MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。
转载自 http://blog.csdn.net/kaka1121/article/details/51815368
注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。
提到数据库索引，大家肯定很熟悉，在日常工作中经常会接触到。这几天看了不少相关文章、书籍和课程。决定自己总结一篇文章，虽然我写的这篇文章肯定不如网上各路大神的好文，但是自己总结一遍总归记得更牢固。这应该也是一种好的学习习惯，别人写的字再漂亮都是别人的，自己写的字就算再潦草起码自己也能认识吧 。
出处：美团技术博客 链接：http://tech.meituan.com/mysql-index.html
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。
在网络上看了几篇关于幻读的文章，总有些不对劲的地方，要么是解释过于官方看不懂，要么压根儿就是错的，于是我找到了著名论文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels ，对幻读问题做了归纳和总结，希望能帮助大家真正理解幻读，大纲如下：
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段（OrderID）的查询优化方法，包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等，以便更快地获取并分析数据。
select * from product where pname like "小_";
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库？有了腾讯云计算作为基础，我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成，而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
一、磁盘IO 磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 二、索引数据结构 索引是B+树的数据结构。 磁盘块=数据项+指针
现在互联网应用中对数据库的使用多数都是读较多，比例可以达到 10:1。并且数据库在做查询时 IO 消耗较大， 所以如果能把一次查询的 IO 次数控制在常量级那对数据库的性能提升将是非常明显的，因此基于 B+ Tree 的索引结构出现了。
相信大家对于学校们糟糕的网络环境和运维手段都早有体会，在此就不多做吐槽了。今天我们来聊一聊SQL注入相关的内容。
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度)，字段名2(长度))
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 本人从13年7月份起，一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作，共计十余个系统，累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升，遇到的问题千奇百怪，五花八门，匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。
转载至 https://tech.meituan.com/mysql-index.html
1、脏读：B事务读取到了A事务尚未提交的数据 2、不可重复读：一个事务中两次读取的数据的内容不一致 3、幻读/虚读：一个事务中两次读取的数据的数量不一致
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等 本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
一个查询语句的结果是虚拟表，将（查询出）这张虚拟表（的sql语句）保存下来，他就变成了一个视图（mysql中还是以表的形式存在的）
本文大纲： Design 全时态数据模型 研究动机 数据模型 数据模型示例 历史态数据存储 数据转储时机 存储格式 存储模式 转储效率 历史态数据可见性判断 Design 本节讨论T-TDSQL的关键之处，即影响T-TDSQL架构的设计之处。一是新的数据模型—全时态数据模型，表达了T-TDSQL的双时态语义，其中对于数据的事务时态，首次提出全态数据的概念，以刻画数据的生命周期。二是对于新的数据模型，如何在基于关系模型的数据库中实现存储，全时态数据的存储，使得具有全时态语义的数据有了计算的依据；本文提出
该研究团队对现代芯片中发现的内存管理系统略有修改，从而避免元数据繁杂传输过程。 传统的计算机上，微处理芯片是封装在主板上的，其底部装有杜邦线，数据通过线路在微处理器和主存之间传输。 后来，随着晶体管数的增加，微处理器和主存之间的传输速度成为提升计算机性能的主要障碍，因此，近年来，芯片制造商已经开始将动态随机存取存储器（DRAM）作为主存储器的存储器类型。 虽然DRAM可以实现高容量缓存且可以快速得将常用数据存储到本地，但是DRAM与通常用于片上高速缓存的内存类型截然不同，现有的缓存管理方案不能有效的使用它，
相信大家对于学校们糟糕的网络环境和运维手段都早有体会，在此就不多做吐槽了。今天我们来聊一聊 SQL 注入相关的内容。
多版本并发控制是数据库管理系统中的一项重要技术，它可以提高数据库的并发性能和可靠性，支持高并发的读写操作，提高数据的安全性，具有重要的应用价值和意义。笔者写此文主要是为了帮助那些不了解MySQL多版本并发控制的朋友们简单了解一下MVCC，顺便整理一下思路，查漏补缺。
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。
在我们进行软件开发的时候，很多都只是单纯的增删查改，没有太大的技术含量但是却非常占据我们开发的时间，而且如果稍微一不注意，细节的bug就可能耽误一上午的时间，得不偿失，届于此，自己动手开发了一版代码生成器，java在代码自动化方面做得确实不够好，瞧瞧人家.net，算了，不说了，进入正题吧！
git clone https://github.com/apolloconfig/apollo.git
举凡后端面试，面试官不言数据库则已，言则必称SQL优化，说起SQL优化，网络上各种“指南”和“圣经”难以枚举，不一而足，仿佛SQL优化已然是妇孺皆知的理论常识，然后根据多数无知（Pluralistic ignorance）理论，人们印象里觉得多数人会怎么想怎么做，但这种印象往往是不准确的。那SQL优化到底应该怎么做？本次让我们褪去SQL华丽的躯壳，以最浅显，最粗俗，最下里巴人的方式讲解一下SQL优化的前因后果，前世今生。
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构，通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景，对范围查找就失效了。
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。
事务的性质: 原子性：同一个事务中的所有操作要不然全部成功要不然全部失败 一致性：一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处
今天继续来讲面试，已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了，今天来讲一讲mysql死锁发生的原因和解决，相信大多数小伙伴对mysql不陌生甚至经常在使用。但是可能对mysql锁这方面还不太熟悉，但是经常面试的时候却经常会被问到，我们根据面经来进行补短板，查漏补缺。下面开始今天的干货内容吧，走起
事务（txn）是一系列在共享数据库上执行的行为，以达到更高层次更复杂逻辑的功能。事务是DBMS中最基础的单位，事务不可分割。DBMS——数据库管理系统。
java技术学习之道 每天分享各种技术文章 作者 ： fjdingsd 来源 ： 博客园 本篇讲诉数据库中事务的四大特性（ACID），并且将会详细地说明事务的隔离级别。 如果一个数据库声称支持事务的操作，那么该数据库必须要具备以下四个特性： ⑴ 原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 ⑵ 一致性（Consistency
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
前言 这段时间自己会把之前学的东西都总结一遍，希望对自己以后的工作中有帮助。其实现在每天的状态都是很累的，但是我要坚持！ 进入我们今天的正题： 为什么MySQL要 有事务呢？事务到底是用来干什么的？我们通过一个例子来说明： 事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。现在A要给B转账500元。那么需要做以下几件事： 1）检查A的账户余额>500元； 2）A账户扣除500元； 3）账户增加500元； 正常的流程走下来
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