王佑辉的博客

特性MySQLMongoDB数据模型关系型（表、行、列）文档型（BSON 文档）扩展性垂直扩展 + 手动分片原生水平分片查询语言SQLMongoDB 查询语言（MQL）一致性强一致性（ACID）最终一致性（可调）索引B-Tree、全文索引B-Tree、文本、地理空间索引适用场景结构化数据、复杂事务半结构化数据、高扩展性需求##### 10. 选择建议1.如果需要强一致性、复杂事务和关系型数据模型，选择 MySQL。

1.可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA 库中的 INNODB_TRX 表来查看具体的InnoDB事务信息。3.将返回与 SHOW PROCESSLIST 类似的信息，可以使用标准的SQL查询语句进行更多自定义过滤和排序。1.通过查询 INFORMATION_SCHEMA 库中的 PROCESSLIST 表来获取类似的信息。3.将返回一个结果集，其中包括所有当前连接的会话和它们的状态。3.例如这将终止ID为1234的会话及其相关的事务。2.可以查看当前活动的会话和它们正在执行的操作。

1.在 MySQL 中，IN 子句通常用于过滤特定的记录。然而，IN 子句本身并不能保证结果按特定的顺序返回。4.性能问题：FIELD() 函数在排序时需要额外的计算开销。如果你的数据集很大，这种方法可能会影响查询性能。5.适用性：这种方法适用于小型数据集或需要特定排序的场景。如果你有更复杂的排序需求，可能需要考虑其他方法。2.如果你希望结果按照 IN 子句中指定的顺序返回，可以使用 FIELD() 函数。

1.在 InnoDB 存储引擎中，可以使用索引的统计信息来获取行数。1.为了在生产环境中高效地获取精确的行数，可以使用触发器维护一个单独的表，用于记录每个大表的行数。1.ANALYZE TABLE 可以更新表的统计信息，然后使用 SHOW TABLE STATUS 来查看估算的行数。1.如果表使用了分区，可以分别统计每个分区的行数，然后汇总得到总行数。1.查询 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 表也可以获取表的估算行数。2.这种方法可以提供实时的精确计数，而不会每次都扫描整个表。

2.调整 slave_parallel_workers：在 MySQL 5.7 及更高版本中，可以使用多线程复制，通过设置 slave_parallel_workers 参数来开启从库的多线程复制。3.使用SSD存储：SSD 相较于传统的 HDD，有更快的读写性能，可以显著提高从库的写入速度。2.多级复制：将从库分层，主库同步到一级从库，一级从库再同步到二级从库，以分散同步压力。2.低延迟的网络连接：确保主库和从库之间的网络连接低延迟、高带宽。1.通过调整 MySQL 从库的配置，可以提高从库的复制性能。

1.有符号范围：-9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807。3.BIGINT：适用于需要存储非常大的整数值的场景，如大型计数器、数据库中的唯一标识符（如UUID的部分）等。1.有符号范围：-2,147,483,648 到 2,147,483,647。2.有符号范围：-2,147,483,648 到 2,147,483,647。2.无符号范围：0 到 18,446,744,073,709,551,615。2.INT：占用4个字节的存储空间。

1.大型互联网项目禁止使用外键主要是出于性能、并发处理、数据一致性的灵活控制以及数据迁移的便利性等方面的考虑。2.外键约束在数据插入、更新和删除时会引入额外的数据一致性校验查询，这会增加数据库的负载，并可能导致性能下降。3.特别是在高并发环境下，外键约束可能引发更多的锁竞争和死锁情况，从而影响系统的稳定性和吞吐量。2.外键约束会导致数据表之间产生紧密的耦合关系，这会增加数据迁移的难度和复杂性。1.在大型项目中，随着业务的发展和数据量的增长，数据迁移和扩容是常见的需求。

