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。
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。
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）
“你一定又写了烂SQL了！”，“你怎么这样凭空污人清白……慢查询，慢查询不能算烂……慢查询！……程序猿的事，能算烂么？” 本文从SQL执行效率方面略作研究，偏向基础性总结，但力求详实准确。如果有大佬误入此地，还请从容撤退，如果你真的愿意看，我也没什么意见。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
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。
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。
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
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。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面，即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗，增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化，首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导，使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升，了解了更多的内部机制，则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。
背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。
2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达：
实践是检验真理的唯一途径，本篇只是站在索引使用的全局来定位的，你只需要通读全篇并结合具体的例子，或回忆以往使用过的地方，对整体有个全面认识，并理解索引是如何工作的，就可以了。在后续使用索引，或者优化索引时，可以从这些方面出发，进一步来加深对索引正确高效的使用。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
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。
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。
一个好的web应用，最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分，也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
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。
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
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。
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：
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
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。
我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗，然后直接获取
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。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
6 聚合函数 聚合函数是用来做纵向运算的函数： l COUNT()：统计指定列不为NULL的记录行数； l MAX()：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； l MIN()：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； l SUM()：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0； l AVG()：计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0； 6.1 COUNT 当需要纵向统计时可以使用COUNT()。 l 查
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
基于 Apache Doris 在读写流程、副本一致性机制、 存储机制、高可用机制等方面的常见疑问点进行梳理，并以问答形式进行解答。在开始之前，我们先对本文相关的名词进行解释：
Hbase查询单一数据采用的是get方法，写入数据的方法为put方法(可在回答时说些具体的实现思路)
索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下，能完成对数据库的操作。
“ 数据的价值已经超越了传统企业广泛认同的价值边界，海量数据的存储将是企业所面临的的挑战。HBase正是这种背景下的产物，用以存储海量数据的，支持高并发、高性能、高可用、可伸缩、列存储等特性”
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
前面的几篇文章中，我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句，甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询，这些基本功相信你也一定掌握的不错，那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字，能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。
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？
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