rgbhi的博客

写mongodb查询的时候，使用了Criteria 的regex。但是查询一些特殊字符的时候，需要做下转义处理，重点如下。这样就不会再报正则的错误。

9.0的规范，ai表示accent insensitivity，也就是“不区分音调”，而ci表示case insensitivity，也就是“不区分大小写”。mysql 建立索引，特别是unique索引，是跟字符集、字符排序规则有关的。那么会报错，因为mysql认为中文括号，英文括号，是一个字符（不区分大小写）根据规则的含义，改为带cs的规则，就可以避免这种不区分字符大小写的报错。对于utf8mb4_0900_ai_ci来说，0900代表。上述这种数据，如果选了。

表迁移，先导的表结构，没想到一些表导入失败，并且报“Cannot add foreign key constraint”。提示已经很详细了，无法添加外键约束。意思是，要创建这张表之前，REFERENCES qrtz_triggers这张表需要先被创建出来。所以，搜索一下创建语句里，有哪些表REFERENCES，将那些表先导入才行。外表和外表之间可能也有创建顺序关系，仔细导入。想想如何解决这种问题，避免以后再遇到，手动理清这些表的引用关系还是很麻烦的。建议：默认的数据库导出表的顺序是字典序的。

B+树索引的使用根据上一篇文章，我们已知，Mysql施加索引的底层结构是B+树（innodb），B+树是根据某一值来进行排序的。我们日常使用中，索引可以引用了很多列，而不是单一列的索引。1、如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。2、不能跳过索引中的列，否则生效的只能是索引左侧没跳过的列。3、如果查询中有某个列是范围查询，则其右边的列都无法使用索引优化查找。上面三条意味着，索引中列的顺序，至关重要。哈希索引只有Memory引擎显式支持哈希索引（NDB集群所有也支持）。Innodb

我们知道，数据库的底层索引，都是由B类树实现的。什么是B类树？为什么选用B类树呢？这是我们需要探寻的。在学习B类树之前，还是先复习一下平衡二叉树的知识一个顶点两个叉（叶子）。左右高度差不超过1。如果超过，则需要左右旋转来重新保持平衡。左边子结点小于父结点，右边子结点大于父结点。（大小规则，自定义）这样，查找的话，每次比较查找的值与节点的值，从而判断是从左还是从右边下去，可以将查找比较次数降低到不足Log(n)，n为结点数。那B树跟二叉平衡树有什么差别呢？B树的叉更多了，二叉树就2个叉，要

列总是不应该设置的太长的，除非每次查一定是要这么长的键内容。我们可以看到，从存储引擎到服务器层面，是用行缓冲去copy数据的，在服务器层再解码成各个列。如果无意义的列太多，是会消耗大量的CPU资源的。范式、反范式是什么？教科书里很大的一个问题，就是承载着概念的词，也可以叫术语，如果没有学习过这种概念（术语），那么一个人很难知晓，这个词到底代表什么，到底是什么意思。而这种词可能就只是一小部分人约定俗成的，不同的行业，同样的术语可能都代表不同的意思。感谢互联网，可以轻松查找这些词对应的概念，如果是以

选择数据类型的一般性偏好1、在确保没有低估需要储存的值的范围下，选择占用越小的数据类型。这很容易理解，谁都不喜欢啰嗦的话语，计算机也一样。2、简单就好如果该列需要排序，优先选用数据库里已内置的数据类型。比如储存时间，大家应该都会去使用datatime，timestamp这种，而不会使用字符串来储存。因为整型比字符操作代价更低（更快）。还有一个例子是用整型储存ip地址。3、尽量避免 null这指的是要排序的列里，最好不要使用null值，如果只是查询不排序，那无所谓了。不建议在可为空的列上，做索引。