1、5版本前的RANGE、LIST、HASH分区要求分区键必须是int；MySQL5及以上，支持非整形的RANGE和LIST分区，即：range columns 和 list columns (可以用字符串来进行分区)。
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2、像这种分页最大的页码页显然这种时 间是无法忍受的。从中我们也能总结出两件事情：1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
3、为字段指定别名 在使用 SELECT 语句查询数据时，MySQL 会显示每个 SELECT 后面指定输出的字段。有时为了显示结果更加直观，我们可以为字段指定一个别名。
4、redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。 redo log是物理日志，记录的是在某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1。
5、NavicatforMySQL是一套专为MySQL设计的强大数据库管理及开发工具。在使用NavicatforMySQL过程中，由于数据过于冗杂，不方便查数据。因此小编特地带来关于NavicatforMySQL如何查询表数据的教程，方便大家查找需要的数据。
6、本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
1、，实现方式上 a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。
2、分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 分表 就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。
3、如果单机的cpu能够承受站点的并发数，应该选择分表的方式，因为分表相对简单，容易实现scale，而且涉及到多表连接时，分区是不能直接使用join的。
4、MySQL支持大部分引擎创建分区，入MyISAM、InnoDB等；不支持MERGE和CSV等来创建分区。同一个分区表中的所有分区必须是同一个存储引擎。值得注意的是，在MySQL8版本中，MyISAM表引擎不支持分区。
5、技术选型 解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
1、二，mysql分表和分区有什么区别呢 1，实现方式上 a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。
2、如果单机的cpu能够承受站点的并发数，应该选择分表的方式，因为分表相对简单，容易实现scale，而且涉及到多表连接时，分区是不能直接使用join的。
3、Mysql 的分区技术与水平分表有点类似， 但是它是在逻辑层进行的水平分表， 对于应用而言它还是一张表， 换句话说： 分区不是实际真正的对一张表进行拆分，分区之后表还是一个表，它是把存储文件进行拆分。
1、MySQL做分布式需要通过ndb的Cluster来实现。MySQLCluster是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。
2、看你服务器的配置如何，其实我觉得一般来说拿3台来做备机有点浪费，如果配置允许，可以考虑做成6套mysql主备的分布式集群。通过交叉互备实现硬件的最大利用。下图是我们之前用4台服务器做的一套集群方案。
3、在MySQL集群中.当table引擎为NDBCLUSTER时才做集群，其他非NDBCLUSTER表和一般MySQL数据库表一样，不会共享数据。NDBCLUSTER表数据存储在Data node服务器内存中，Data Node可以为1台或多台服务器，它们之间存放共享数据。
优化服务器性能，用RAID5（SAN），加内存本身的升级，提高硬盘I/O性能。数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。
假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。
当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。
大概会执行 6 秒左右。大家仔细做实验时，可以将 binlog 放大一些，让执行实验更长一些。我们在 mysqlbinlog 解析时，查看其文件句柄：可以看到 mysqlbinlog 用句柄 3 读取 binlog。
sh可以自己改）使用jobs命令就可查看你后台运行的程序。或者使用 ps -ef|grep mysql.sh 也能看到。当然了使用了nohup参数后在当前目录会生成nohup.out的输出文件，你也可以在这个文件中查看脚本执行的进度。
可以看到任务执行的过程和进度。12/12 执行成功：我们可以看看执行结果，已传输1754行，表示从EXCEL表中导入1754条数据，包括列名标题。这样就完成了，执行SQL查询语句：SELECT * FROM price$就可以查看已导入的数据内容。
在选择安装类型（Choosing a Setup Type）界面，根据安装需求选择安装类型（推荐默认开发版本），设置MySQL安装路径和数据存放路径，最后点击“Next”。在检查要求（Check Requirements）界面，点击“Next”。
