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。

作者：朱小五来源：凹凸数据大家好，我是小五昨晚遇到一道数据行转列问题，差点翻了车，跟大家分享一下。先跟大家讲一下，常见的行转列一般是这种形式：通常用来考察“如何用SQL、或者Python实现？”昨天群里有个朋友问了一道类似的题，我张嘴就来。结果拿来测试表一看，翻车了啊！这并不是常见的那种行转列啊！相当于分组筛选，然后横向拼接到一起？这思路也不对啊不过既然

Mysql分库分表方案1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等

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python随着Python3.13的发布，开发者终于迎来了一系列备受期待的优化与新特性。作为Python3.x系列的最后一个重要版本，Python3.13不仅提升了性能，还改善了语言特性、工具支持，并且增强了兼容性。无论是企业级应用，还是个人项目，Pyt

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