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MySQL优化方向： 在设计上：存储引擎、字段类型、范式 在功能上：索引、缓存、分库分表 在架构上：集群、主从复制、读写分离、负载均衡 Sql语句优化 1、插入优化 ● 大量数据采用批量插入形式（每提交一个SQL插入语句客户端就要网络请求到服务端，需要进行连接-传输数据-断开连接等操作） ● 事务设置手动提交，MySQL默认是自动提交，意味着每写一个SQL事务就自动提交，可能会频繁的设计事务开始和提交，所以建议手动提交。 2、order by 优化 Using filesort:通过表的索引或者全表扫描，读

Redis介绍： Redis官网：http://www.redis.cn/ Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes），列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本

并发事务问题 在多个事务并发运行时，会遇到操作相同的数据来完成各自任务，可能会存在以下问题： 脏数据（Dirty READ） 当一个事物正在访问数据并且对数据进行修改，而这个操作还没有提交到数据库中，这使另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了该数据，因为数据还没有提交到数据库，那么另一个事务读到的这个数据就是脏数据，依据脏数据的所有操作是不正确的。 示例： 总结：A事务读取到B事务尚未提交的更改数据，并在这个脏数据的基础上进行操作，如果B事务进行回滚，A事务读取到的事务是不被承认的。 不可重复读（Unr

索引底层结构 MySQL支持两种索引：一种是基于B树索引、一种是基于哈希表索引，这两种索引的查询效率比较高 MySQL中B树（B+树）的索引结构： B树特征 大多数的存储引擎都支持B树索引，B树通常意味着所有的值按照顺序存储，并且每个叶子节点到根的距离相同，B树索引能够加快数据访问的速度。 1、根节点至少包含两个孩子 。 2、树中每个结点最多含有m个孩子(m >= 2)。 3、除了根节点和叶结点外，其他每个结点至少含有ceil(m/2)个孩子，ceil为向上取整 。 4、所有叶子结点位于同一层（高

数据类型： 1，整数类型： 2，浮点类型： 浮点数，和钱相关的计算，推荐使用decimal 3，日期型 范式： 第一范式：保持原子性 即指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性 第二范式：非主属性完全依赖于主关键字 即不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。 第三范式：不存在传递依赖 BC范式：每一个表中只有一个候选键 BC范