在优化group by查询的时候，一般的会想到两个名词：松散索引扫描（Loose Index Scan）和紧凑索引扫描（Tight Index Scan），因为通过这两种索引扫描就可以高效快速弟完成group by操作。

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北京时间5月11日消息，在本届Build2017开发者大会之中，微软介绍了Azure云平台的大量更新。不仅开始支持MySQL及PostgreSQL，微软还发布了一款全球化分布式多模型数据库Cosmos DB帮助Azure。

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在 Build 2017 开发者大会的主题演讲期间，微软介绍了 Azure 云平台方面的诸多更新。除了宣布 Azure 支持 MySQL / PostgreSQL 之外，该公司还发布了 Cosmos DB 这款“全球化分布式多模型数据库”服务。

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基础数据存储 基础数据存储使用mysql，因用户评论为文本信息，通常包含文字、字符等，占用的存储空间比较大，为此mysql作为基础数据库只存储非文本的评论基础信息，包括评论状态、用户、时间等基础数据，以及图片、标签、点赞等附加数据。

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1、 对子查询的优化表现不佳。 　　2、 对复杂查询的处理较弱 　　3、 查询优化器不够成熟 　　4、 性能优化工具与度量信息不足 　　5、 审计功能相对较弱 　　6、 安全功能不成熟，甚至可以说很粗糙。

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　工作过程中有时候会接收到数据库服务器器load 飙高的报警,比如: 　　load1 15.25 base: 8.52,collect time:2014-08-30 　　如何处理load 异常飙高的报警呢？ 本文尝试从原理，原因，解决方法来阐述这类问题的解决思路。

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聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体的细节依赖于其实现方式，但innoddb 的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。 　　当表有聚簇索引时，它的数据实际上存放在索引的叶子页（leaf page）中。

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MySQL支撑百万级流量高并发的网站的部署方法是本文我们主要要介绍的内容，了解了这部分内容我们自己就能用MySQL来支撑百万级流量高并发的网站了，接下来我们就开始介绍这部分内容。 　　1、MySQL服务器集群 　　由于是小公司在资金和成本上都有所限制，而且在技术上也没有几个技术员接触过，所以这个方法自然就让大伙否决了。

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很多人都将作为数据库表结构设计“圣经”，认为只要按照这个范式需求设计，就能让设计出来的表结构足够优化，既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求。殊不知，在N年前被奉为“圣经”的数据库设计3范式早就已经不完全适用了。

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碰到过好几次这样的题目,可每次都不能答的完全正确，现在大概列出如下：(望各位补充) 　　1.数据库的设计 　　(尽量把数据库设计的更小的占磁盘空间。 　　(1).尽可能使用更小的整数类型。(mediumint就比int更合适)。

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