前面说了innoDB表在mysql5.6.6之前存储在系统空间，5.6.6之后存储在独立的空间，表结构存储在.frm文件，里面记录着字符集，行规则等，表数据存储在.ibd里面，里面存储着数据和索引。
上篇文章我们介绍了mysql的安装目录和 数据存储目录是不同的，当create database时，会在数据存储目录下新建一个同名的数据库文件，进入指定数据库文件会有db.opt文件记录数据库的特点，字符集，比较规则等。当create table时，会在指定数据库目录下，建立同名的子表目录，里面有表结构文件表名.frm和表数据文件。
在删除sql语句中，写法如下：DELETE FROM ueb_logistics_rule_logs WHERE type=0 LIMIT 100; 凡是这样，delete带有where条件的，都不是真删除，只是MySQL给记录加了个删除标识，自然这样操作后表数据占有空间也不会变小了
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇，总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
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redo是引擎层的日志，而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的，比如可以配置为 一组4个文件（logfile-1，logfile-2，logfile-3，logfile-4），每个文件的大小是1GB，那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构，从头开始写，写到末尾又回到开始循环写。
将已有的 Apollo 1.0 表数据导入 Apollo 2.0 表。目标库已经创建了 Apollo 2.0 的库表结构。2.0 版本比 1.0 版本多四个表： ApolloConfigDB.AccessKey ApolloConfigDB.ServiceRegistry ApolloPortalDB.SPRING_SESSION ApolloPortalDB.SPRING_SESSION_ATTRIBUTES
虽然不建议大家生产环境中MySQL用户可以远程连接，但是开发时还是可以的，使用GRANT可以创建用户，可以控制权限。GRANT 实际开发过程中经常会用到。
InnoDB包含两部分，即表结构定义和数据。 表数据既可以存储在共享表空间里，也可以存储在单独的文件中，innodb_file_per_table=OFF时，表数据在系统共享表空间，也就是跟数据字典放在一起。innodb_file_per_table=ON表示数据存储在单独的文件中。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试，这种方案插入数据是非常快的。
早上上班，发现监控数据中，好几张表的所占数据空间突增，有的突增甚至达到了8G，仔细检测数据库之后，没有发现数据异常，那么问题出在哪里？
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优，但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少，而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库，大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上，但当表的数据量不大，访问又特别频繁的情况下，数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上，形成读热点，更容易造成性能瓶颈。
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
表空间(Tablespace)：一个mysql实例，及一个数据库实例，可以对应多个表空间(ibd文件)，用于存储记录，索引等数据。
上一篇我们学习了server层对于表对象缓存的处理，表对象获取到之后，通过handler才具备了与存储引擎交互的能力。那么存储引擎层又是怎么个流程呢？
随着业务的发展，用户对系统需求变得越来越多，这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求，通常系统版本发布时，都要先执行数据库的DDL变更，包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目，由于上报频率比较频繁且数据量大，导致数据增长过快，磁盘占用多。
表数据单独存放成一个文件更容易管理，在我们执行drop table命令的时候，系统会直接删除这个文件，但如果是放在共享表空间中，即使表删掉空间也不会回收。
共享表空间,又称系统表空间，在数据目录中，存储多张表的索引和数据文件，以ibdata1,2，3的形式，可以跨多个数据库使用
经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？
对于千万级的表数据存储，删除大量记录后，表文件大小并没有随之变小。好奇怪，是什么原因导致的？不要着急，接下来，我们来深入剖析其中原因
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作为一个合格的 DBA，在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候，往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量，当用户问为什么单表数据量不能超过千万时，DBA 往往会说：单表数据量超过千万，会影响查询性能。知其然而不知所以然，学习技术不能停留在表面，而是要进一步去深入挖掘其中的原理，这样才能不断进步和成长。回到这个问题：为什么单表数据量不能超过两千万，其中的依据是什么？欢迎阅读。
爱可生 DBA 成员，主要负责 MySQL 故障处理及 DMP 平台相关技术支持。追求技术，乐此不疲。
同学B：因为索引其实就是一种优化查询的数据结构，比如Mysql中的索引是用B+树实现的，而B+树就是一种数据结构，可以优化查询速度，可以利用索引快速查找数据，所以能优化查询。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
在面对系统资源有限的场景下，优化数据库的性能是每个开发和运维团队的共同任务。特别是在应用程序和数据库共享相同系统资源的情况下，高效的资源利用不仅能保证系统的稳定运行，还能提升应用的响应速度。本文将集中讨论如何在MySQL InnoDB存储引擎的配置下实现内存优化，以提高系统的整体性能。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini，在[mysqld]下添加
一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库： mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构： mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt） mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql） mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
无论是大企业还是小公司，都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务，但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀，集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈，需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在，正是 mysql 的可扩展性，让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
前段时间，客户反馈 Zabbix 实例的 history_str 表数据量很大，导致磁盘空间使用率较高，想要清理该表，咨询是否有好的建议。想着正好最近学习了相关的知识点，正好可以检验一下学习成果，经过实践的检验，最终考试合格，客户也比较满意，于是便有了此文。
从根节点作为起始检索点，逐层向下检索，直至找到目标数据。检索的路径复杂度度跟树的高度成正比。
本文主要讲述了在DataGrip中管理MySQL和MongoDB的常用操作及使用技巧，用过Jetbrains公司其他产品的朋友应该很容易就可以上手了！
MySQL作为一款面向企业的数据库产品，必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时，架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化，并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
MySQL日志记录了MySQL数据库日常操作和错误信息。MySQL有不同类型的日志文件（各自存储了不同类型的日志），从日志当中可以查询到MySQL数据库的运行情况、用户的操作、错误的信息等。
以社交平台的用户表为例，随着业务的快速增长，用户表user单表数据量越来越大，此时，如果我们想给user表添加索引，数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内，但是，单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢，我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢？
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
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