如果愿意的话，可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表，但是它们也有自己的用处，并且能提供一些分区表不能提供的功能。
随着MySQL版本的发展，优化器是越来越智能，优化器开关也越来越多，本文给大家分享一下MySQL对derived table的优化处理。
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一，请他审核您的SQL语句和表结构设计，我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB，我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关，在设计任意索引（不仅仅是主键）时都应该考虑这方面因素。
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1;
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页（简称数据页或者索引页）的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大；数据页的这类操作越多，对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令，可以直接嵌入到SQL查询中，以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题，或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时，来指导优化器选择更好的查询计划。
很明显，这个语句在8.0.25版本运行出的结果与我们给定where条件不符，我们要查询关于“张三”的记录，结果返回的结果是”李四“的，很明显的一个bug，但是到8.0.26版本这个问题得到了修正。
TiDB-DM（Data Migration）是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB，也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地，对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景，DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB，或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库，DM 将是一个非常好的选择。
就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。
MySQL分区 是一种数据库优化的技术，它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
本文分析并复现了 OceanBase 频繁更新数据后读性能下降现象的原因，并给出了性能改善建议。
测试在做 OceanBase 纯读性能压测的时候，发现对数据做过更新操作后，读性能会有较为明显的下降。具体复现步骤如下。
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
上篇文章我们说了，使用索引的注意事项，前面我们总结了查询数据库的方式有const，ref，ref_or_null，range，index，all，而使用时候需要注意，当where语句后面全是索引查询，当where语句后面跟着非索引的时候，当用and连接，比如where key1 and 非索引 = ‘abc’，这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’，这时候会直接全表查询。
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分，每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询，这样可以提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时。
table 输出的行所引用的表 type 联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:
网上经常能看到一些文章总结在 mysql 中不能命中索引的各种情况，其中有一种说法就是指使用了 or 的语句都不能命中索引。
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
1、为什么要分表？ 数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
Union：union和union all都叫几个select，除了最左边的是primary，其他都是union。
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景，MySQL在合并的写法上比较简单，但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点（也就是要多写一些字符）。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
group_concat(str) 将获取到的内容合并成一行输出 concat_ws(str1,str2...) 合并输出查询的字段 table_name 具体的数据表 column_name 字段名 information_schema 自5.7及后的MySQL版本，都有了这个库，所有的表都会记录在这个数据库下 information_schema.tables 所有的数据表 information_schema.columns 所有的数据表中的字段 table_schema 数据库的名称 where
联合查询，它是用 union 关键字把多条 select 语句的查询结果合并为一个结果集。 纵向合并的前提是被合并的结果集的字段数量、顺序和数据类型必须完全一致。字段名不一样的情况下，会将第一个结果集的字段名作为合并后的虚拟结果集的字段名。
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 LIKE 子句来进行筛选查询，今天主要讲解下 MySQL UNION 操作符。
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
本文主要参考官网的优化 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimization.html
摘要：本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。内容包括：
最近做一个oracle项目迁移工作，跟着spark架构师学着做，进行一些方法的总结。
–check-column：用来指定一些列，这些列在导入时候检查是否被作为增量数据；
摘要：本文介绍了 Flink CDC 利用 Kafka 进行 CDC 多源合并和下游同步更新的实践分享。内容包括：
我们知道，innodb存储引擎是基于磁盘存储的，它同时利用缓冲池技术来提高数据库的整体性能，具体的利用方法为：innodb从磁盘中通过16KB数据页的形式，将磁盘中的数据加载到内存当中，通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库带来的性能影响。当缓存池中的数据页被修改过后，通过将数据页从缓冲池刷新回磁盘的操作来确保数据所做的修改被永久保存。原理如下：
转自：http://blog.chinaunix.net/uid-540802-id-3419311.html
源自：https://dev.mysql.com/doc/internals/en
就访问数据库的应用程序而言，逻辑上只有一个表或者一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
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：
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