可以看到生成工具为 office1 和 office2 两个外键列都生成了符合外键规范的数据：
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
mysq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。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
前言 前面给大家介绍了查询语句，感觉写的还不错的，喜欢的可以去查看。今天给大家分享的是MySQL中的视图。 视图（View）：视图是由查询结果形成一张虚拟的表。非临时表，只要不删除的话就会一直存放在磁盘上，但是没有对应的文件。视图的使用和正常的表的使用一样。 一、什么是视图 视图是数据库数据的特定子集。可以禁止所有用户访问数据库表，而要求用户只能通过视图操作数据，这种方法可以保护用户和应用程序不受某些数据库修改的影响。 视图是抽象的，他在使用时，从表里提取出数据，形成虚的表。不过对他的操作有很多的限
#进阶10：合并查询（联合查询） 引入：一个结果集的查询的数据来自于多张表。但多张表之间没有任何关联关系。
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中，然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
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。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表？ A 答案 表分区是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成，每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表，体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES，则表示支持分
性能优化（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如慢查询等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时，在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点，都是面试官考察的重点内容。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
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：
知道内连接，左外连接和右外连接后，全连接我想应该也知道了吧。就是多张表的所有数据，但是注意"它们的交集"不能重复出现。
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。
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论，其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
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。
1、视图是一张虚拟表，它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据，其结构和数据是建立在对表的查询基础上
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：
0x00 前言 本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论，其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。 0x01 讨论 问题： 在设计数据表的时候，是一个宽表好，还是多个维度表好？ 回答一： 数据仓库每张表的搭建，主要依赖于这个表在整个数据仓库中的作用和相关意义。首先要清楚这个表的存在是为了解决那些问题，什么角色使用，怎么保证使用者尽可能好的体验解决问题。从以上所提到的角度去看待问题，拆解以下几点因素： 拆表情况下多张数据表的查询SQL的编写难度有多大，是否会出现为了数据提取需要关联多张
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. LAMP环境搭建 [MySQL学习笔记(基础篇)]稍后更新 [MySQL学习笔记(基础篇)]稍后更新 [PHP&MySQL学习笔记(实际应用篇)] 稍后更新 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文并不会涉及到MySQL详细知识点,只陈述在学习MySQL过程中遇到的关键点. 3.MySQL依照其开发应用分为'基础篇,高级篇,实际应用',根
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了，前面的课程归属小白篇，今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化
上一节内容学习了关于数据表的基本操作，也就是针对单表的增删改查以及创建和删除，而在实际开发中，往往是多表联合操作，尤其是插入和查询用的最多，而这两步都要经过一个“筛选”的过程，这个过程要根据具体业务逻辑，综合不同的表，查询后决定是否满足插入或其他条件。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
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。
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。
◆ 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
以下是其github代码库：https://github.com/Qihoo360/Atlas
在对Mysql进行分库分表的时候，经常会遇到一个问题：如果查询的数据分散在多张表中，因为涉及到组合多种表的数据，将会非常麻烦；对于有些分页场景，更是一个灾难，所以对Mysql分库分表的时候经常会基于查询维度来尽量避免跨表查询的场景。 ElasticSearch也是分布式的，当数据分散与多个节点或者分片上时，他是如何解决数据聚合问题的呢？另外，搜索基本都需要排序，如何解决排序问题呢？
华夏银行数据库专家，专注于开源及国产分布式数据库技术，多年一线金融行业数据库开发与运维经验。目前主要负责分布式数据库的研究、应用与推广工作。
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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。
MySQL 表空间可分为共享表空间和单表空间；其中共享表空间又可分为系统表空间和通用表空间。
在构建数据仓库总线矩阵完成后，可着手事实表和维度表的设计。数仓总线矩阵里每个业务过程都会生成至少一张事实表（识别业务过程的本质就是识别要构建的事实表），因为有可能一个原子事件涉及多张表的情况。同时，因上游业务系统老旧，表设计水平、使用场景等因素，或并不是都是标准3NF范式设计，将多个业务过程事件发生存储在一张表的情况，对于此种情况做事实表设计时，根据使用场景可能会进行表拆分考虑，这里不再展开。这里重点讲述尽量可能将分散在各个业务系统中相同或相似的业务过程进行整合的情况。
如我输入的命令行：cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.7\bin
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
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今天开发同学提了一个需求，是希望对某一个时间范围的表做DDL操作，看起来好像复杂度也不高。
点击关注公众号，Java干货及时送达 这是一条标准的查询语句: 这是我们实际上SQL执行顺序： 我们先执行from,join来确定表之间的连接关系，得到初步的数据 where对数据进行普通的初步的筛选 group by 分组 各组分别执行having中的普通筛选或者聚合函数筛选。 然后把再根据我们要的数据进行select，可以是普通字段查询也可以是获取聚合函数的查询结果，如果是集合函数，select的查询结果会新增一条字段 将查询结果去重distinct 最后合并各组的查询结果，按照order by的条
上一篇，我们只介绍了一个表中数据的查询操作，本篇，我们将详细介绍如何进行多表查询以及多表查询的类型。
详见： https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
完整的SQL查询指令： select select选项 字段列表 from 数据源 where条件 group by 分组 having 条件 order by 排序 limit 限制
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
视图是从一个表或者多个表导出来的表，它是一种虚拟存在的表，并且表的结构和数据都依赖于基本表。通过视图不仅可以看到存放在基本表中的数据，并且还可以像操作基本表一样，对视图中的数据进行查询、修改和删除。
说明2：as dept_name 是给dept.name 起的别名，防止查询结果中出现两个name字段，会有歧义
MySQL调优是我们面试中经常会被问到的事情，就算我们没有做过调优方面的工作，我们也要不得不学习以下知识，以便能回复面试官
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