如果在第一个查询和第二个查询之间新增或者删除了一些数据，那么查询的结果就不准备了。我想大家都能想象这个场景，在此就不举例。
MySQL DELETE语句和TRUNCATE TABLE语句功能相似，但是二者究竟有何区别呢？下文就将为您分析MySQL DELETE语句和TRUNCATE TABLE语句的区别，供您参考。 在MySQL中 有两种方法可以删除数据，一种是MySQL DELETE语句，另一种是MySQL TRUNCATE TABLE语句。DELETE语句可以通过WHERE对要删除的记录进行选择。而使用TRUNCATE TABLE将删除表中的所有记录。因此，DELETE语句更灵活。 如果要清空表中的所有记录，可以使用下面
为某基于wordpress搭建的博客长久未除草，某天升级的时候发现已经被插入了几万条垃圾留言，如果一条条删除那可真是累人的活。遂考虑直接进入mysql直接清空表或者删除表中数据。
上篇文章介绍了行溢出，表中最多创建65535个字节，而null值列表占用一个字节，变长字段长度列表占用两个字节，所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少，要根据不同的字符集来规定，比如ascii一个字符是一个字节，gbk最大是2个字节，utf8最大是3个字节。数据也会溢出，数据溢出，则是会分成若干页存储，而compact行格式，真实数据列表会780左右字节，然后存页的地址值，方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式，而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页，更节省空间。
Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”).newInstance(); 我们链接的是MYSQL数据库，所以需要一个MYSQL的数据库驱动，如果你的环境中没有安装， 可以下载：mysql-connector-java-5.1.17-bin.jar JAR包，然后放进jdk1.6.0_37\jre\lib\ext 重启eclispe 就可以在JRE系统库中看到。
image.png JDBC连接MYSQL数据库： package cn.outofmemory.test;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;public class Mysql { public static void main(String arg[]) { try { Connection con = null; //定义一个MYSQL链接对象
JDBC连接MYSQL数据库： import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; public class Mysql { public static void main(String arg[]) { try { Connection con = null; //定义一个MYSQL链接对象 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析，但是却把记录头信息抛到这里来讲，那么开始吧，注意本片需要有一点数据结构和算法基础，如果基础薄弱，请先确保自己会二分查找和链表再来食用
周末没啥计划，把大佬的<MySQL是怎样运行的>又翻了出来，重新学习一下页的概念。
本文是对MySQL中触发器的总结，从触发器概念出发，结合实例对创建触发器、使用触发器、删除触发器进行介绍。
看完上篇是不是觉得n_owned这个为啥没提到，哈哈，今天我们来揭秘，
开始使用MySQL MySQL是最流行的关系型数据库管理系统。 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 MySQL的几个特点是： 数据以表格的格式呈现 一行表示一条数据 一列表示一组同类型数据 若干行和列组成一张表单 若干的表单组成一个数据库 MySQL中有多个数据库 本文目录 1 下载与安装 2 登陆MySQL 3 使用数据库 4 使用数据表 5 操作数据 5.1 增加数据 5.2 查询数据 5.3 更新数据 5.4 删除数据 下载与安装 到MySQL下载页下载相应的版本并且安装到电脑上。 安
上篇文章说了我们可以用begin 和statr transaction，提交可以commit，rollback回滚，可以指定回滚到保存点，也可以设置全局变量set autocommit off。也会隐式提交，比如开启事务后，如果操作或者新增了表，比如create table等语句，会隐式提交前面的sql。
我们先通过一个简单的Demo 来认识一下 MyBatis - Plus 的搭建和用法：
死锁，其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题，大概每个DBA和部分开发同学都会在工作过程中遇见 。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析，希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
1、Can't connect to MySQL server on 'localhost'(10061)? 翻译：不能连接到localhost 上的mysql?分析：这说明“localhost”计算
Mysql索引的实现是在存储引擎层完成的，因此本文所讲内容是以Innodb存储引擎为基础展开的，核心是讲清楚Innodb的数据存储结构。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
innodb数据逻辑存储形式为表空间,而每一个独立表空间都会有一个.ibd数据文件,ibd文件从大到小组成：
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动，它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/，可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例，资源地址是：https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e；Linux平台需下载源码zip包，下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
记录头信息里面有很多属性，最容易理解的就是next_record指针，单链表都会有next指针，这样才会找得到下一个结点，这对于页中的每条记录也是一样，上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
为每一行数据添加锁，加锁慢，容易出现死锁竞争，因为锁的每一行数据，锁的力度小，所以并发高，Innodb支持行级锁，行级锁是支持事务的。
昨天晚上很晚的时候才写完MySQL的常用函数，今天给大家讲一下MySQL的DML。接下来让我们直接来学习了，今天感冒了。身体很难受下午的时候要去买一波药了，不然程序员也扛不住呀。 DML全称Data
InnoDB 是怎么存储数据的？数据目录 -> 聚簇索引 -> 页 -> 行格式 -> 独立表空间 -> 区，组，段 -> 系统表空间……
如需有条件地从表中选取数据，可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
PageHeader是数据页特有的,专门用来记录数据页的状态信息,共占用48字节:
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 一个应用同时连接多个数据库进行操作，这是常见的场景，quarkus也不例外，今天就随本文一起来实战多数据源操作 如下图，今天要创建名为multi-db-demo的应用，此应用同时连接两个数据库，名为fist-db的库中是卖家表，名为second-db的库中是买家表 为了简化demo，本篇继续坚持不支持web服务，用单元测试来验证应用同时操作两个
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。
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在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
我没想到她会来这一出，我从我爸碗里夹回我的鸡腿，对女儿说道：不是，你这样问问你爷爷
正文之前 以后是要做大数据的人，如果连结构化的数据库都不会的话，那岂不是笑死人？所以果断靠着当年兴趣盎然的时候学的那点基础来复习一下，发现果然学过一遍再来复习那基本就是高中学一段内容看书与翻书的区别，
分页 方式1： select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为，查询m+n条记录，去掉前m条，返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大，查询的性能会越低（越后面的页数，查询性能越低），因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2： select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录，却无需像方式1扫描过m条记录，在大数据
本文花了比较多的时间梳理了InnoDB page的结构以及对应的分裂测试，其中测试部分大部分是参考了叶老师在《InnoDB表聚集索引层什么时候发生变化》一文中使用的方法，其次，本文中的测试工具用到了如下两个工具：
select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>10
win10下MySQL安装教程（MySql-8.0.26超级详细）_丨汀、的博客-CSDN博客
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。 比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
注 : truncate操作中的table可以省略，delete操作中的*可以省略
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
先来看下MySQL的体系结构，下图是在MySQL官方网站上扒下来的，所以有很高的权威性和准确性。
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