1.在MySQL中，utf8字符集实际上是一个三字节的变长字符集，它支持大多数的国际字符集，但并不是完整的Unicode字符集。2.utf8字符集最多使用3个字节来编码字符，因此它能够表示的字符范围是有限的。3.早期的MySQL版本（如5.5.3之前）中的utf8字符集不支持四字节的Unicode字符，如一些表情符号和某些不常用的汉字。

2.同步延迟：即使从库没有夯住，由于全表扫描的耗时性，也会导致从库在处理binlog日志时出现较大的同步延迟。3.当主库上的数据发生变化时，这些变化会记录在binlog中，并通过网络传输到从库，由从库的SQL线程重新执行一遍，以实现数据的同步。5.在大数据量的表中，全表扫描是非常耗时的，可能会导致从库的SQL线程阻塞，从而无法继续处理后续的binlog日志。2.在row模式的主从架构中，如果表没有主键，那么在执行删除操作时，从库在定位需要删除的数据时可能会变得非常困难。：这是最好的解决办法。

2.常见类型：SIMPLE（简单查询，不包含子查询和UNION）、PRIMARY（最外层查询，若包含复杂子查询，则最外层被标记为PRIMARY）、UNION（UNION中的第二个及后续SELECT被标记为UNION）、SUBQUERY（在SELECT或WHERE列表中包含的子查询）、DERIVED（在FROM列表中包含的子查询，也叫做派生类）等。在复杂的查询中，如包含子查询或UNION的查询，每个SELECT关键字都会被分配一个唯一的id值，以表示其执行顺序，通常第一个select的id值最小。

1.插入操作在某些情况下也可能涉及到当前读，比如通过触发器（Triggers）或其他复杂的插入逻辑，不过一般来说，插入操作更多的是修改表的数据结构而不是读取已有数据。1.在mysql中，当前读（Current Read）是一种读取操作，不仅读取数据，还会对数据加上适当的锁，来保证数据的一致性和事务的隔离性。1.这种查询会对读取的行上加上共享锁（Shared Lock），以防止其他事务对这些行为进行更新或删除操作，但允许其他事务读取这些行。1.删除操作会对涉及的数据行加上排他锁，以确保数据一致性。

7.遇到问题mysql-community-devel 安装失败。2.tar -zxvf 可以解压tar.gz后缀的压缩文件。1.tar -xvf 可以解压tar.xz后缀的压缩文件。3.放到服务器的目录（这里是/opt/mysql）4. 遇到问题，卸载mariadb-libs。2.查看root的临时密码。1.执行命令启动服务。2.使用临时密码登录。

5.需要删除表中的特定数据行时，应使用delete，并可以结合WHERE子句来实现部分数据删除。2.在执行这些操作时，尤其是在没有备份的情况下，应格外小心，以避免不必要的数据丢失或结构破坏。3.delete可能需要逐行删除数据，尤其是当涉及到复杂的WHERE条件时，因此删除最慢。5.需要删除表中的数据 重置计数器，但保留表结构时，应使用truncate。1.仅删除表中的数据，但保留表结构及其相关对象（如索引、约束、触发器等）1.不仅删除表中的数据，还删除表结构及其所有相关对象。4.会激活与表相关的触发器。

1.docker启动的服务要限制docker日志大小，不然也会刷爆2.这里的mysql不是docker启动的，安装mysql时要配置好定期清理binlog日志的时间，时间长了会爆炸。

5. 确定后，将_data里的数据拷贝到数据库data映射目录，重启docker即可。1. 服务器迁移断电导致docker启动的mysql数据库没有了数据。4. ll命令一下能看到各个数据库名，确定自己要恢复的数据库。1. sudo -i切换root账号。3. mysql重启数据库消失了。2. 查找mysql的容器卷。2. data目录是空的。3. 进入各个_data。

