今天没怎么学习，简单写下MySQL里面innodb存储引擎下的索引组织表吧。
官网的解释大概意思就是：next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
扫描全表，读到server层，判断字段可空，拿出该字段所有值，判断每一个值是否为空，不为空则累加
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
count(*) 和count(1) 都是统计行数，而count(col) 是统计col列非null的行数
大家好，又见面了，我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、c
MySQL一直是面试中的热点问题，也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难，只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。 需要注意的是，下面的讨论
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突，通常有两种解决方案，一种是多版本；另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库，其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC，同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。
大家好，又见面了，我是全栈君。 在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行，包括InnoDB引擎是如何支持事务的，如何做到可以备份恢复的，那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事，在这篇文章中，我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构，索引如何起作用的，如何更好的利用索引提高效率。
今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快，这能忍？必须得和他掰扯掰扯。
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎，B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引，非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引，每张表都有唯一的聚集索引：
对于这项规定，很多研发小伙伴不理解。本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法，从而可以帮你释疑如下问题：
学习 SQL 的时候，大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了，比如下面这句查询语句：
今天我们来聊一聊MySql索引的那些事，在这篇文章中，我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构，索引如何起作用的，如何更好的利用索引提高效率。
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相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭，其实之前我也不知道到底哪个执行起来快，到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏，其中专门有一节是对这个问题的讨论，看完后也是解除了长久以来的疑惑。
假如age和user_name两个字段是个联合索引，我们通过age=18这个索引找到了二级索引树对应页所在的数据，但是由于user_name是模糊查询，导致了这个字段的索引失效，我们得到了二级索引的这一页中age=18的很多个数据(主键id)，我们通过这些主键ID回到主键索引树里再查表里的数据，这个操作就是回表。
1、Oracle是大型数据库，而MySQL是中小型数据库。但是MySQL是开源的，但是Oracle是收费的，而且比较贵。
时间类型：MySQL字段的时间类型该如何选择？千万数据下性能提升10%~30%🚀
近期有一个业务需求，多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑，为了防止多台机器同时拿到一样的数据，每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段，保证多台机器不拿到相同的数据。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 背景 客户发现一个非预期内的锁等待现象，线上频繁出现锁告警，出现问题的case可以简化成以下SQL： # 表结构和表数据CREATE TABLE `tab1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int NOT NULL, `status` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT '1', PRIMARY KEY
大家好我是北哥，今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案，分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎，如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引？
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇，总结了MySQL的索引相关知识。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
本文若未特意说明使用的数据表，均为 MySQL索引（四）常见的索引优化手段 中的示例表。
统计数据的需求在我们日常开发中是非常容易遇到了，MySQL也支持多种的计算的函数，
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为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 （meta data lock，MDL) 锁.
最近遇到一个慢sql，在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系，总结了下问题。
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中的两种索引类型，它们在组织和存储数据时有不同的方式。
最近读了一篇关于MYSQL的文章，主要是更深入化的讲解MYSQL的锁机制，写的真是好。但里面细细的读，发现一个问题，索引的问题，一般我们都人为索引是我们查询中的救星，他可以帮助我们摆脱，全表扫描，加快查询的速度，让查询更快减少系统性能上的瓶颈。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
出现这个问题的时候只存在一个读写事务，那就是本事务。对这里的红色部分比较感兴趣，但是这里不是所有的内容都和这个问题相关，主要还是围绕可见性判断和隐式锁判定进行，算是我的思考过程。但是对Innodb认知水平有限，如有误导请谅解。使用的源码版本5.7.29。
mysql> select * from test1 where a in (null);
索引的作用就是为了加快搜索，计算机要处理的数据非常复杂，为了快速检索多种多样的数据，聪明的程序员们就发明了各种类型的索引。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
最近给我提建议的陌生人是不少，有提示我对于云费用计算常识性错误的，有对我 OB 的撰写方式异议的，还有一个陌生人，在看完我的文字后，留言：你也是做自媒体的，你自己的排版太差，你自己知道吗，你这样让我影响阅读。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
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