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MySQL优化面试

时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：15人阅读

TABLE user_index( id int auto_increment primary key, first_name varchar(16), last_name VARCHAR(16), id_card VARCHAR(18), information text );

-- 更改表结构 alter table user_index -- 创建一个first_name和last_name的复合索引，并命名为name add key name (first_name,last_name), -- 创建一个id_card的唯一索引，默认以字段名作为索引名 add UNIQUE KEY (id_card), -- 鸡肋，全文索引不支持中文 add FULLTEXT KEY (information); 复制代码

show create table user_index：

创建表时指定索引

CREATE TABLE user_index2 (
    id INT auto_increment PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18),
    information text,
    KEY name (first_name, last_name),
    FULLTEXT KEY (information),
    UNIQUE KEY (id_card)
);
复制代码

删除索引

根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引：alter table 表名 drop KEY 索引名

alter table user_index drop KEY name;
alter table user_index drop KEY id_card;
alter table user_index drop KEY information;
复制代码

删除主键索引：alter table 表名 drop primary key（因为主键只有一个）。这里值得注意的是，如果主键自增长，那么不能直接执行此操作（自增长依赖于主键索引）：

需要取消自增长再行删除：

alter table user_index
-- 重新定义字段
MODIFY id int,
drop PRIMARY KEY
复制代码

但通常不会删除主键，因为设计主键一定与业务逻辑无关。

执行计划explain

CREATE TABLE innodb1 (
    id INT auto_increment PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18),
    information text,
    KEY name (first_name, last_name),
    FULLTEXT KEY (information),
    UNIQUE KEY (id_card)
);
insert into innodb1 (first_name,last_name,id_card,information) values (‘张‘,‘三‘,‘1001‘,‘华山派‘);
复制代码

我们可以通过explain selelct来分析SQL语句执行前的执行计划：

由上图可看出此SQL语句是按照主键索引来检索的。

执行计划是：当执行SQL语句时，首先会分析、优化，形成执行计划，在按照执行计划执行。

索引使用场景（重点）

where

上图中，根据id查询记录，因为id字段仅建立了主键索引，因此此SQL执行可选的索引只有主键索引，如果有多个，最终会选一个较优的作为检索的依据。

-- 增加一个没有建立索引的字段
alter table innodb1 add sex char(1);
-- 按sex检索时可选的索引为null
EXPLAIN SELECT * from innodb1 where sex=‘男‘;
复制代码

可以尝试在一个字段未建立索引时，根据该字段查询的效率，然后对该字段建立索引（alter table 表名 add index(字段名)），同样的SQL执行的效率，你会发现查询效率会有明显的提升（数据量越大越明显）。

order by

当我们使用order by将查询结果按照某个字段排序时，如果该字段没有建立索引，那么执行计划会将查询出的所有数据使用外部排序（将数据从硬盘分批读取到内存使用内部排序，最后合并排序结果），这个操作是很影响性能的，因为需要将查询涉及到的所有数据从磁盘中读到内存（如果单条数据过大或者数据量过多都会降低效率），更无论读到内存之后的排序了。

但是如果我们对该字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那么由于索引本身是有序的，因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出数据即可。而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。（从磁盘取数据是最影响性能的）

join

对join语句匹配关系（on）涉及的字段建立索引能够提高效率

索引覆盖

如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据（否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描），这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后==只写必要的查询字段==，以增加索引覆盖的几率。

这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引，因为优先使用索引的优势就在于其体积小。

语法细节（要点）

在满足索引使用的场景下（where/order by/join on或索引覆盖），索引也不一定被使用

字段要独立出现

比如下面两条SQL语句在语义上相同，但是第一条会使用主键索引而第二条不会。

select * from user where id = 20-1;
select * from user where id+1 = 20;
复制代码

`like`查询，不能以通配符开头

比如搜索标题包含mysql的文章：

select * from article where title like ‘%mysql%‘;
复制代码

这种SQL的执行计划用不了索引（like语句匹配表达式以通配符开头），因此只能做全表扫描，效率极低，在实际工程中几乎不被采用。而一般会使用第三方提供的支持中文的全文索引来做。

