创建合适的索引是SQL性能调优中最重要的技术之一。在学习创建索引之前，要先了解MySql的架构细节，包括在硬盘上面如何组织的，索引和内存用法和操作方式，以及存储引擎的差异如何影响到索引的选择。
join 是 MySQL 用来进行联表操作的，用来匹配两个表的数据，筛选并合并出符合我们要求的结果集。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构，在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
众所周知，春招是只针对应届生校园招聘的招聘会，也是本年应届生身份求职的最后一次机会
如果数据比较少时，或者查询的频率比较低的时候，索引的作用并不明显。因为这时候表中的数据差不多都可以完全缓存在内存中。所以就算是进行全表扫描也不会太慢。
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
原因是会造成全表扫描，有位读者说这种说法是有问题的，实际上针对无 where_clause 的 COUNT(*)，MySQL 是有优化的，优化器会选择成本最小的辅助索引查询计数，其实反而性能最高，这位读者的说法对不对呢
在前面《学习InnoDB核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部。它提供了这篇文章中用到的所有图表。 InnoDB的数据存储模型使用空间“Space”，在Mysql中通常被称为表空间，在InnoDB中有时也被称为文件空间。一个空间能够由操作系统级别的多个实际文件如ibData1、ibdata2组成。但是它只是一个逻辑文件。由多个物理文件被当作物理连接在一起的一个逻辑文件处理。 InnoDB的每个空间都分配一个32位的整数空间ID，它在许多不同的地方被用来引用这个空间。InnoDB总是有一个系统空间。它总是被分配空间ID为0.系统空间用于InnoDB需要的各种特殊日志记录。通过Mysql，InnoDB目前支持每个表文件空间的形式的额外空间。这将为每个Mysql表创建一个.ibd文件。在内部，这个.ibd文件实际上是一个功能完整的空间。它可以包含多个表，但是在Mysql的实现中，它门只包含一个表。也就是说通常是一张表至少有一个独立的ibd文件。
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也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。
1、哈希索引是基于哈希表的实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。不能使用范围查找，在MySQL中，只有memory存储引擎才显式支持哈希索引。
双非渣硕，本以为简历都过不了...，还好字节能给一次机会。前阵子字节跳动的提前批开始了，看宣传是说有海量HC，机会多多，本着涨涨面经的心理，然后就投递了一下杭州那边的Data部门，首先在这里还要非常感谢内推我的小哥哥，非常热心的帮我跟踪进度，因为中间还出了一些小插曲（我投错部门了。。。），还是热心的小哥哥帮我联系HR，最后把我转到想要投递的部门了，我投的是java后端开发~面试项目大部分问题是围绕我的开源项目 蘑菇博客 展开的，还有就是我之前准备面试的一些 笔记（大佬请轻喷..）
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
今天给大家带来MySQL索引相关核心知识。对MySQL索引的理解甚至比你掌握SQL优化还重要，索引是优化SQL的前提和基础，我们一步步来先打好地基。
索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
前两天，我跟一个面试官聊天，发现一个普遍现象，不少候选人，对数据库的认知，还处在比较基础的阶段，以为会写“增删改查”、做表关联就足够了，那些工作中经常出现的问题，却支支吾吾答不上来，比如： 使用索引查询一定能提高查询的性能吗？为什么？ 一个 6 亿的表 a，一个 3 亿的表 b，通过外间 tid 关联，你如何最快地查询出满足条件的第 50000 到第 50200 中的这 200 条数据记录？ 一条 SQL 查询语句是如何执行的？ binlog 和 redo log 有什么区别？ 为什么表数据删掉一半，表文件
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第14个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——数据库服务器优化流程
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行，执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
最常用的索引也就是B-tree索引和Hash索引，且只有Memory，NDB两种引擎支持Hash索引。
一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
背景：一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
之前给大家分享了怎么用 itchat 库制作微信朋友性别统计图，今天给大家介绍一个更强大的库：wxpy 库。
点击上方蓝字每天学习数据库 我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？ 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 根据指定的字段排序来显示结果，是我们写应用时最常见的需求之一了，比如一个交
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
在 PHP 中，您可以在服务器执行 PHP 文件之前在该文件中插入一个文件的内容。include 和 require 语句用于在执行流中插入写在其他文件中的有用的代码。
大家好，我是老田，上周，一位群里的朋友去平安保险面试了，结果有些遗憾，蛮可惜的，但希望你不要气馁，正如你所说的，面试中遇到的问题，基本上都是可以通过背面试题解决的，所以请加油！
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引？绝大部分情况下，加了个索引基本上就搞定了。
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快，因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
每当我们执行某个 SQL 发现很慢时，都会下意识地反应是否加了索引，那么大家是否有想过加了索引为啥会使数据查找更快呢，索引的底层一般又是用什么结构存储的呢，相信大家看了标题已经有答案了，没错！B+树！那么它相对于一般的链表，哈希等有何不同，为何多数存储引擎都选择使用它呢，今天我就来揭开 B+ 树的面纱，相信看了此文，B+ 树不再神秘，对你理解以下高频面试题会大有帮助！
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
索引是为了提高数据查询效率的数据结构，类似于书的目录一样，可以根据目录而快速找到相关内容。
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
本次，用到的框架是 Wechaty！很久之前就有了，当时一时兴起玩了一下，后面就不玩了，后面用的时候，基本是拿来保存微信的表情包......今天就想简单记录一下
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和
1、全局内存缓冲区 1）key_buffer_size 该变量是只存储MyISAM索引信息的全局内存缓冲区。在对应的.MYI文件中的索引数据从磁盘上被读取出来然后存入这个缓冲区。想要调整key_buffer_size的大小，只需要简单统计所有MyISAM表中总索引的大小，然后随着数据随时间增长而调整。 当这个索引码缓冲区中没有足够的空间来存储新的索引数据时，将会用最近最少使用的的方法覆盖掉旧的页面。 2）innodb_buffer_pool_size innodb_buffer_pool_size是用来存储所有InnoDB数据和索引的全局内存缓冲区。对完全使用InnoDB的数据库来说，这是个很重要的缓冲区，一定要正确分配，不正确的分配这个缓冲区可能导致额外的磁盘IO开销并降低查询性能。 常见的方法是把innodb_buffer_pool_size设定为RAM的80%，但是很多情况下这样设定不合理，如RAM大小50G，而数据库总量只有2G。 可以使用SHOW GLOBAL STATUS或者SHOW ENGINE INNODB STATUS命令来监控InnoDB缓冲池的使用情况。 MySQL> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer%'; +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Innodb_buffer_pool_dump_status | Dumping of buffer pool not started | | Innodb_buffer_pool_load_status | Buffer pool(s) load completed at 180330 16:27:30 | | Innodb_buffer_pool_resize_status | | | Innodb_buffer_pool_pages_data | 51679 | | Innodb_buffer_pool_bytes_data | 846708736 | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_bytes_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 116888 | | Innodb_buffer_pool_pages_free | 1024 | | Innodb_buffer_pool_pages_misc | 4641 | | Innodb_buffer_pool_pages_total | 57344 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd | 0 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead | 0 | | Innodb_
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