5.当容器中的网络服务需要被外部机器访问时，可以将容器中提供服务的端口映射到宿主机的端口上。2.容器中部署的mysql端口3306不能被外部机器和宿主机直接通信。6.外部机器访问宿主机的该端口，从而间接访问容器的服务。1.容器内的网络服务和外部机器不能直接通信。3.外部机器和宿主机之间可以直接通信。3.创建容器，设置端口映射、目录映射。4.宿主机和容器可以直接通信。4.操作容器中的mysql。1.搜索mysql镜像。2.拉取mysql镜像。1.搜索mysql镜像。2.拉取mysql镜像。

9.union：分union与union all两种，若第二个select出现在union之后，则被标记为union；10.dependent union：当union作为子查询时，第一个union为dependent subquery，第二个union为dependent union。6.subquery：select、where之后包含了子查询，在select语句中出现的子查询语句，结果不依赖于外部查询（不在from语句中）5.union：union中的第二个或者后面的查询语句。

- null表示结果集，不需要使用它来进行查询。

3.事务A和事务B在同时操作数据库，事务A操作数据库的时候，不会影响事务B的执行，事务B并发操作数据库时也不会影响事务A的执行。3.张三给李四转账，不管事务是正常执行完毕，还是执行失败回滚，两个人的账户余额总和都是相同的。1.英文： Durability [dərəˈbɪlɪti]2.事务一旦提交或者回滚，它对数据库中的数据的改变是永久的。1.英文：Atomicity [ˌætəˈmɪsəti]1.英文：Isolation [ˌaɪsəˈleɪʃn]2.事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。

4.语法：select 字段列表 from 表A union select 字段列表 from 表B。3.union查询把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集。5.union all会将全部的数据直接合并在一起。2.联合查询的多张表的字段类型必须保持一致。1.联合查询的多张表的列数必须保持一致。6.union会对合并之后的数据去重。

这些情况是NDB引擎，表的增删改的DML操作会以row格式记录、SQL语句里包含UUID()函数、SQL语句里使用了用户定义函数(UDF)、包含了insert delayed语句、使用了临时表、自增字段被更新。1.statement：基于sql语句的日志记录，记录的是sql语句，对数据进行修改的sql都会记录在日志文件中。5.在mysq的配置文件中配置二进制日志的过期时间，设置之后二进制日志过期会自动删除。2.row：基于行的日志记录，记录的是每一行的数据变更，默认是基于行的日志记录。

5.索引中不会包含有null的值，组合索引如果某一列含有null值，这列对组合索引是无效的，索引列尽量不要让字段的默认值为null。4.如果select中某个字段不在索引中，可以将该列加入到组合索引中，避免二次回表查询。7.like 'value%'可以使用到索引，但like '%value%'会全表扫描。6.查询条件左右两侧类型不匹配会发生隐式转换，可能会导致索引失效。1.不在列上使用函数或运算，会导致索引失效而进行全表扫描。=、in等没有顺序的操作符，会导致索引失效。

3.第三范式：先满足第二范式（2NF），要求：表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关，（表中的每一列只能依赖于主键）。例如存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号、部门名称、部门简介等信息，员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。2.第二范式：满足第一范式后，要求表中的所有列，都必须依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系，也就是说一个表只描述一件事情。

3.show profiles工具使用，查看sql语句当前会话中sql资源消耗情况，io开销、cpu开销、内存开销等。2.读写分离设计，读多写少的场景中通过读写分离的方案，可以避免读写冲突导致的性能问题。4.热点数据可以引入更为高效的缓存数据库，例如redis、mongoDB等。2.sql执行计划分析，使用关键字explain查看当前sql的执行计划。1.修改my.cnf中默认配置，例如修改最大连接数。3.提高硬盘的读写速度，使用专用的固态硬盘。1.慢sql的定位与排查，慢查询日志分析。

在修改索引列的内容时，索引会进行更新甚至重构，索引列越多，更新重构时间越长。只保持需要的索引有利于查询即可，不需要建立多余列的索引。9.尽量扩展索引，不新建索引，例如a字段有索引，加a，b字段的索引时，可以修改原来a字段的索引为联合索引。4.使用短索引，对长字符串列进行索引，可以指定一个前缀长度，可以节省大量索引空间。8.不能有效区分数据的列不创建索引，例如性别，区分度太低，加了索引也没有多大作用。2.适合索引的列是在where子句中的列，或者连接子句中指定的列。7.更新频繁的字段不适合创建索引。

