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。
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法，知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
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。
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
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;
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
最近听说一个事情，就是MYSQL 在删除大部分数据后，数据表的表空间会进行收缩，将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解，自动释放这个事情我是存疑的，所以做了如下的测试，来进行相关的证明。
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇，总结了MySQL的索引相关知识。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
在MySQL 8.0.17中，我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20％。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
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。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
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。
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。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
普通索引: 即针对数据库表创建索引； 唯一索引: 与普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值； 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引； 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
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）
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询，可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION，而且用法上有很大的相似。
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。
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。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复，存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机，其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内，再由存储池分出几个LUN，LUN1是vmfs卷，三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘（第一掉线盘掉线后热备盘顶替，之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃），无法通过校验直接获取丢失盘的数据，所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组（此方法只可用于紧急情况，因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏，相当于每个条带都会缺失两个块的数据）。 2、提取LUN 分析存储结构，获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针，编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接，组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机，尝试启动。导出虚拟机后尝试启动，同预想相同，操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次，提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试，发现大多数文件都被破坏，只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库，因为数据库底层存储的特殊性，可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照，父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成，使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出（innodb引擎可以使用此方案，myisam因为没有“数据页”概念所以不可用），分析系统表获取各用户表信息，根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久，表结构也曾多次变更，加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失，记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构：合并快照前的父盘因为写入较早，使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据，然后提取出其中数据库各个表的表结构，之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录：分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内，然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据，最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同，所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台，经验证，数据可用本次数据恢复成功。
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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。
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。
在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系，通过机器学习推荐算法进行智能推荐
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by，以及单独介绍临时表的三篇文章中，多次以 count(distinct) 作为示例说明。
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库，也叫nosql,以键值对的形式去存放数据，将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。文章很长，可提前收藏，转发。 一，cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游，cobar就是传统mys
想进大厂，mysql不会那可不行，来接受mysql面试挑战吧，看看你能坚持到哪里？
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。
RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
某公司使用的存储，采用RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
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。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章，里面 99% 会提到：单表数据量大了，需要进行分片（水平拆分 or 垂直拆分）。分片之后，业务上必然面临的场景：跨分片的数据合并。今天我们就一
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。
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。
SQL-1：select a.name from tabler a Left Join gtable1 b on a.name = b.name and a.id = 2; （tabler、gtable1分别为分片表、全局表，其中tabler.id 为分片列；两个表配置的节点均为dn1～4）
本文将介绍在业务持续发展环境中，复杂系统的改造过程以及实施的一些经验，希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
面试题：MySQL的union all和union有什么区别、MySQL有哪几种join方式(阿里面试题)
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集，等同于将一个表追加到另一个表，从而实现将两个表的查询结果组合到一起，使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并，字段数不变，多个查询的结果合并。
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。
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