列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
ＭySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息，来帮助查询优化器选择最优的执行计划，详细的来说，key的分布情况能决定多表join的顺序，也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新，也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息，本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
· Table 表的名称。 · Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 · Column_name 列名称。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 · Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 · Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 · Comment
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在 WHERE 条件中，无论是写成 ZARA 还是 Zara，结果都是一样的
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
常用文本函数： |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引（PRIMARY KEY），联合索引（UNIQUE）和普通索引（INDEX）的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
https://mp.weixin.qq.com/s/1MsyxhtG6Zk3Q9gIV2QVbA
小结： count(*) 对行的数目进行计算，包含NULL。 count(column) 对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含NULL值。 count(1) 这个用法和count(*)的结果是一样的。
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。
[OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 [OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费] 。[OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用]
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
COUNT(1) 和 COUNT(*) 表示的是直接查询符合条件的数据库表的行数。而 COUNT(列名) 表示的是查询符合条件的列的值不为 NULL 的行数。
另:SELECT * FROM information_schema.STATISTICS WHERE TABLE_NAME = "t1" 与 show index from t1 作用相似,且会返回更多的字段信息
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 TXRocks是TXSQL适配RocksDB的版本，基于Facebook开源的MySQL进行了深度定制和优化。相对于当前线上常用的InnoDB引擎，RocksDB的主要优势是空间占用少。主要原因有两点，第一:RocksDB的数据页是压缩后append方式存储，而InnoDB的数据默认是先凑齐16K，然后再压缩对齐，对齐会造成额外的空间占用；第二:InnoDB的B+树的页面本身也有空洞。一般情况下，RocksDB的空间占用大概是压缩InnoDB的1/2左右。而且
最近几次参与的几个ctf比赛加上之前的对sql注入一段时间的研究，让我对sql注入有了新的认识，这里留存下几个函数的用法，到需要的时候可以拿出来用。
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能，他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
优先级详情:https://www.php.net/manual/zh/language.operators.precedence.php
命名规则：表名_字段名 1、需要加索引的字段，要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用 4、符合最左原则
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
（1）所有使用NULL值的情况，都可以通过一个有意义的值的表示，这样有利于代码的可读性和可维护性，并能从约束上增强业务数据的规范性。
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题，数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
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虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库 CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU 计算尽量挪到上层
前阵子将mysql数据库由5.5.14升级到5.6.36，升级后所有的业务数据都正常。运行了几天后，发现在主库上添加用户失败，错误提示为：ERROR 1805 (HY000): Column count of mysql.user is wrong，提示mysql.user表列的数目不对。还真是个坑。下面是其解决方案。
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度)，字段名2(长度))
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响（需维护索引的结构和数据）；而索引太少，对查询性能又会产生影响。
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
在 统计信息（上） 中，我们介绍了统计信息基本概念、TiDB 的统计信息收集/更新机制以及如何用统计信息来估计算子代价，本篇将会结合原理介绍 TiDB 的源码实现。
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
本文介绍了如何汇总数据，包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总，以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
Mysql 5.5版本之前,当我们对数据库索引进行添加或删除这类DDL操作，Mysql数据库的操作过程为:
设计一个系统来预估未来一年的广告流量，不是总流量，是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种（内容类别，设备平台，用户地域，用户人口属性等），整个时间区间不同组合数（也就是数据行数）是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法，感兴趣的朋友可以了解下啊，或许对你有所帮助
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
在做JAVA开发中，通过指令重拍会对代码做一定程度的优化，在数据库中 MYSQL优化器也做了一系列相关优化工作，下面要介绍的就是数据库做的内置优化
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描
lsof（list open files）是一个列出当前系统打开文件的工具。在linux环境下，任何事物都以文件的形式存在，通过文件不仅仅可以访问常规数据，还可以访问网络连接和硬件。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧。
OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行，对提高表的访问效率有一定的好处，但是需要注意的是，优化表期间会锁定表，所以一定要安排在空闲时段进行。
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