例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
在数据库中，对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
MySQL数据库占用的空间、表记录的行数在MySQL的 information_schema 数据库。 在该库中有一个 TABLES 表，这个表主要字段分别是： TABLE_SCHEMA -- 数据库名 TABLE_NAME -- 表名 ENGINE -- 所使用的存储引擎 TABLES_ROWS -- 记录数 DATA_LENGTH -- 数据大小 INDEX_LENGTH -- 索引大小 查询方法 查询某个数据库的空间大小 SELECT concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024
此前，金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展，系统规模及复杂程度呈指数级增长，各类瓶颈逐渐暴露，日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
可以先看下这篇理论介绍： MySQL|索引背后 01 MySQL的几种KEY PRIMARY KEY 有两个作用，一是约束作用（constraint），用来规范一个存储主键和唯一性，但同时也在此key上建立了一个主键索引；每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。 UNIQUE KEY 与 PRIMARY KEY相似，只不过每个表可以有多个主键。 FOREIGN KEY 也是在这个key上建立一个index ，如下所示： FOREIGN KEY(emp_no) REFERENCES e
以下是其github代码库：https://github.com/Qihoo360/Atlas
一、SQL与MongoDB术语概念对照 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（c
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作，MySQL 8.0 开始支持，这个不在本文展开，感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
学习mysql必备工具即安装mysql客户端；mysql安装教程在网上有很多，在此处就不在仔细说明；
这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
DML操作是指对数据库中表记录的操作，主要包括表记录的插入（insert），更新（update），删除（delete）和查询（select），是开发人员日常使用最频繁的操作。
修改会受到原有数据限制，如果原有数据不能满足新的数据类型，修改不会成功，会报错，超出范围 out of range
既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。
在Django之ORM模型中总结过django下mysql表的创建操作，接下来总结mysql表记录操作，包括表记录的增、删、改、查。
针对这个问题，首先需要考虑该表记录数是否还会增加，增量是多少，下面就这个面试主要介绍三个方面的优化
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL（全称Structured Query Language）语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件，分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划，以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作，分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中，优化器通过代价模型计算访问计划，选择成本最低的访问方式，提高查询效率。
同样的条件 , 第 1 次和第 2 次读出来的记录数（强调的是记录数，而不是记录本身，因为读锁的锁粒度是记录自身，而不是整张表）不一样。
最后两种语法mysql不支持，但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
Atlas下载地址: https://github.com/Qihoo360/Atlas/releases
需要按照自增ID字段进行增量查询，有些表的自增ID是主键，而有些表的自增只是普通索引，有些采用MyISAM，有些采用InnoDB。
通常，我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键，该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意，这个自增字段的值只会一直增加，即使把记录删除了，该自增字段的值也不会变小。 因此，就会产生一个现象：假如某些记录被物理删除了，那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即：通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
1.启动mysql 2.登录mysql 3.创建数据库 4.创建数据库表（记得打开数据库） 5.插入自己所需的字段 6.插入各个字段的数据 Tips：每次创建完成都可以进行相应的查询
这篇主要介绍 MySQL 索引的 Cardinality 值（基数）以及索引的可选择性。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构，值得注意的是，在叶子节点中，存储的并非只是一行表数据，而是以页为单位存储，一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
在了解写操作的事务性之前，需要先了解mongo层的每一个table，是如何与wiredtiger层的table（btree）对应的。mongo层一个最简单的table包含一个 ObjectId(_id) 索引。_id类似于Mysql中主键的概念
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
1） 数值 int //int(3)与长度无关，不够3位前面补0，默认看不见 float 2） 字符串 char(n) //占用n个字节， varchar(n) //存多少用多少 text //65535 longtext //42亿 3） 日期 date datatime timestamp time year //建议日期类型存int 2. 数据字段类型 3. 数据字段属性 unsigned//无符号，全正数 zerofill//零填充，int(3)，不够补0 auto_increment//自增 null//这一列值允许为null not null//这一列不允许为null default//默认值 4. 数据表的字符集 \s //查看服务器的基本信息 查看数据库字符集 show creat database test; 查看表字符集 Show creat table user; php设置客户端和连接字符集 $sql=”set names utf8”; [mysql] defult-character-set=utf8 //客户端和连接字符集 [mysqld] character-set-server =utf8 //服务器、数据库和表字符集 5. 数据表索引设置
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
这里面学科包含了三个学科，所以学科拆分为：语文学科、数学学科、英语学科，同样的成绩也要拆分为语文成绩、数学成绩、英语成绩。这样既满足了第一范式，各列可以设计为：
数据库使用锁是为了支持对共享资源的并发访问，同时保证数据的完整性和一致性。其中，MySQL在Server层和InnoDB引擎设计了多种类型的锁机制，用于实现不同场景下的并发控制，下面我们分析一下这些锁的定义和使用场景。
随着系统的数据量逐年增加，并发量也成倍增长，SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题，80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。面对日益增多的SQL性能问题，如何下手以及如何提前审核已经成为越来越多的程序员必须要考虑的问题。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
随机获取一条记录是在数据库查询中常见的需求，特别在需要展示随机内容或者随机推荐的场景下。在 MySQL 中，有多种方法可以实现随机获取一条记录，每种方法都有其适用的情况和性能特点。在本文中，我们将探讨几种常用的方法，并推荐适合不同情况下的最佳方法。
之前发过的文章中，关于 select * 和 select 所有字段的知识，有描述不恰当，这次重新纠正下，加深下理解。
MySQL的 information_schema 数据库，保存着数据库的容量和使用信息。可查询数据库中每个表占用的空间、表记录的行数。
我们知道，所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配，最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
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。
如果 InnoDB 表没有显式定义主键，则可能会选择唯一索引做为主键，但是唯一索引很可能不是递增的，写入数据时，很可能会导致数据页频繁分裂，从而导致写入效率低和页空间浪费。这也是选择自增 int 类型或者有序 UUID 做为主键的原因。
在MySQL中，悲观锁依赖数据库提供的锁机制来实现。在InnoDB引擎中，使用悲观锁需要先关闭MySQL数据库的自动提交属性，然后通过select ... for update来进行加锁。
上次打了慢sql日志，发现有很多包含count逻辑的sql，周末抽空来梳理下mysql里的count。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
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
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
特点是：无需管连接，可以获取执行失败的错误信息。无用户交互界面打断程序，CS BS模式都可使用。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116809.html原文链接：https://javaforall.cn
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