https://www.linuxidc.com/Linux/2019-03/157264.htm
1.MySQL版本： 5.x: 5.0-5.1:早期产品的延续，升级维护 5.4 - 5.x : MySQL整合了三方公司的新存储引擎 （推荐5.5）
1.MySQL版本： 5.x: 5.0-5.1:早期产品的延续，升级维护 5.4 - 5.x : MySQL整合了三方公司的新存储引擎 （推荐5.5） 安装：rpm -ivh rpm软件名 如果安装时 与某个软件 xxx冲突，则需要将冲突的软件卸载掉： yun -y remove xxx 安装时 有日志提示我们可以修改密码：/usr/bin/mysqladmin -u root password ‘new-password’
Hadoop权威指南(中文版-带目录索引)PDF 下载见 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/84948.htm
NULL值是关系数据库系统布尔型(true,false,unknown)中比较特殊类型的一种值，通常称为UNKNOWN或空值，即是未知的，不确定的。由于 NULL存在着无数的可能，因此NULL值也不等于NULL值，所以与NULL值相关的操作同样都为NULL值。正是基于这样一个特性，对于NULL值列上的B 树索引导致了is null/is not null不走索引的情形，下面描述了NULL值与索引以及索引NULL列上的执行计划，如何使得NULL值走索引的情形。 注：本文仅仅讨论的是B树索引上的NULL值，位图索引不在此范围之内。 一、null值与索引的关系
之前写了一篇自己的简单测试总结：关于MySQL极限值的初步验证纠错 今天在这个基础上继续做一些分析，如果说最权威，最全面的材料，那应该非官方文档莫属了，而要把文档看明白，理解清楚，那就只有大量的练习了，目前我是没发现捷径可走，如果有的话，请告知。 要想较为全面的了解MySQL中的极限值，或者叫做边界值，有很多需要考虑的点，我们有些可以做测试，有些就需要参考文档了。比如一个表里的列最多是1017个，注意这里是最多，如果是varchar型，那就达不到1017，但是最大值1017的结论还是成立的
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问，前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上，本文将在数据库层面，给出准备面试说辞的方法。
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。
mysql是目前最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
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软RAID：由操作系统模拟的RAID，一旦硬盘损坏，操作系统就会损坏，RAID会丧失作用（练习模拟使用）
如下图所示，在集合的userid以及score列上创建一个复合索引，其中userid为升序，score为降序
最近频繁出现慢SQL导致系统性能问题，于是决定针对索引进行一些优化。一些表结构本身已经有了不少索引，如果再继续添加索引，势必会影响到插入数据的性能。那么，是否可以使用组合索引来达到目的呢？这篇文章咱们来一探究竟。
本文由读者小平同志投稿，小平是一位非常朴实认真的猿，现于某上市证券公司做微服务开发，对 MySQL 优化有深入研究，小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
PostgresQL是一个功能强大的开源数据库系统。经过长达15年以上的积极开发和不断改进，PostgreSQL已在可靠性、稳定性、数据一致性等获得了业内极高的声誉。目前PostgreSql可以运行在所有主流操作系统上，包括Linux、Unix(AIX、BSD、HP-UX、SGIIRIX、MacOs X、Solaris和Tru64)和Windows。
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/20938113
按照索引列的个数，索引可以分为单列索引和复合索引。单列索引是基于单个列所建立的索引。复合索引（Composite Indexes），也称为连接索引、组合索引或多列索引，是在某个表中的多个列上建立的索引。复合索引中的列应该以在检索数据的查询中最有意义的顺序出现，但在表中不必是相邻的。若WHERE子句引用了复合索引中的所有列或前导列，则复合索引可以加快SELECT语句的数据检索速度。所以，在复合索引的定义中所使用的列顺序很重要。一般情况下，把最常被访问和选择性较高的列放在前面。复合索引适合于单列条件查询返回多、组合条件查询返回少的场景。需要注意的是，创建复合索引可以消除索引回表读的操作，所以，在很多情况下，DBA通过创建复合索引来提高查询SQL的性能。
MongoDB为文档集合中的任何字段提供完整的索引支持 。默认情况下，所有集合在_id字段上都有索引，应用程序和用户可以添加其他索引以支持重要的查询和操作。
正式进入到分词部分的学习了，这也是我们搜索引擎学习的最后一个部分了。在这里，我们还是以 XS 默认的 SCWS 分词器为基础进行学习，但是，就像之前的其它内容一样，原理和概念部分的内容很多都是相通的。即使你将来要用 Jieba 分词或者 IK 分词，它们所有的原理和 SCWS 都是大差不差的。
以上是一些普遍的建立索引时的判定依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
