压缩表从名字上来看，简单理解为压缩后的表，也就是把原始表根据一定的压缩算法按照一定的压缩比率压缩后生成的表。
目前OLTP业务的表如果是使用MySQL一般都会使用InnoDB引擎，这也是默认的表引擎。那么这种引擎有什么限制呢？根据官方文档总结下：
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY进行使用。
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MySQL对每个表有4096列的硬限制，但是对于给定的表，有效最大值可能会更少。确切的列限制取决于几个因素：
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识，觉得数据库就是一堆数据的集合，但是实际却比这复杂的多，数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例：
表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白 当执行插入操作时，MySQL会尝试使用空白空间，但如果某个空白空间一直没有被大小合适的数据占用，就形成了碎片 当MySQL扫描表时，扫描的对象实际是包含碎片空间的 例如 一个表有1万行，每行10字节，会占用10万字节存储空间 执行删除操作，只留一行，实际内容只剩下10字节 但MySQL在读取时，仍看做是10万字节的表进行处理 所以，碎片越多，就会越来越影响查询性能 查看表碎片大小 01 查看某个表的碎片大小 mysql> SH
如果innodb_file_per_table 为 ON 将建立独立的表空间，文件为tablename.ibd；
MySQL 8.0.29 之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
这三个东东具体都是什么呢？ packet 到底是结果集大小，还是网络包大小还是什么？ 于是 google 了一下，搜索排名第一的是这个：
MySQL作为一款面向企业的数据库产品，必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时，架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化，并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
这一节本来计划开始索引的学习，但是在InnoDB存储引擎的索引里，存在一些数据存储结构的概念，这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构，为索引的学习打好基础。
（1）表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白、被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大；
join 是 MySQL 用来进行联表操作的，用来匹配两个表的数据，筛选并合并出符合我们要求的结果集。
MySQL 8.0.29之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
Multiversion concurrency control (版本并发控制)：并发访问(读或写)数据库时，对正在事务内处理的数据做多版本的管理。以达到用来避免写操作的堵塞，从而引发读操作的并发问题。
这一节我们来继续讲述关于缓冲池的内容，以及关于数据页和表空间的内容，当然内容页比较基础和简单，理解相关概念即可。
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后，再次启动时，MySQL会扫描日志文件，看哪些记录不在表空间中，对其进行 redo 操作，从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小，会增加checkpoint，导致刷新磁盘的次数增加，影响数据库性能 如果太大，会让数据恢复过程变慢，便增加了数据库不可用的时间 所以，设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适，没有明确的定义，但有一
在数据库的使用过程（包括其它多种应用）中，我们通常会关注一些系统指标，比如CPU的使用率，内存的占用量，或者IO的带宽消耗等等。这些系统指标可以帮助我们评估应用对系统资源的占用情况，进而找到应用进一步优化的方向。
MVCC mulit version concurrency control , 在每个传统数据库上基本上都有实现，最近突然问了自己一句，MYSQL 是怎么实现的这个功能，好像明白又说不清，那自己就来复习一下，MYSQL 到底是怎么来完成这个功能的。
MySQL中的行格式（Row Format）是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的，以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式，每种格式都有其特定的优点和适用场景。
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息， 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
MySQL5.5以后版本的默认存储引擎 支持事物的ACID特性 Innodb使用表空间存储 innodb_file_per_table (如果此参数为ON) 则会创建一个独立的表空间:tablename.ibd 系统表空间:ibdataX(如果参数为OFF) X表示一个数字 演示参数ON mysql> show variables like 'innodb_file_per_table'; +-----------------------+-------+ | Variable_name
我们并不喜欢 MySQL 中出现大事务（更新很多数据的事务），大事务往往带来很多维护的问题。
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录，然后抛弃前m条，读后面n条想要的，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“迪B课堂”，即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息： 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次，“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”，远不止存储空间占用多，其中也包括了单个（表
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中，对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询，一般比较抗拒，从而建议将join拆分，避免join可能带来的性能问题，同时也增加了程序和DB的网络交互。
MySQL的参数很多，当出现问题时，往往就是某个参数在作祟，一方面说明MySQL的控制灵活，另一方面就要求熟知常用的参数作用，才能在出现问题的时候快速定位。
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
| 作者 肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接，作用是能连接多个表的数据（通过连接条件），从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A： idnameage1A182B193C20 表B： iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据： select A
墨墨导读：Page是MySQL Innodb存储的最基本结构，也是Innodb磁盘管理的最小单位，了解page的一些特性，可以更容易理解MySQL。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射，是一个十分重要的核心组件，缓冲池的内容和细节还是挺多的，这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
VARCHAR类型用于存储可变长度字符串，是最常见的字符串数据类型。它比固定长度类型更节省空间，因为它仅使用必要的空间(根据实际字符串的长度改变存储空间)。 有一种情况例外，如果MySQL表使用ROW_FORMAT=FIXED创建的话，每一行都会使用定长存储。
这篇文章是从Github ReadMe拷贝的，内容实践下载是没问题的，能够正常发送短信，而且也不需要服务器，本地也能跑起来
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
上篇文章《InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略》对InnoDB的查询操作和优化事项进行了说明。但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。
QPS： QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
MySQL在windows下是不区分大小写的，将script文件导入MySQL后表名也会自动转化为小写，结果再 想要将数据库导出放到linux服务器中使用时就出错了。因为在linux下表名区分大小写而找不到表，查了很多都是说在linux下更改MySQL的设置使其也不区分大小写，但是有没有办法反过来让windows 下大小写敏感呢。其实方法是一样的，相应的更改windows中MySQL的设置就行了。 具体操作： 在MySQL的配置文件my.ini中增加一行： lower_case_table_names = 0 其中 0：区分大小写，1：不区分大小写 MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的： 1、数据库名与表名是严格区分大小写的； 2、表的别名是严格区分大小写的； 3、列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的； 4、变量名也是严格区分大小写的； MySQL在Windows下都不区分大小写
Mysql的limit用法
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
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