但是 关键字查询 热搜提醒功能还是可以做的，比如键入mysql之后提醒mysql 教程、mysql 下载、mysql 安装步骤等。用到的语句是：

select * from article where title like ‘mysql%‘;
复制代码

这种like是可以利用索引的（当然前提是title字段建立过索引）。

复合索引只对第一个字段有效

建立复合索引：

alter table person add index(first_name,last_name);
复制代码

其原理就是将索引先按照从first_name中提取的关键字排序，如果无法确定先后再按照从last_name提取的关键字排序，也就是说该索引表只是按照记录的first_name字段值有序。

因此select * from person where first_name = ?是可以利用索引的，而select * from person where last_name = ?无法利用索引。

那么该复合索引的应用场景是什么？==组合查询==

比如对于select * person from first_name = ? and last_name = ?，复合索引就比对first_name和last_name单独建立索引要高效些。很好理解，复合索引首先二分查找与first_name = ?匹配的记录，再在这些记录中二分查找与last_name匹配的记录，只涉及到一张索引表。而分别单独建立索引则是在first_name索引表中二分找出与first_name = ?匹配的记录，再在last_name索引表中二分找出与last_name = ?的记录，两者取交集。

or，两边条件都有索引可用

一但有一边无索引可用就会导致整个SQL语句的全表扫描

状态值，不容易使用到索引

如性别、支付状态等状态值字段往往只有极少的几种取值可能，这种字段即使建立索引，也往往利用不上。这是因为，一个状态值可能匹配大量的记录，这种情况MySQL会认为利用索引比全表扫描的效率低，从而弃用索引。索引是随机访问磁盘，而全表扫描是顺序访问磁盘，这就好比有一栋20层楼的写字楼，楼底下的索引牌上写着某个公司对应不相邻的几层楼，你去公司找人，与其按照索引牌的提示去其中一层楼没找到再下来看索引牌再上楼，不如从1楼挨个往上找到顶楼。

如何创建索引

建立基础索引：在where、order by、join字段上建立索引。
优化，组合索引：基于业务逻辑
- 如果条件经常性出现在一起，那么可以考虑将多字段索引升级为==复合索引==
- 如果通过增加个别字段的索引，就可以出现==索引覆盖==，那么可以考虑为该字段建立索引
- 查询时，不常用到的索引，应该删除掉

前缀索引

语法：index(field(10))，使用字段值的前10个字符建立索引，默认是使用字段的全部内容建立索引。

前提：前缀的标识度高。比如密码就适合建立前缀索引，因为密码几乎各不相同。

==实操的难度==：在于前缀截取的长度。

我们可以利用select count(*)/count(distinct left(password,prefixLen));，通过从调整prefixLen的值（从1自增）查看不同前缀长度的一个平均匹配度，接近1时就可以了（表示一个密码的前prefixLen个字符几乎能确定唯一一条记录）

索引的存储结构

BTree

btree（多路平衡查找树）是一种广泛应用于==磁盘上实现索引功能==的一种数据结构，也是大多数数据库索引表的实现。

以add index(first_name,last_name)为例：

BTree的一个node可以存储多个关键字，node的大小取决于计算机的文件系统，因此我们可以通过减小索引字段的长度使结点存储更多的关键字。如果node中的关键字已满，那么可以通过每个关键字之间的子节点指针来拓展索引表，但是不能破坏结构的有序性，比如按照first_name第一有序、last_name第二有序的规则，新添加的韩香就可以插到韩康之后。白起 < 韩飞 < 韩康 < 李世民 < 赵奢 < 李寻欢 < 王语嫣 < 杨不悔。这与二叉搜索树的思想是一样的，只不过二叉搜索树的查找效率是log(2,N)（以2为底N的对数），而BTree的查找效率是log(x,N)（其中x为node的关键字数量，可以达到1000以上）。