前缀索引可以建立的类型为char、varchar、binary、varbinary的列上，减少索引占用的存储空间，能提升索引查询效率，mysql无法使用前缀索引做order by和group by。如果存在主键，主键索引就是聚集索引，不存在主键，使用第一个唯一索引作为聚集索引，没有合适的唯一索引，innodb会生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。1.主键索引：建立在主键上的索引，一张表只能有一个主键索引，索引列值不能为空，通常在创建表是一起创建。

2.b+树索引的所有数据均存储在叶子节点，并用链表链接成一个线性表，在数据库设计中b+树中各个页之间是通过双向链表连接的，叶子节点中的数据是通过单向链表连接的,b+树更加适合在区间范围查询。1.b+树的非叶子节点仅存储关键字值，不挂载数据，b树的所有节点不仅存关键字还会挂载数据，数据库存储每一页的大小是固定的，相同大小的页，b+树存的关键字越多，可以减少磁盘io次数。3.b+树的叶子节点是有序的，叶子节点是相互指向的。2.b+树的所有数据叶子节点上都存在。1.b+树是b的一个升级版。

3.四阶b树除了根节点外，其它节点至少有2个子节点（m阶至少有m/2个）2.四阶b树中每个节点最多有3个关键字，如图最大3个（m阶有m-1个）1.四阶b树中每个节点最多有4个孩子节点，如图最大4个（m阶有m个）4.关键字大小顺序从左到右排序。2.一个关键字的节点图。3.二个关键字的节点图。4.三个关键字的节点图。

1.脏读2.不可重复读3. 幻读4.是并发事务产生的问题。

4.持久性（durability [dərəˈbɪlɪti]）：事务一旦被提交，数据库中的数据的改变是永久性的，即使数据库遇到故障，提交事务的操作也不会丢失。2.一致性（consistency [kənˈsɪstənsi]）：事务执行之前和执行之后都处于一致性状态，例如转账前后，两个账户的钱总和是一致的。1.原子性（atomicity [ætəˈmɪsəti]）：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚。3.隔离性（isolation [aɪsəˈleɪʃn]）：多个并发事务之间要相互隔离。

InnoDB和MyISAM区别

mysql查询

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1.商品表-- 创建商品表DROP TABLE IF EXISTS `goods`;CREATE TABLE `goods` ( `id` int(0) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品id', `name` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品名称', `num` int(0) DEFAULT NULL COMMEN

1.函数名及用法//查询学生QueryWrapper<Student> queryWrapper = new QueryWrapper();函数说明举例eqequals等于(=)queryWrapper.lambda().eq(Student::getName,“老王”);nenot equals不等于(<>)queryWrapper.lambda().ne(Student::getName,“老王”);gtgreater than

1.问题说明1.根据创建时间排序，当创建时间大量重复时，分页查询会导致某条数据出现在不同分页中select * from student order by create_time desc limit 10,10;select * from student order by create_time desc limit 20,10;2.问题解决1.如果有id主键，可以再加id排序select * from student order by create_time desc,id asc

1.创建数据库create database `student`;use `student`;2.sql创建表语句//创建学生表studentDROP TABLE IF EXISTS `student`;CREATE TABLE `student` ( `id` bigint(0) NOT NULL COMMENT 'ID', `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL C

【mysql】sql系列操作1.创建数据库2.创建表2.修改表名3.插入语句3.清空表数据4.表添加字段5.表修改字段7.删除表字段8.删除表1.创建数据库-- 创建数据库名为test_database的数据库create database `test_database`;2.创建表-- 创建表名为student的数据表create table `test_database`.`student` ( `id` bigint(0) NOT NULL COMMENT 'ID', `nam