1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。
作者：李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据，然后再去做进一步的处理，例如统计等聚合操作。
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割（MySQL大小写敏感，名称要见名知意，最好不超过32字符） 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字（如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL官方保留字 【https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html】 ） 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀（tmp_） 备份库和库必须以bak为前缀并以日期为后缀(bak_) 所有存储相同数据的
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb） Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）•数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构，有白板可以把下面的图画一下，图片来源于网络。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
在云计算越来越火的今天，我们不难预测，云上的MySQL在未来的数据库市场也将是主流。 在很多人的理解中，云托管数据库服务是“暴利”。 而实际上，在这个海量数据大爆发的时代，开源版本的MySQL很难满足很多企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题，产品能力不足的云数据库MySQL也很难在竞争激烈的市场找到属于自己的舞台。 上周的一篇文章数据君分享了近期腾讯云MySQL入选顶会的故事，这一期想和大家谈谈，在应用场景下，这帮人又做了哪些事？ 回顾腾讯云数据库MySQL的
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
MySQL 之 -- 一条更新的 SQL 如何执行，一条更新的 SQL 语句如何执行执行流程一条 SQL 的执行流程如图所示：(图片来源于网络) 如图所示：MySQL 数据库主要分为两个层级：服务层和存储引擎层服务层：server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，包括大多数 MySQL 中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，包括存储过程、触发器、视图等。 执行流程 一条 SQL 的执行流程如图所示：（图片来源于网络） 如图所示： MySQL 数据库主要分为两个层级：服务层和存
昆仑万维是全球领先、业内前沿的综合性互联网集团，业务涵盖昆仑游戏（GameArk）、信息资讯（Opera）等多个业务板块。其中，昆仑游戏（GameArk）凭借研发及运营的核心优势，面向全球进行游戏的研发、发行与运营，形成多样性的产品矩阵。截止 2020 年底，月活用户达到上亿规模。
原文链接:https://blog.51cto.com/u_14612701/2505993
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
本文从芋道源码转载，在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍，加上自己的理解和说明，整理而成。涉及的内容较多，建议收藏后仔细阅读！
- 概念：分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分，每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表，但在物理层面上，数据被分布在不同的物理区块上，这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区，或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型，如范围分区、列表分区、哈希分区等。
① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化，但单台数据库的性能总是有瓶颈的，当请求量过大的时候，若连接数不够，则会处于阻塞状态
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
最近遇到一个问题，我们有个车证系统，最近用户发现导出数据时页面上提示超时，无法获取到 Excel。
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
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