从log(1000+,N)可以看出，少量的磁盘读取即可做到大量数据的遍历，这也是btree的设计目的。

B+Tree聚簇结构

聚簇结构（也是在BTree上升级改造的）中，关键字和记录是存放在一起的。

在MySQL中，仅仅只有Innodb的==主键索引为聚簇结构==，其它的索引包括Innodb的非主键索引都是典型的BTree结构。

哈希索引

在索引被载入内存时，使用哈希结构来存储。

查询缓存

缓存select语句的查询结果

在配置文件中开启缓存

windows上是my.ini，linux上是my.cnf

在[mysqld]段中配置query_cache_type：

0：不开启
1：开启，默认缓存所有，需要在SQL语句中增加select sql-no-cache提示来放弃缓存
2：开启，默认都不缓存，需要在SQL语句中增加select sql-cache来主动缓存（==常用==）

更改配置后需要重启以使配置生效，重启后可通过show variables like ‘query_cache_type’;来查看：

show variables like ‘query_cache_type‘;
query_cache_type    DEMAND
复制代码

在客户端设置缓存大小

通过配置项query_cache_size来设置：

show variables like ‘query_cache_size‘; query_cache_size 0

set global query_cache_size=6410241024; show variables like ‘query_cache_size‘; query_cache_size 67108864 复制代码

将查询结果缓存

select sql_cache * from user;

重置缓存

reset query cache;

缓存失效问题（大问题）

当数据表改动时，基于该数据表的任何缓存都会被删除。（表层面的管理，不是记录层面的管理，因此失效率较高）

注意事项

应用程序，不应该关心query cache的使用情况。可以尝试使用，但不能由query cache决定业务逻辑，因为query cache由DBA来管理。
缓存是以SQL语句为key存储的，因此即使SQL语句功能相同，但如果多了一个空格或者大小写有差异都会导致匹配不到缓存。

分区

一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。

当数据量较大时（一般千万条记录级别以上），MySQL的性能就会开始下降，这时我们就需要将数据分散到多组存储文件，==保证其单个文件的执行效率==。

最常见的分区方案是按id分区，如下将id的哈希值对10取模将数据均匀分散到10个.ibd存储文件中：

create table article(
    id int auto_increment PRIMARY KEY,
    title varchar(64),
    content text
)PARTITION by HASH(id) PARTITIONS 10
复制代码

查看data目录：

==服务端的表分区对于客户端是透明的==，客户端还是照常插入数据，但服务端会按照分区算法分散存储数据。

MySQL提供的分区算法

==分区依据的字段必须是主键的一部分==，分区是为了快速定位数据，因此该字段的搜索频次较高应作为强检索字段，否则依照该字段分区毫无意义

hash(field)

相同的输入得到相同的输出。输出的结果跟输入是否具有规律无关。==仅适用于整型字段==

key(field)

和hash(field)的性质一样，只不过key是==处理字符串==的，比hash()多了一步从字符串中计算出一个整型在做取模操作。

create table article_key(
    id int auto_increment,
    title varchar(64),
    content text,
    PRIMARY KEY (id,title)  -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分
)PARTITION by KEY(title) PARTITIONS 10
复制代码

range算法

是一种==条件分区==算法，按照数据大小范围分区（将数据使用某种条件，分散到不同的分区中）。

如下，按文章的发布时间将数据按照2018年8月、9月、10月分区存放：

create table article_range(
    id int auto_increment,
    title varchar(64),
    content text,
    created_time int,    -- 发布时间到1970-1-1的毫秒数
    PRIMARY KEY (id,created_time)   -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分
)charset=utf8
PARTITION BY RANGE(created_time)(
    PARTITION p201808 VALUES less than (1535731199),   -- select UNIX_TIMESTAMP(‘2018-8-31 23:59:59‘)
    PARTITION p201809 VALUES less than (1538323199),   -- 2018-9-30 23:59:59
    PARTITION p201810 VALUES less than (1541001599)    -- 2018-10-31 23:59:59
);
复制代码

注意：条件运算符只能使用==less than==，这以为着较小的范围要放在前面，比如上述p201808,p201819,p201810分区的定义顺序依照created_time数值范围从小到大，不能颠倒。

insert into article_range values(null,‘MySQL优化‘,‘内容示例‘,1535731180);
flush tables;   -- 使操作立即刷新到磁盘文件
复制代码

