在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件，这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND（&&）、OR（||）或 XOR 隔开。
分页查询是MySQL特有的，一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行，例如0到50行的的数据，30到100行的数据。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
SQL 是由关键字组成的语言，关键字是一些用于执行 SQL 操作的特殊词汇。在命名数据库、表、列和其他数据库对象时，一定不要使用这些关键字。因此，这些关键字是一定要保留的。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录，是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道，在mysql中数据最终存储在硬盘中的，访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念，一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点，每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据，而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率，因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整，合理设置mysql的页面(page)大小，以达到最佳的性能表现。
MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的，索引可以大大提高 MySQL 的检索速度。
我们都知道在 Mysql 中，索引是非常重要的内容，因为他对我们的查询会有非常大的帮助，所以，我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
ORDER BY 关键字默认按升序排序。要按降序排序结果，使用 DESC 关键字。
这篇文章的题目，是我真实在面试过程中遇到的问题，某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题，我当时还是比较懵的，没想到这年轻人不讲武德，不按套路出牌，一般的问MySQL的相关知识的时候，不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗？怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
当我们使用order by来为指定的字段进行排序时，如果db中该字段的值存在着null值，那么在排序时这些null值会不会参与排序呢？如果参与排序的话，又是以怎样的标准来排序？
索引模块除了是数据库最重要的模块之一，也是面试中最经常被问到的，关于索引模块常见问题如下：
DML操作是指对数据库中表记录的操作，主要包括表记录的插入（insert），更新（update），删除（delete）和查询（select），是开发人员日常使用最频繁的操作。
创建一张user表，表中包含：id、code、age、name和height字段。
如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
今天就跟大家一起聊聊，mysql数据库索引失效的10种场景，给曾经踩过坑，或者即将要踩坑的朋友们一个参考。
对于 MySQL 索引，相信每位后端同学日常工作中经常会用到，但是对其索引原理，却可能未曾真正深入了解。B- 树和 B+ 树是 MySQL 索引使用的数据结构，对于索引优化和原理理解都非常重要，下面就揭开 B- 树和 B+ 树的神秘面纱，让大家在面试的时候碰到这个知识点一往无前，不再成为你前进的羁绊！
第一个 “位置偏移量” 参数指示 MySQL 从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定 “位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是 0，第二条记录的位置偏移量是 1，以此类推）；第二个参数 “行数” 指示返回的记录条数。
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
数据库（database） 数据库软件称为数据库管理系统（DBMS），数据库是通过 DBMS 创建和操纵的容器。
1. MySQL的语法： 2. MySQL语法的定义顺序： (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引，B+树索引等，而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择 BTree 索引。
第一个 “位置偏移量” 参数指示MySQL从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定“位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是0，第二条记录的位置偏移量是1，以此类推）；
SQL 语句是由简单的英语单词构成的。这些单词称为 关键字，每个 SQL 语句都是由一个或多个关键字构成的。使用 SELECT 关键字检索表数据，必须给出想选择什么（SELECT）和从什么地方选择两条信息（FROM）。
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树，所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性，同时还有⼀个特性：
官方的定义是，MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
我之前写的一篇文章《聊聊sql优化的15个小技巧》，自发表之后，在全网广受好评，被很多大佬转载过，说明了这类文章的价值。
MySQL之单表查询 创建表 # 创建表 mysql> create table company.employee5( id int primary key AUTO_INCREMENT not null, name varchar(30) not null, sex enum('male','female') default 'male' not null, hire_date date not null, post varchar(50) not null,
算术运算符主要用于数学运算，其可以连接运算符前后的两个数值或表达式，对数值或表达式进行加 （+）、减（-）、乘（*）、除（/）和取模（%）运算。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
之前有过一次面试，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
上面的所有Spring配置都是通过一个名为auto-configuration的过程添加Boot web starter来自动包含的。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
若左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数（递归定义）
索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储其真实的数据行，不再有另外单独的数据页。
背景1：查询返回的记录太多了，查看起来很不方便，怎么样能够实现分页查询呢？ 背景2：表里有 4 条数据，我们只想要显示第 2、3 条数据怎么办呢？
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。
转自：https://m.2cto.com/database/201701/557910.html
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量 索引可以把随机IO变成顺序IO(索引指向(左小右大)) 索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时，避免使用临时表
基本语法格式： SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field 分租 HAVING 筛选 ORDER BY field 排序 LIMIT 限制条数
将之前学习的数据库知识在整理下，主要是看的**《SQL必知必会》**。这本书不愧是经典，入门数据库真的完全足够啦！
从这篇开始，我们通过几章的内容，重新学习 SQL 从基础到进阶的方方面面，塑造良好的 SQL 编写思维和逻辑能力。
索引是一个单独存储在磁盘上的数据库结构，它们存储着对数据表里的数据记录的应用指针。
在数据库中，索引可以理解为是一种单独的，物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据，好比字典的目录，通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
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