MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例，比如对Key/Value键值存储来讲，MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品，在互联网上有大量的在线教程，范围从操作到失败案例，从主从复制到其它不同模式的应用，不一而足。基于这个原因，MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲，确实有一定的优势。
MySQL相信大家都耳熟能详了, 毕竟其还不错的性能和免费的特点深受国人的喜爱, 本篇文章将作为我《MySQL》系列的一篇文章, 主要用作整理和简单的概述MySQL相关的一些知识点 ok, 接下来我们开始进入正题, 从最简单的开始
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
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，⽀持全⽂检索、压缩、空间函数等，但是不⽀持事务和⾏级锁，所以⼀般⽤于有⼤量查询少量插⼊的场景来使⽤，⽽且myisam不⽀持外键，并且索引和数据是分开存储的。
外键是引用另一个表的字段；存储在外键字段中的值是唯一标识另一个表中的记录的值。此引用的最简单形式如下例所示，其中外键显式引用Customers表中的主键字段CustID：
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的核心就是插件式存储引擎。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
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。
MySQL有9种存储引擎，不同的引擎，适合不同的场景，我们最常用的，可能就是InnoDB，应该是从5.5开始，就成为了MySQL的默认存储引擎。
MySQL存储引擎有MyISAM、InnoDB、MEMORY、CVS、MRG_MyISAM、BLACKHOLE、SEQUENCE、ARCHIVE等，常用的有InnoDB、MyISAM和MEMORY，可以通过命令：
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
比如name字段中要让其用户名不重复，这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
在使用CentOS系统中，也许你会对很多的东西进行设置密码，来保护你的电脑的安全问题等，那么，如过一个不小心把密码忘记了，也许会给你的工作带来很多的不便。下面我们就来帮大家解决一个关于CentOS系统中mysql登录密码的问题。
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性，但是如果主表中数据被删除或修改，从表中数据应该如何？
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
MyISAM是 默认存储引擎。它基于更老的ISAM代码，但有很多有用的扩展。MyISAM存储引擎的一些特征： · 所有数据值先存储低字节。这使得数据机和操作系统分离。二进制轻便性的唯一要求是机器使用补码（如最近20年的机器有的一样）和IEEE浮点格式（在主流机器中也完全是主导的）。唯一不支持二进制兼容性的机器是嵌入式系统。这些系统有时使用特殊的处理器。
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。
此时小蓝还没有提交这个事务，小林去访问了这个表(小林去年买了个表，哈哈哈嗝)，于是
不可以，正常情况下没问题，但是如果需要回滚，innodb没问题，myisam就会无法撤销，出现数据不一致。
drop(丢弃数据): drop table 表名 ，直接将表（表结构和数据）都删除掉，在删除表的时候使用。 truncate (清空数据) : truncate table 表名 ，只删除表中的数据，再插入数据的时候自增长 id 又从 1 开始，在清空表中数据的时候使用。 delete（删除数据） : delete from 表名 where 列名=值，删除某一列的数据，如果不加 where 子句和truncate table 表名作用类似。但是再进行插入的话自增id并不是从1开始，而是接着之前的自增开始。 truncate 和不带 where 子句的 delete、以及 drop 都会删除表内的数据，但是 truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)，执行 drop 语句，此表的结构也会删除，也就是执行 drop 之后对应的表不复存在。
② 外键列必须建立了索引，MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引，但如果在较早的版本则需要显式建立；
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
BTree索引，主流有两种，一种是B树,每一个叶子节点和中间节点中都存在有数据和指针；另一个是B+树，所有的数据都存储在叶子节点，中间节点也是一个索引。
一、MySQL查询 1. 聚合函数 ① 统计 * 语法 count(需要统计的字段) * 注意 所有聚合函数都会自动跳过 null，解决方案 count(ifnull(字段，0));或count(*) * 示例 select count(*) from student; ② 最大值 * 语法 max(字段) * 示例 select max(math) from student; ③ 最小
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
在创建表的时候，可以给表的字段添加相应的约束，添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢？
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库，各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统，适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统，适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下，将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
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。
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
DML数据操作语言，负责对数据访问工作的指令集，例如inser，update，delete语句
存储引擎Storage Engine：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。
前言：MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下，数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后，很多地方都是需要优化的，不然就会出现很多问题，最显著的现象是查询和修改变慢，即响应时间变长，所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
然后就开始试，把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查，发现查询非常慢，居然要几十秒，多的时候100多s。
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
5.合理创建联合索引（避免冗余），(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例，可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
简介:各个版本的区别 官网:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
在当今数字时代，数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库，使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供全方位的指南。
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。
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