由于插入的文章的发布时间1535731180小于1535731199（2018-8-31 23:59:59），因此被存储到p201808分区中，这种算法的存储到哪个分区取决于数据状况。

list算法

也是一种条件分区，按照列表值分区（in (值列表)）。

create table article_list(
    id int auto_increment,
    title varchar(64),
    content text,
    status TINYINT(1),   -- 文章状态：0-草稿，1-完成但未发布，2-已发布
    PRIMARY KEY (id,status)   -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分
)charset=utf8
PARTITION BY list(status)(
    PARTITION writing values in(0,1),   -- 未发布的放在一个分区    
    PARTITION published values in (2)    -- 已发布的放在一个分区
);
复制代码

insert into article_list values(null,‘mysql优化‘,‘内容示例‘,0);
flush tables;
复制代码

分区管理语法

range/list

增加分区

前文中我们尝试使用range对文章按照月份归档，随着时间的增加，我们需要增加一个月份：

alter table article_range add partition(
    partition p201811 values less than (1543593599)    -- select UNIX_TIMESTAMP(‘2018-11-30 23:59:59‘)
    -- more
);
复制代码

删除分区

alter table article_range drop PARTITION p201808
复制代码

注意：==删除分区后，分区中原有的数据也会随之删除！==

key/hash

新增分区

alter table article_key add partition partitions 4
复制代码

销毁分区

alter table article_key coalesce partition 6
复制代码

key/hash分区的管理不会删除数据，但是每一次调整（新增或销毁分区）都会将所有的数据重写分配到新的分区上。==效率极低==，最好在设计阶段就考虑好分区策略。

分区的使用

当数据表中的数据量很大时，分区带来的效率提升才会显现出来。

只有检索字段为分区字段时，分区带来的效率提升才会比较明显。因此，==分区字段的选择很重要==，并且==业务逻辑要尽可能地根据分区字段做相应调整==（尽量使用分区字段作为查询条件）。

水平分割和垂直分割

水平分割：通过建立结构相同的几张表分别存储数据

垂直分割：将经常一起使用的字段放在一个单独的表中，分割后的表记录之间是一一对应关系。

分表原因

为数据库减压
分区算法局限
数据库支持不完善（5.1之后mysql才支持分区操作）

id重复的解决方案

借用第三方应用如memcache、redis的id自增器
单独建一张只包含id一个字段的表，每次自增该字段作为数据记录的id

集群

横向扩展：从根本上（单机的硬件处理能力有限）提升数据库性能。由此而生的相关技术：==读写分离、负载均衡==

安装和配置主从复制

环境

Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo)（虚拟机）
mysql5.7（下载地址）

安装和配置

解压到对外提供的服务的目录（我自己专门创建了一个/export/server来存放）

tar xzvf mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /export/server
cd /export/server
mv mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64 mysql
复制代码

添加mysql目录的所属组和所属者：

groupadd mysql
useradd -r -g mysql mysql
cd /export/server
chown -R mysql:mysql mysql/
chmod -R 755 mysql/
复制代码

创建mysql数据存放目录（其中/export/data是我创建专门用来为各种服务存放数据的目录）

mkdir /export/data/mysql
复制代码

初始化mysql服务

cd /export/server/mysql
./bin/mysqld --basedir=/export/server/mysql --datadir=/export/data/mysql --user=mysql --pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid --initialize
复制代码

如果成功会显示mysql的root账户的初始密码，记下来以备后续登录。如果报错缺少依赖，则使用yum instally依次安装即可

配置my.cnf

vim /etc/my.cnf [mysqld] basedir=/export/server/mysql datadir=/export/data/mysql socket=/tmp/mysql.sock user=mysql server-id=10 # 服务id，在集群时必须唯一，建议设置为IP的第四段 port=3306 # Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks symbolic-links=0 # Settings user and group are ignored when systemd is used. # If you need to run mysqld under a different user or group, # customize your systemd unit file for mariadb according to the # instructions in http://fedoraproject.org/wiki/Systemd

