含2019-07-27）， 近 30天的每日活跃用户数（当天只要有一条活动记录，即为活跃用户）。
5.合理创建联合索引（避免冗余），(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块，包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。今天我们来一起看看一条更新语句又是怎么一个执行流程。
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
该表是没有主键的，它可能包含重复项。 该表包含有关Leetflex帐户的登录和注销日期的信息。 它还包含了该账户用于登录和注销的网络地址的信息。 题目确保每一个注销时间都在登录时间之后。
编写SQL查询以查找截至2019年7月27日（含）的30天内每个用户的平均会话数，四舍五入到小数点后两位。 我们只统计那些会话期间用户至少进行一项活动的有效会话。
在MySQL 8.0 中，Performance Schema 已经成为监控和分析数据库锁状态的首选方法。 在本文中，我们将探讨Performance Schema中与锁相关的表，并通过实例介绍如何使用这些表来发现当前会话的锁、识别哪些锁被阻塞、以及确定谁持有锁。
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
MySQL数据类型定义了数据的大小范围，因此使用时选择合适的类型，会降低表占用的磁盘空间，间接减少了磁盘I/O的次数，提高表的访问效率，而且索引的效率也和数据的类型息息相关。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
上一节内容学习了关于数据表的基本操作，也就是针对单表的增删改查以及创建和删除，而在实际开发中，往往是多表联合操作，尤其是插入和查询用的最多，而这两步都要经过一个“筛选”的过程，这个过程要根据具体业务逻辑，综合不同的表，查询后决定是否满足插入或其他条件。
本来想着分区表在上一篇后就不续写了，最近又有同学咨询我分区表的新问题：无主键的分区表建议使用吗？ 在此基础上的索引该如何设计？ 基于这两个问题，我们来简单探讨下。
上篇文章说了，mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
编写一个SQL查询，报告2019年春季才售出的产品。即仅在2019-01-01至2019-03-31（含）之间出售的商品。
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项，排序不要用复杂的函数，范围查找的时候，左边的列有索引效果，后面的列没有，除非指定特定值，like模糊查询时候，前面不要用%，asc desc不要混用。索引排序之所以快，因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的，所以直接取出数据就好，不需要在磁盘和内存中排序。
PetaPoco是一个轻量级的ORM（对象关系映射）框架，用于在.NET平台上进行数据访问和持久化操作。它提供了简单、快速、灵活的方式来与数据库进行交互，支持多种数据库类型，包括SQL Server、MySQL、SQLite、Oracle等。本文主要介绍PetaPoco的特点及优势，以及相关示例代码。
Feelings are just visitors. Let them come and go.
本文主要参考官网的优化 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimization.html
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据，使覆盖索引失效
对人工智能感兴趣的小伙伴，请多关注以下通俗易懂，风趣幽默的人工智能体系分析 https://www.captainai.net/jeames
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
通过梳理 MySQL中的 SQL执行过程我们发现，任何流程的执行都存在其执行环境和规则，主要导致慢查询最根本的问题就是需要访问的数据太多，导致查询不可避免的需要筛选大量的数据。今天来跟大家聊聊问题定位和问题解决。
www.cnblogs.com/wyc1994666/p/10831039.html
这一篇文章分享mysql的面试知识，涵盖点比较多。下面我们来从总体到局部来看完mysql相关的面试知识。预告下一篇是网络面试知识，用图解的方式呈现给大家。希望大家多多支持，点赞，转发，在看 三连。
上周新系统改版上线，上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询，紧接着dba 给出了定位及解决方案，这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说（o(╥﹏╥)o），所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
MySQL-性能优化-索引和查询优化 要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 参考博客：MySQL索引背后的数据结构及算法原理
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