sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图，主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇，第 1 ~ 2 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段
在数据爆发式增长的时代，记录数据变化和演变，探究内在规律并运用到生产实践中，驱动业务的增长成为这个时代主旋律。本文就如何记录数据变化，处理数据变化谈谈自己的理解
对于一般的INT、CHAR、tinyint等数据类型，他们占用的存储空间都是以Byte字节为单位的，但是BIT类型由于只有0和1或者说false和true，这种情况只需要一个Bit位就可以表示了，那么在SQL Server中BIT类型到底占用了多少空间？是不是由一个Bit位来存储的？或者可能是使用一个字节来存储的？
微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线，从7大体系结构阐述是如何实现，通过了解这些，我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项，从而优化我们的系统性能，本系列着重讨论SQL Server索引体系。
本文主要介绍了数据字典生成工具在.NET平台下的实现，通过实例讲解了如何使用该工具对数据库进行查询，并生成数据字典。同时还介绍了在工具中如何自定义输出内容，以及如何使用该工具对数据库表进行批量操作。
win10下MySQL安装教程（MySql-8.0.26超级详细）_丨汀、的博客-CSDN博客
MySQL 临时表分为两种：外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表，explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
数据查询语言（Data Query Language, DQL）是SQL语言中，负责进行数据查询而不会对数据本身进行修改的语句，这是最基本的SQL语句。
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。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇，第 1 ~ 3 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析（三）从 InnoDB 读数据
一、前言 对，没错，我又水了好一阵子，深刻反思寄几。前段时间，工作项目上出于对excel等批量操作可能出现误操作的问题，要求提供一个能够根据操作批次进行数据回滚的能力。在开发的过程中接触到了MySQL的Binary Log，感觉有些收获，记录一下。 二、Binary Log的概念 首先我们要了解一下什么是Binary Log（详情点进去看）： Binary Log（二进制文件），包含了描述数据库更改的“事件”，例如创建表的操作或者改变表的数据。如果采用基于行的日志，它还能包含已经发生更改的语句事件（
一、前言 对，没错，我又水了好一阵子，深刻反思寄几。前段时间，工作项目上出于对excel等批量操作可能出现误操作的问题，要求提供一个能够根据操作批次进行数据回滚的能力。在开发的过程中接触到了MySQL的Binary Log，感觉有些收获，记录一下。 二、Binary Log的概念 首先我们要了解一下什么是Binary Log（详情点进去看）： Binary Log（二进制文件），包含了描述数据库更改的“事件”，例如创建表的操作或者改变表的数据。如果采用基于行的日志，它还能包含已经发生更改的语句事件（比如，
在 MySQL 数据库中，支持上面四种隔离级别，默认的为 Repeatable read (可重复读)；而在 Oracle 数据库中，只支持 Serializable (串行化)级别和 Read committed (读已提交)这两种级别，其中默认的为 Read committed 级别。
（1）客户端与数据库进行通信前，通过数据库驱动与MySQL建立连接，建立完成之后，就发送SQL语句
事情的发生时这样的，在很久很久以前，SQL SERVER 有一个字段类型叫timestamp， 对比其他数据库都没有的 row version 自动化管理的东西。这个东西厉害的地方，虽然看上去可能是一个时间字段，但实际上不是，只要你对SQL SERVER 表的任意一行进行变动，那你放心那个字段的值一定会自动变化，这样你就可以通过这个字段，在程序里面先将这行的 timestamp值取出来，然后根据业务逻辑，如果需要过段时间你再去这一行变化或曾经变化过吗？之间与现在的timestamp字段值进行比对，那妥妥的能告诉你，这行的数据任意字段是否变化过，有人说MYSQL也有timestamp ，那个字段是通过时间来update 只要这个行变动过就触发timestamp 更改时间就可以了，当然datetime也行，早期版本不行。
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本文讲解 Hive 的数据存储，是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下，性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。
先说下哈，这次给大家带来的大厂面试题，都来源于我的知识星球，总共 20 道题，17 道题来自悟空分享，另外 3 道题来自 MySQL 大牛：东哥。
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主备复制过程中有很大可能会出现各种问题，接下来我们就讨论一些比较普遍的问题，以及当遇到这些问题时，如何解决或者预防问题发生。
2019 年 5 月 10 日，TiDB 发布 3.0.0-rc.1 版，对应的 TiDB-Ansible 版本为 3.0.0-rc.1。相比 3.0.0-beta.1 版本，该版本对系统稳定性、易用性、功能、优化器、统计信息以及执行引擎做了很多改进。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子： 图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作
Bulk Insert 在批量插入数据时，并非直接将key写入 B-tree，而是写入红黑树，当红黑树达到上限时，将所有的key写入磁盘。写入的key 流 是已经排序好的，所以写入非常快
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
前段时间做一个项目，其中涉及到报表部分编写了大量复杂的SQL，比如其中的一个存储过程就有700多行。项目上线过后，进入维护阶段，发现大量的SQL很难维护。于是总结点经验教训：
一、什么是 GTID GTID （Global Transaction Identifiers）是对于一个已提交事务的编号，事务的唯一编号，并且是一个全局唯一的编号。GTID 和事务会记录到 binlog 中，用来标识事务。 GTID 是用来替代以前 classic 复制方法，MySQL-5.6.2 开始支持 GTID，在 MySQL-5.6.10 后完善。 有了 GTID，一个事务在集群中就不再孤单，在每一个节点中，都存在具有相同标识符的兄弟们和它作伴，可以避免同一个事务，在同一个节点中出现多次的情况。 GTID 的出现，最直接的效果就是，每一个事务在集群中具有了唯一性的意义，这在运维方面具有更大的意义，因为使用 GTID 后再也不需要为了不断地找点而烦恼了，给 DBA 带来了很大的便利性。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。
关键字 INT 是 INTEGER 的别名，关键字 DEC 和 FIXED 是 DECIMAL的别名。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景，可以满足基础的分片功能开发，这篇我们来看看分库分表后，应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
MySQL 存储引擎是用插件方式实现的，所以在源码里分为两层：server 层、存储引擎层。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
精确数值型包括decimal 和 numeric两类，这两种数据类 型在SQL Server中，在功能上是完全等价的。 精确数值型数据由整数部分和小数部分构成，可存储从 -1038 +1 到 1038–1 的固定精度和小数位的数字数据，它存储长度最少为5字节，最多为17字节。 精确数值型数据的格式是：
SQL语言有40多年的历史，从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！
4、SQL语句语法的优化。（可以用Sybase的SQL Expert，可惜我没找到unexpired的序列号）
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
上一篇中,我介绍了SQL Server 允许访问数据库的元数据，为什么有元数据，如何使用元数据。这一篇中我会介绍如何进一步找到各种有价值的信息。以触发器为例，因为它们往往一起很多问题。
术语事务（ transaction ）由来有一些历史原因。早期的数据库使用方多为商业交易（commercial ），比如买卖、发工资等等。但是随着数据库应用不断扩大，交易\事务作为名词保留了下来。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作，以及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有mysql基础的开发人员。
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
1.ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/data/mysql/mysql.sock'
但是在我们的日常开发当中，「并不是所有的表一定要满足三大范式」，有时候冗余几个字段可以少关联几张表，带来的查询效率的提升有可能是质变的
数据库(DataBase)：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统（Database Management SystemDBMS）：是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
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