[mysqld_safe] log-error=/export/data/mysql/error.log pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid # # include all files from the config directory # !includedir /etc/my.cnf.d 复制代码

将服务添加到开机自动启动

cp /export/server/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld
复制代码

启动服务

service mysqld start
复制代码

配置环境变量，在/etc/profile中添加如下内容

# mysql env
MYSQL_HOME=/export/server/mysql
MYSQL_PATH=$MYSQL_HOME/bin
PATH=$PATH:$MYSQL_PATH
export PATH
复制代码

使配置即可生效

source /etc/profile
复制代码

使用root登录

mysql -uroot -p
# 这里填写之前初始化服务时提供的密码
复制代码

登录上去之后，更改root账户密码（我为了方便将密码改为root），否则操作数据库会报错

set password=password(‘root‘);
flush privileges;
复制代码

设置服务可被所有远程客户端访问

use mysql;
update user set host=‘%‘ where user=‘root‘;
flush privileges;
复制代码

这样就可以在宿主机使用navicat远程连接虚拟机linux上的mysql了

配置主从节点

配置master

以linux（192.168.10.10）上的mysql为master，宿主机（192.168.10.1）上的mysql为slave配置主从复制。

修改master的my.cnf如下

[mysqld] basedir=/export/server/mysql datadir=/export/data/mysql socket=/tmp/mysql.sock user=mysql server-id=10 port=3306 # Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks symbolic-links=0 # Settings user and group are ignored when systemd is used. # If you need to run mysqld under a different user or group, # customize your systemd unit file for mariadb according to the # instructions in http://fedoraproject.org/wiki/Systemd log-bin=mysql-bin # 开启二进制日志 expire-logs-days=7 # 设置日志过期时间，避免占满磁盘 binlog-ignore-db=mysql # 不使用主从复制的数据库 binlog-ignore-db=information_schema binlog-ignore-db=performation_schema binlog-ignore-db=sys binlog-do-db=test #使用主从复制的数据库

[mysqld_safe] log-error=/export/data/mysql/error.log pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid # # include all files from the config directory # !includedir /etc/my.cnf.d 复制代码

重启master

service mysqld restart
复制代码

mysql> show variables like ‘log_bin‘;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | ON    |
+---------------+-------+
复制代码

在master的数据库中建立备份账号：backup为用户名，%表示任何远程地址，用户back可以使用密码1234通过任何远程客户端连接master

grant replication slave on *.* to ‘backup‘@‘%‘ identified by ‘1234‘
复制代码

查看user表可以看到我们刚创建的用户：

mysql> use mysql
mysql> select user,authentication_string,host from user;
+---------------+-------------------------------------------+-----------+
| user          | authentication_string                     | host      |
+---------------+-------------------------------------------+-----------+
| root          | *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6AF209E1B | %         |
| mysql.session | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost |
| mysql.sys     | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost |
| backup        | *A4B6157319038724E3560894F7F932C8886EBFCF | %         |
+---------------+-------------------------------------------+-----------+
复制代码

新建test数据库，创建一个article表以备后续测试

CREATE TABLE `article` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `content` text,
  PRIMARY KEY (`id`)
) CHARSET=utf8;
复制代码

重启服务并刷新数据库状态到存储文件中（with read lock表示在此过程中，客户端只能读数据，以便获得一个一致性的快照）

[root@zhenganwen ~]# service mysqld restart
Shutting down MySQL.... SUCCESS! 
Starting MySQL. SUCCESS! 
[root@zhenganwen mysql]# mysql -uroot -proot
mysql> flush tables with read lock;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
复制代码

查看master上当前的二进制日志和偏移量（记一下其中的File和Position）

mysql> show master status \G
*************************** 1. row ***************************
             File: mysql-bin.000002
         Position: 154
     Binlog_Do_DB: test
 Binlog_Ignore_DB: mysql,information_schema,performation_schema,sys
Executed_Gtid_Set: 
1 row in set (0.00 sec)
复制代码

File表示实现复制功能的日志，即上图中的Binary log；Position则表示Binary log日志文件的偏移量之后的都会同步到slave中，那么在偏移量之前的则需要我们手动导入。