为什么要创建索引呢？这是由于，创建索引能够大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，能够保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，能够大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最基本的原因。 第三，能够加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的參考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，相同能够显著降低查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，能够在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 这个案例发生在某天早上，运行在配置为128GB内存、64CPU的HP Superdome上的系统出现CPU占用将近100%，运行队列达到60~80，应用反应速度很慢的异常情况。 在用户反映速度很慢后，检查Oracle，发现很多的会话在等待latch free，latch#为98： SQL> select * fromv$latchname where latch#=98; LATCH# NAME -
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
数据库索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目后，就可以直接跳到目标文档的位置，这可以让查找的速度提高几个数量级。
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念，带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意：
索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引通过树形结构重排表中的数据来提高数据的访问速度，非聚簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引。
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
摘要： 对于MongoDB的多键查询，创建复合索引可以有效提高性能。 什么是复合索引？ 复合索引，即Compound Index，指的是将多个键组合到一起创建索引，这样可以加速匹配多个键的查询。不妨通
一分钟了解mongodb mongo的由来 截取自英文俚语humongous，意为”巨大的”，是否表明mongodb在设计之初就是为大数据量处理而生呢？ mongodb是个啥 mongodb是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的数据库，由c++实现。 http://www.mongodb.org/ 官网首页最显著的位置用了”agile”和”scalable”这两个词来形容它： （1）agile：轻快的，敏捷的； （2）scalable：可扩展； mongodb的特点 （1
一分钟了解mongodb（2014-11-09） 一、mongo的由来 截取自英文俚语humongous，意为”巨大的”，是否表明mongodb在设计之初就是为大数据量处理而生呢？ ---- 二、mongodb是个啥 mongodb是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的数据库，由c++实现。 http://www.mongodb.org/ 官网首页最显著的位置用了”agile”和”scalable”这两个词来形容它： （1）agile：轻快的，敏捷的； （2）scalab
【数据库】MySQL进阶二、索引简易教程 Mysql索引简易教程 基本概念 索引是指把你设置为索引的字段A的内容储存在一个独立区间S里，里面只有这个字段的内容。在找查这个与这个字段A的内容时会直接从这个独立区间里查找，而不是去到数据表里查找。找到的这些符合条件的字段后再读取字段A所指向真实的数据记录的物理地址，再把对应的数据内容输出。如果你查找的不是索引的字段那么他会从数据表里面查找。因为数据表有很多不相关的字段，数据库程序是不会省略不查找。要判断那些不相关的字段以及多次在记录中跳转是花费
当然，凡事有个度，用哪一种策略也要结合具体的项目来定，不能为了 SQL 优化而抛弃了业务。
alter table table_name add index index_name(column_list)
InnoDB数据引擎使用B+树构造索引结构，其中的索引类型依据参与检索的字段不同可以分为主索引和非主索引；依据B+树叶子节点上真实数据的组织情况又可以分为聚族索引和非聚族索引。每一个索引B+树结构都会有一个独立的存储区域来存放，并且在需要进行检索时将这个结构加载到内存区域。真实情况是InnoDB引擎会加载索引B+树结构到内存的Buffer Pool区域。
我们发现 key 只是用了一个索引，如果 state = ‘CA’ 的结果仍然有很多的话，那么执行效率依旧很慢。 我们对 state 和 points 建立复合索引:
联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
在 MySQL 中如果创建了符合索引，例如创建复合索引（name，salary，dept），就相当于创建了（name，salary，dept）、（name，salary）和 （name） 三个索引，这被称为复合索引前导列特性，因此在创建复合索引时应该将从常用作为查询条件的列放在最左边，依次递减。以下列举除了未使用索引的情况和使用索引的情况：
按照《Oracle Conecpt》的结构一起了解Oracle数据库，这是学习Oracle从入门到精通的基础。
今天来讲讲 MySQL 索引的相关问题，谈到索引，其实算是有个非常有深度的问题，本人才疏学浅，能力有限，理解不当之处，请各位大佬批评指正！不胜感激；
原文 http://blog.csdn.net/dinglang_2009/article/details/5951428
我们最近在看关于Mysql 的相关知识，也和现在面试的小伙伴们做了一些采访，问到了一些相关的面试题，说实话，现在面试问的是越来越复杂了，很多时候也不从基础问了，直接项目走起，然后深挖项目中的一些问题，接着就是数据库中的相关问题，今天了不起来和大家一起聊一下关于 Mysql 几个经常问，但是却让人很蒙圈的面试题。
讲师简介 邓秋爽（小鱼） 云和恩墨专家，有超过5年超大型数据库专业服务经验，擅长oracle 数据库优化、SQL优化和troubleshooting 今晚的恩墨大讲堂将有我为大家分享SQL审核中的两个
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