mysql中的NUll是什么 ？ 维基百科是这样说的：空值（Null或NULL）是结构化查询语言中使用的特殊标记，是中对数属性未知或缺失的一种标识，用于指示数据库中不具值。由关系数据库模型的创作者 E.F.科德所引入。SQL空值是用来满足真实关系数据库管理系统（RDBMS）中，支持“缺失信息与不适用的信息”的需求。科德还介绍了在数据库理论中使用小写的希腊字母（ω）符号来表示空值。在 SQL中则是以 NULL 用于标识空值的保留关键字。SQL null是一个状态，而不是一个值。这种用法与大多数编程语言完全不同
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
索引有很多种类型，可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型：B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引。这部分内容分为上下两个小节，本小节重点介绍 B-Tree 索引。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
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数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 image 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 image 条件查询 SELECT * FRO
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
将数据看做一个二维表格，数据可以通过行号+列号唯一确定，其数据结构类似 Excel 表；
在MySQL中，表是存储数据的基本单位，每张表有若干列，每一行代表一条数据记录。在MySQL中，数据是按行存储的。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
无论是基础查询还是条件查询，最终的结果都是显示了所有字段。即：包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段，那么查询语句应该按照如下格式：
可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。每次显示最多 M 条，从第 N 条记录开始算
SELECT是SQL关键字，SQL关键字是不区分大小写的，但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作，而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字，表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法，这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
对于MySQL，如果一个SQL没有指定order by 列名，此时的查询结果集的数据顺序是不可预期的。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
前面发布了一篇关于clickhouse常用的基础语法，有很多浏览量，这次给小伙伴分享几个进阶语法，比如如何实现分时统计，当然是通过我们的toStartOfDay()语法实现的，如何实现聚合某一列，如何更新操作，我会举几个例子供大家参考使用。 想了解其他数据库语法，请看。
MySQL 数据库学习 MySQL数据库软件 安装 … 配置 MySQL服务启动 手动。 cmd–> services.msc 打开服务的窗口 使用管理员打开cmd net start mysql //启动mysql的服务 net stop mysql //关闭mysql服务 MySQL登录 mysql -uroot -p密码 mysql -hip -uroot -p连接目标的密码 mysql --host=ip --user=root --password=连接目标的密码 MySQL退出 exit qu
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
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刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了)..
count(*) 包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略为 NULL 的值。
索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。
作为后台开发，在日常工作中如果要接触Mysql数据库，那么不可避免会遇到Mysql中的NULL和空值。那你知道它们有什么区别吗？
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外，聚合函数忽略空值，如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名，并且该列存在空值，此时COUNT仍会忽略空值。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
写在文章前：本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识，同时也分享给可能需要的人，因为水平有限，肯定存在诸多不足以及技术性错误，请大佬们及时指正。
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于各种规模和类型的应用程序中。在设计和实现一个MySQL数据库时，理解其基本概念、逻辑结构设计和物理结构设计是至关重要的。本文将深入探讨MySQL的这三个方面，并详细解释每个部分的内容和重要性。
其实主键的概念，在我们的日常生活中也经常用到，比如每个人都会有的身份证号码，就可以认为是一个主键；以及在读书时拥有的学号，也是一种主键。
对于测试同学来说，除了知道测试基础知识外，还需要掌握一些测试基本技能，主要有Linux、数据库、计算机网络等，在此之前我们已经讨论过Linux基础知识以及在实际工作中的应用，可参考往期文章「学会Linux，看完这篇就行了！」。
索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找到某个主题，一般会先找到对应页码。在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。
在工作中遇到count(*)、count(1)、count(col) ，可能会让你分不清楚，都是计数，干嘛这么搞这么多东西。
创建数据库的视觉解析图，在设计查询时有助于理解数据相连的方式，但模式也能以文字形式表达，看个人。
打开数据库连接之前:一定要保证MySQL服务已经开启了。那么如何启动MySQL服务？除了可以在安装的时候勾选随着开机自启动，还可以在运行 窗口（windows）为例子，输入以下内容：
相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失. 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.
1. 安装mysql服务器的时候，我们将用户身份切换为root，安装好之后普通用户也是可以通过MySQL命令行式的客户端来访问mysqld服务，初期学习MySQL的时候建议直接使用root的身份来进行学习，快速上手基本的sql语句编写之后，我们在后期学习用户管理时，可以自己手动新建普通用户，给普通用户赋予一定的数据库管理权限。
这个函数很常用，有三个参数，按顺序分别是字符串，起始位置和长度。可以求指定字符串的子串。当然，第一个参数可以是列的名字。这个函数似乎和mid没有什么不同，如果mid或者substr中的某一个函数被禁了就用另一个。
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过索引，可以让数据库不必全表扫描，直接快速访问到符合条件的记录，大大加快了查询速度。
其中，主键列指定了 PRIMARY KEY 约束，强制该列的值在表中唯一，并且使用 AUTO_INCREMENT 关键字，表示该列的值会自动递增生成。
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
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