结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针，然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后，MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来，但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。
写在开始之前 Django默认使用SQLite作为默认数据库。如果不熟悉数据库或仅是为了测试，这是最简单的选择，并且Python内置了SQLite，但是，对于准备开始1个真正的项目而言，应该使用1个更具扩展性的数据库。例如：MySQL/PostgreSQL，毕竟中途切换数据库是个令人头疼的问题； 除了DB API驱动程序之外，Django还需要一个适配器来从其ORM访问数据库驱动程序。Django为mysqlclient提供了一个适配器，因此你可以不用关心这一点； 使用SQLite以外的数据库，必须事先创建
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。
数据库可以和Excel进行类比： 一个.xlsx文件有多个工作表——一个数据库有多个数据表
在上篇文章史上最简单MySQL教程详解（基础篇）之数据库设计范式及应用举例我们介绍过，在关系型数据库中，我们通常为了减少数据的冗余量将对数据表进行规范，将数据分割到不同的表中。当我们需要将这些数据重新合成一条时，就需要用到我们介绍来将要说到的表连接。
键值型数据库通过 Key-Value 键值的方式来存储数据，其中 Key 和 Value 可以是简单的对象，也可以是复杂的对象。Key 作为唯一的标识符，优点是查找速度快，在这方面明显优于关系型数据库，缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找数据，就要遍历所有的键，这就会消耗大量的计算。 键值型数据库典型的使用场景是作为 内存缓存 。 Redis 是最流行的键值型数据库。
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
如果发现表中已经有此行数据（根据主键或者唯一索引判断）则先删除此行数据，然后插入新的数据，否则直接插入新数据。
1.创建表：之前需要use database database_name 然后create table 表名（）； 例：创建员工表tb_employee1，结构如下表所示 字段名称 数据类型 备注 id int（11） 员工编号 name varchar（25） 员工名称 depld int（11） 所在部门编号 salary float 工资 mysql> create database
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主键（PRIMARY KEY）的完整称呼是“主键约束”，是 MySQL 中使用最为频繁的约束。一般情况下，为了便于 DBMS 更快的查找到表中的记录，都会在表中设置一个主键。
在程序开发中，有时会被字符乱码的问题所困扰。对此，必须理解 MySQL 的字符集编码设置的原理：在MySQL中，默认使用的是lartin1，也就是ISO8859-1字符集编码。这是一种8位的编码，适用于所有西欧字符。而对于汉字等是不合适的。最好、最通用的编码格式是utf-8，UTF-8（8 位元 Universal Character Set／Unicode Transformation Format）是一种针对Unicode 的可变长度字节编码的Unicode字符集。它对英文使用8位（即一个字节），中文使用24位（三个字节）来编码。所以对于8位的西欧字符集来说，更能比较节省空间，而又能够有效地表示汉字等字符。MySQL服务器对字符集和校对规则有4个级别的默认设置：服务器级、数据库级、表级和连接级。
索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构，是基于数据表创建的，它包含了一个表中某些列的值以及记录对应的地址，并且把这些值存在一个数据结构中，常见的有使用哈希表、B+树作为索引。
前一段时间好兄弟找工作，面试 Java 资深研发工程师岗位，接到了不少大厂的面试邀请，有顺利接到 offer 的，也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ，与 offer 失之交臂。
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
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mysql自增主键设置 在数据库应用中，经常希望在每次插入新纪录时，系统自动生成字段的主键值。可以通过为表主键添加AUTO_INCREMENT关键字来实现。 默认情况下，在MYSQL中AUTO_INCREMENT的初始值是1，每新增一条记录，字段值自动加1.一个表只能有一个字段属用AUTO_INCREMENT约束，且该字段必须为主键的一部分。AUTO_INCREMENT约束的字段可以是任何整数类型(TINTINT、SMALLINT、INT、BIGINT等) 设置表的属性值自动增加的语法规则如下: 字段名
DDL（ Data Definition Language，数据定义语言）用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
InnoDB 一棵 B + 树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约 2 千万
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
背景 考虑下面两个并发带来的问题： 1、丢失更新：一个事务的更新结果覆盖了其它事务的更新结果，即所谓的更新丢失。 2、脏读：当一个事务读取其它完成一半事务的记录时，就会发生脏读取。 例如： 两个用户同时修改商品库存表，A、B同时进入，看到的库存都是100，A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2)，因为A、B同时读到的库存都是100，B并不能看到A做的库存更新，所以造成B脏读，造成A丢失更新。 所以为了解决这些并发带来的问题。 我们需要引入并发控制机制--锁。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性，这个设计假设自增主键是连续的。但实际上，这样的假设是错的，因为自增主键不能保证连续递增。
两个用户同时修改商品库存表，A、B同时进入，看到的库存都是100，A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2)，因为A、B同时读到的库存都是100，B并不能看到A做的库存更新，所以造成B脏读，造成A丢失更新。
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题，数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
语法：create table table_name(col_name1 data_type1,col_name2 data_type2,....); 创建t_test数据表，字段为id，name（数据类型中的数字是字段长度）
原文链接：https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html
大家好！我是黄啊码，上一节的知识点你了解多少了，掌握了多少了，别偷懒哦，今天我们来将就爱你改数据定义语言，说得高级点就是Data Definition Language，简称DDL。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
在 MySQL 官方提到，改善操作性能的最佳方法 SELECT 在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目的作用类似于指向表行的指针，从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配，并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。
MySQL覆盖索引（Covering Index）是一种索引类型，它的特点是索引包含了查询所需要的数据，从而避免了对数据的直接查找。通过使用覆盖索引，MySQL可以仅通过索引信息来满足查询条件，而不需要进一步访问数据表，这可以大大提高查询性能。
作者：李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html?from=singlemessage&isappinstalled=0 一个问题？ In
作者丨李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html?from=singlemessage&isappinstalled=0 一个问题？ I
在MYSQL中，运行INSERT INTO 插入语句中的字段是否一定要把该表的字段全部填上? 例如表tab_name有(col1,col2,col3，col4)4个字段。 只填你需要添的，就要把列
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，如果没有索引，执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录，表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高，如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。
* 如果表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
②唯一性原则 即主键值必须唯一标识表中的每一行，且不能为 NULL，即表中不可能存在有相同主键值的两行数据
配置路径：计算机—属性—高级系统设置—环境变量—系统变量—path—编辑—新建—粘贴mysql的bin目录
这个思考题其实是出自于，我之前这篇文章「一条 SQL 语句引发的思考」中留言区一位读者朋友出的问题。
前面了解过，MyISAM存储引擎的行数据都存放在MYD文件中，索引文件存放于MYI文件中。由于索引与行记录分开存储，所以MyISAM的索引都是辅助索引，也就是非聚集索引（UnClustered Index）。
提示：使用哪一种引擎要根据需要灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。
1.创建数据库 create database database_name; 例：create database aa; show create database aa;(查看database aa) 2.删除数据库 drop database database_name; 3.mysql所支持的存储引擎： show engines\G（注意有defaut 是默认的引擎） InnoDB存储引擎：是事物型数据库的首选，支持事物安全表（ACID），支持锁定和外键，mysql5.5.5之后，InnoDB作为默认存
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