mysql中的索引和分区
在MySQL中，索引和分区是提高查询效率的关键技术。通过创建合适的索引，可以显著提升数据检索速度。而分区可以作为作为进一步提高查询效率的方式,在较大数据量时通常可以使用这两个结合的方式优化查询速度,所以这边将这两个进行整理,巩固个人知识,同时也希望帮助到有需要的朋友。
有哪些方式优化慢 SQL？
慢 SQL 优化主要包括 SQL 语句和数据库设计两方面。应避免使用 `SELECT *`，只选择必要列；对深分页进行优化，如延迟关联或使用 ID 偏移量；合理使用索引，如覆盖索引、避免 `OR` 查询和不等于操作符；优化 JOIN 操作，减少多表关联；并利用索引排序、条件下推等方式提升查询效率。
Java的时间处理与Mysql的时间查询
本文总结了Java中时间与日历的常用操作，包括时间的转换、格式化、日期加减及比较，并介绍了MySQL中按天、周、月、季度和年进行时间范围查询的方法，适用于日常开发中的时间处理需求。
什么是回表查询
MySQL中InnoDB存储引擎的索引分为聚簇索引和二级索引。聚簇索引将数据与索引一起存储，叶子节点包含整行数据，默认主键为聚簇索引；二级索引则分开存储，叶子节点保存主键值，用于回表查询。回表查询需两次索引扫描，影响性能。
知道什么是聚簇索引，什么是二级索引吗？
本文介绍了数据库中的聚簇索引与二级索引概念。聚簇索引将数据与索引存储在一起，每张表仅有一个，通常为主键索引。若无主键，则会选择非空唯一索引或自动生成rowID作为聚簇索引。二级索引则存储主键值，支持多条索引，用于加速查询过程。
MySQL数据库索引的数据结构？
MySQL中默认使用B+tree索引，它是一种多路平衡搜索树，具有树高较低、检索速度快的特点。所有数据存储在叶子节点，非叶子节点仅作索引，且叶子节点形成双向链表，便于区间查询。
什么是事务以及事务的四大特性？
事务是数据库操作的基本单元，具有ACID四大特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。它确保数据的正确性与完整性。并发事务可能引发脏读、不可重复读、幻读等问题，数据库通过不同隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化）加以解决。MySQL默认使用可重复读级别，兼顾性能与数据一致性需求。
在 RDB 上跑 SQL------SPL 轻量级多源混算实践 1
SPL 支持通过 JDBC 连接 RDB，可动态生成 SQL 并传参，适用于 Java 与 SQL 结合的各类场景。本文以 MySQL 为例，演示如何配置数据库连接、编写 SPL 脚本查询 2024 年订单数据，并支持参数过滤和 SQL 混合计算。脚本可在 IDE 直接执行或集成至 Java 应用调用。
1-MongoDB相关概念
传统关系型数据库（如MySQL）难以应对高并发读写、海量数据存储及高扩展性需求。MongoDB适用于社交、游戏、物流等场景，支持大数据量、高频读写及低事务要求的数据存储与高效访问。
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分，阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异，以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别（MySQL 默认 REPEATABLE READ）。
索引基础部分，详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构（多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询），区分了聚簇索引（数据与索引共存，唯一）和二级索引（数据与索引分离，多个），解释了回表查询的概念及优化方法，并分析了 B+tree 作为索引结构的优势（树高低、效率稳、支持区间查询）。
索引优化部分，列出了索引创建的六大原则