前言说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型.....你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而

对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是B树结构，可以加速SQL查询。但对于B树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B树聚簇索引，B树二级索引，最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识，内容较为枯燥，因此采用较多的图片补充说明，希望能对读者有帮助。

在MySQL数据库怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。　　建立索引不是建的越多越好，原则是：　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。HiveSQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在

现象：网站访问越来越慢，最后无法访问了，经过检查发现磁盘满了。仔细查询下来确认是由于mysql的binlog太多太大占用了空间。分析过程及解决方案：通常出现这种问题都应该登录服务器检查磁盘、内存和进程使用的情况，通过top、df–h和free–m来检查，发现磁盘空间满了。再进一步通过du–sh对可以的目录进行检查，发现是mysql的binl

查看mysql的二进制数据，开源使用Navicat查看，点击查看显示原始数据模式如下：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up7fdfd50bb9e84619c312e4e527f35c684fa.png)用sql语句查询可以使用下面的语句：SELECTFROM表名W

MySQL的主从同步是一个很成熟的架构，优点为：①在从服务器可以执行查询工作(即我们常说的读功能)，降低主服务器压力;②在从主服务器进行备份，避免备份期间影响主服务器服务;③当主服务器出现问题时，可以切换到从服务器。mysql主(称master)从(称slave)复制的原理：1、master将数据改变记录到二进制日志(binarylog

SQL语句优化规范：1\.使用mysqlexplain对sql执行效率进行检测，explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。1)使用方法：在select语句前加上explain即可2)explain分析结果形式如下：table|type

MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory

Mysql数据库常用存储引擎数据库存储引擎：是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是插件式存储引擎。