mysql之覆盖索引

概念 如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index)，也就是平时所说的不需要回表操作 判断标准 使用explain，可以通过输出的extra列来判断，对于一个索引覆盖查询，显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询.

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MySQL分区表-电商数据库设计及优化学习笔记 一、背景 这里是我的电商数据库设计及优化学习笔记中关于MySQL分区表部分的内容。

二、MySQL分区表 1、使用分区表需要注意的：  *确认MySQL服务器是否支持分区表  使用mysql>show plugins来查看  分区表的特点：  *在逻辑上为一个表，在物理上存储在多个文件中 2、常用的分区表的类型： 2.1 哈希类型的分区： 主要特点：  根据MOD（分区键，分区数）的值把数据行存储到表的不同分区中，这样的分区称为哈希分区。

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1、查看所有数据库 show databases;

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2、创建一个名为test的数据库 create database test;

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一、集群化方案 1、MySQL应用的演化 MySQL与HBase说到最核心的点，是一种数据存储方案。方案本身没有对错、没有好坏，只有合适与否。相信多数公司都与MySQL有着不解之缘，部分学校的课程甚至直接以SQL语言作为数据库讲解。

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在初创型互联网公司中，开发们整天想的唯一一件事，就是“把功能做出来”；而当公司业务量逐渐上涨、甚至翻了好几番之后，最开始的程序上的问题，就一个接一个地暴露了出来。

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在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。

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做后台开发的程序猿通常需要写各种各样的sql，可很多时候写出来的sql虽然能满足功能性需求，性能上却不尽人意。如果业务复杂，表结构和索引设计又不合理的话，写出来的sql执行时间可能会达到几十甚至上百秒，对于生产环境来说，这是相当恐怖的一件事。

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既然MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布了，现在是时候回顾一下这两大开源关系型数据库是如何彼此竞争的。 在这些版本之前，人们普遍认为，Postgres在功能集表现更出色，也因其“学院派”风格而备受称赞，MySQL则更善长大规模并发读/写。

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谈到数据库，大家第一想法就是怎么去优化，怎么让查询操作更快。我认为最好的方式就是从开始数据库设计的时候就要尽量考虑周全。如果不幸是个老项目，就得从优化入手了。接下就从设计和优化谈一下我的一些认识和经验。

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