龙大的博客

实际开发中，应根据业务需求选择合适的隔离级别，必要时结合显式锁机制来确保数据一致性。：Next-Key Locking锁住(20, +∞)区间，阻止插入操作。：出现"写幻读"，需使用。

REPEAT READ）下，事务 A 和事务 B 对同一行数据的操作时会产生什么呢？在 MySQL 的默认事务隔离级别（

以下是一个详细的混合架构配置示例，结合 Spring 动态数据源和 ShardingSphere 实现多租户+分库分表的场景：tenant_001tenant_002应用层Spring动态数据源根据租户ID路由ShardingSphere数据源1ShardingSphere数据源2物理数据库组1物理数据库组2订单库_00订单库_01订单库_00订单库_01二、详细配置实现1. 第一层：Spring动态数据源（租户路由）2. 第二层：ShardingSphere分片规则配置3. 使用示例

ShardingSphere 与 Spring 动态数据源切换机制的对比及原理。ShardingSphere集群A。ShardingSphere集群B。Spring动态数据源。

分库分表需要根据实际业务负载模式选择方案，建议在单表数据量超过500万行或磁盘占用超过50GB时开始考虑拆分，同时配合监控系统实时跟踪分片效果。

在 MySQL 中，非聚集索引（通常是 B+ 树实现）叶子节点的排序规则对于快速的查找和检索非常重要。对于非聚集索引，叶子节点的排序是根据索引列（或列组）进行的。

gh-ost通过以上步骤实现了在线、安全、逐渐的 MySQL 数据迁移。其设计保证了在整个过程中，数据的一致性和准确性，以及对生产系统的影响最小。利用事务隔离和二进制日志捕获gh-ost确保所有变更都在迁移过程中得以有效处理，最终实现平滑的表结构更新。

Undo Log 是 MySQL InnoDB 存储引擎中实现事务回滚的重要组成部分，它记录了可以回滚的操作数据。通过 Undo Log，数据库可以保证数据的一致性和完整性，尤其在事务操作失败或需要手动回滚时，它提供了恢复到之前状态的能力。虽然具体内容以二进制形式存储，但其基本结构包括事务 ID、LSN、操作类型和原始数据，极大地支持了数据库事务的特性。

Redo Log 是 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的重要组成部分，负责记录所有事务以支持崩溃恢复。由于它是二进制格式且结构复杂，通常不直接以可读文本方式展示；但是，可以通过工具进行解析和查看。其设计确保了数据的持久性和一致性，尤其在发生系统崩溃或错误时。

Binlog（Binary Log）是 MySQL 中的二进制日志，记录了所有更改数据库的操作，包括数据的插入、更新和删除，它是主从复制、数据恢复和审计的重要来源。

在 MySQL 中，EXPLAIN语句用于分析 SQL 查询的执行计划。EXPLAIN输出的结果中包含多个字段，其中type和ref字段是理解查询执行方式的重要部分。

命令格式功能：将现有表重命名为新的表名。

命令在MySQL中用于高效地删除表中的所有数据，但保留表结构和定义。它通过快速重置表空间和元数据来实现数据清空，而不是直接删除数据文件。命令时，需谨慎操作，并确保有必要的备份，以防数据丢失。命令更高效，但也意味着其操作是不可逆的。

请注意，上述信息提供了一般的指导，实际的限制可能会因版本、配置、硬件资源以及其他因素而有所不同。在部署和优化数据库时，应考虑到特定环境中的实际限制。

MySQL支持多种存储引擎，如InnoDB和MyISAM，每种引擎都有自己的特性和限制。

Binlog，即二进制日志，是MySQL数据库中的一个二进制文件，主要用于记录数据库中所有的DDL（Data Definition Language）和DML（Data Manipulation Language）语句，用于实现数据的复制和恢复。

数据库设计分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、应用程序设计和运行维护6个阶段。

结构化数据指的是按照一定格式排列，便于机器读取和搜索的数据。这类数据通常存储在关系型数据库中，如SQL数据库，它们有明确的数据模型和结构，例如表格，其中定义了行和列。每一列都有确定的数据类型，每一行都是一个数据记录。

目录相同点不同点 数据复制：索引和表选项：默认值和约束：自定义能力：使用场景：性能： 综上所述，和虽然都用于创建新表，但根据是否需要复制数据、保留索引和表选项以及自定义表结构的需求，会选择不同的语句来满足特定的场景。