主服务器上面的任何修改都会保存在二进制日志Binary log里面，从服务器上面启动一个I/O thread（实际上就是一个主服务器的客户端进程），连接到主服务器上面请求读取二进制日志，然后把读取到的二进制日志写到本地的一个Realy log里面。从服务器上面开启一个SQL thread定时检查Realy log，如果发现有更改立即把更改的内容在本机上面执行一遍。

如果一主多从的话，这时主库既要负责写又要负责为几个从库提供二进制日志。此时可以稍做调整，将二进制日志只给某一从，这一从再开启二进制日志并将自己的二进制日志再发给其它从。或者是干脆这个从不记录只负责将二进制日志转发给其它从，这样架构起来性能可能要好得多，而且数据之间的延时应该也稍微要好一些

手动导入，从master中导出数据

mysqldump -uroot -proot -hlocalhost test > /export/data/test.sql
复制代码

将test.sql中的内容在slave上执行一遍。

配置slave

修改slave的my.ini文件中的[mysqld]部分

log-bin=mysql
server-id



                  

	 	
                    
                        
                            
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                                   adb命令开关蓝牙及NFC                                
                            
							  								  							
                                
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                                   解决数据库连接错误 您在wp-config.php文件中提供的数据库用户名和密码可能不正确，或者无法连接到localhost上的数据库服务器，这意味着您的主机数据库服务器已停止工作。                                
                            
							  								  							
                                
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                                   使用java自动填充，实现mysql的创建修改时间的自动填充                                
                            
							  								  							
                                
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                                   Linux mount挂载磁盘报错  mount: wrong fs type, bad option, bad superblock on /dev/vdb                                
                            
							  								  							
                                
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                                   关于mysql创建数据库中字符集和排序规则的选择                                
                            
							  								  							
                                
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                                   Linux设置Mysql开机自启动服务                                
                            
							  								  							
                                
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                                   SQL2008：WITH MOVE 子句可用于重新定位一个或多个文件                                
                            
							  								  							
                                
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                                   图数据库Neo4j在GIS系统的应用                                
                            
							  								  							
                                
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                                   SpringBoot配置  druid 数据源配置   慢SQL记录                                
                            
							  								  							
                                
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                                   SQL state [72000]; error code [1013]; ORA-03111: 通信通道收到中断; java.sql.SQLException: ORA-01745: 无效的主机/绑定变量名;java.sql.SQLException: ORA-01013: 用户请求取消当前的操作                                
                            
							  								  							
                                
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                                   docker-compose启动MySQL并配置远程登录                                
                            
							  								  							
                                
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                                   Mysql安装（for mac）                                
                            
							  								  							
                                
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                                   kettle将图片转换至二进制存储至数据库                                
                            
							  								  							
                                
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                                   adb的安装及配置                                
                            
							  								  							
                                
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                                   使用PHP控制MODBUS-RTU设备                                
                            
							  								  							
                                
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                                   MySQL 查询时间差值大于某一个值的 记录                                
                            
							  								  							
                                
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                                   MongoDB内存配置 --wiredTigerCacheSizeGB

MySQL优化面试

创建表时指定索引

删除索引

执行计划explain

索引使用场景（重点）

where

order by

join

索引覆盖

语法细节（要点）

字段要独立出现

like查询，不能以通配符开头

复合索引只对第一个字段有效

or，两边条件都有索引可用

状态值，不容易使用到索引

如何创建索引

前缀索引

索引的存储结构

BTree

B+Tree聚簇结构

哈希索引

查询缓存

在配置文件中开启缓存

在客户端设置缓存大小

将查询结果缓存

重置缓存

缓存失效问题（大问题）

注意事项

分区

MySQL提供的分区算法

hash(field)

key(field)

range算法

list算法

分区管理语法

range/list

增加分区

删除分区

key/hash

新增分区

销毁分区

分区的使用

水平分割和垂直分割

分表原因

id重复的解决方案

集群

安装和配置主从复制

环境

安装和配置

配置主从节点

配置master

配置slave

人气教程排行

`like`查询，不能以通配符开头