列是主键并自动递增，起始值为 1001。在这个示例中，创建了一个名为。，并且有一个表级注释。

在MySQL中，当进行字符串和整数的比较时，MySQL会尝试将字符串转换为数值来进行比较。这种转换遵循特定的规则：如果字符串的开头部分包含数字，那么MySQL会将这个数字部分提取出来，并将其用作比较的数值。如果字符串以非数字字符开头，则在比较时该字符串会被转换为数值0。

遵循这三个范式，数据库设计者可以创建既能够反映现实世界数据特征，又能够保持良好性能的数据库结构。尽管有时候为了性能考虑，设计者可能会有意识地违反范式原则，这种情况通常称为反范式化（denormalization）。反范式化通常在需要优化查询性能的特定场景下进行，但可能会牺牲数据冗余和更新操作的效率。

通过上述手段，可以有效地优化SQL语句和数据库性能，提升数据检索的效率和速度。在实际应用中，通常需要结合具体的业务场景和数据特点，进行综合考虑和调整。IN 与 <= 且 >=的合理选择。

假设我们有两个表：orders（订单表）和 customers（客户表），我们想要查找至少有一个订单的所有客户。这里，一旦找到至少一个存在的订单，对应的。与任何值的比较都不会返回真。子句就会返回真，而且不关心。总结来说，当查询涉及到可能有。会在比较中被忽略，因为。

在设计 SQL 查询时，应当考虑是否有更有效的方式来达到同样的目的，比如使用 IN、EXISTS、JOIN 或其他条件表达式，这些方式可能会使查询更加高效。在实际应用中，也应该对查询进行测试和分析，以确保它们的性能符合要求。

总结来说，如果查询的是离散的、非连续的值集合，且这些值可以利用索引，则 IN 可能比 = 更高效。然而，具体情况取决于数据分布、索引设计、查询优化器的行为等多种因素。在设计查询时，应该根据具体情况进行测试和分析，以确定最佳的查询方式。

总结来说，IN 列表的最佳使用情况是列表项数量较少、值具有高选择性、无重复值，并且所涉及的列有索引。在处理大量数据时，应考虑使用其他查询方法。对于特定的数据库系统，还应遵守其关于 IN 列表大小的指南和限制。

聚集索引是一种特殊类型的索引，其中表中的数据行实际上是按照索引键的顺序存储的。在MySQL的InnoDB存储引擎中，聚集索引通常与表的主键关联。每个表只能有一个聚集索引，因为数据不能按照两个以上的顺序存储。聚集索引决定了表中数据的物理顺序。主键查询非常快，因为索引结构直接指向带有数据的页。当按照索引顺序进行范围查询时，聚集索引非常有效。非聚集索引是数据库中的一种索引，它的结构独立于数据行的物理存储顺序。非聚集索引包含索引键值和指向数据行的指针（主键地址）。一个表可以有多个非聚集索引。

列是一个地理数据类型，创建了一个空间索引，用于地理位置查询。列被定义为主键，MySQL会自动为这个列创建一个主键索引。列创建了一个前缀索引，只索引了内容的前100个字符。两个列，可以加速同时涉及这两个字段的查询。列创建了一个普通索引，用来加速基于。这个例子创建了一个组合索引，包含。

尽管JSON数据类型提供了存储和查询灵活性，但它不应该被用作替代传统关系型数据库模式的主要手段。建议在以下情况下使用JSON数据类型：

LIMIT n通常更适用于简单的数据检索，而且性能较好。LIMIT n, m适用于分页场景，但对于大的偏移量 n，性能可能会下降。使用上述解决方案可以帮助优化分页查询的性能。

Group by a,b，多个字段HAVING count（a）>1是针对每个唯一的a和b组合进行计数。

不同的插入命令在处理唯一键冲突时具有不同的行为。在锁的层面，INSERT INTO和INSERT IGNORE INTO通常涉及行锁，而INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE和REPLACE INTO可能会涉及间隙锁，特别是在并发环境下。间隙锁是为了保持事务隔离性而设置的，它锁定了一个范围，防止其他事务插入到这个范围内。每种方式在并发场景下都有可能产生死锁，尤其是在多个事务试图以不同顺序访问同一组数据时。因此，设计数据库操作时需要考虑锁的影响，合理安排事务顺序，以减

目录一、背景介绍 今天翻阅自己的老电脑，无意中发现了之前学习Mysql笔记，看了一下，还是挺不错的，所以分享出来一起学习，内容以思维导图的方式展示，

悲观锁(Pessimistic Lock)      顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。乐观锁(Optimistic Lock)        顾名思义，就是