最后更新于2021年3月26日10:46:21
最近被各种数据库的nt问题问的体无完肤，这就跟数据库干上了，气死我了。
MySQL教程 这个挺好的
MySQL高性能优化规范建议,速度收藏
mysql-tutorial
MySQL索引背后的数据结构及算法原理，这一篇写了很多很重要的知识点，都看完了，写得太好了。
数据库
1.关系型数据库和非关系型数据库
非关系型数据库的优势：
- 性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
- 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
3. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
4. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
2.基操
选择
SELECT feature1, feature2, feature3
FROM some_table
ORDER BY feature2 DESC, feature3
LIMIT 5, 5;
WHERE子句
WHERE feature2=1.0;
WHERE feature1<>111; （<>代表不等于）
3.LIKE操作符
WHERE feature1 LIKE ‘fxxk%’
在搜索串中，%表示任何字符出现任意次数，如上WHERE子句可找出所有fxxk打头的feature1内的元素。（区分大小写，Fxxk和fxxk不一样）
WHERE feature1 LIKE ‘_ cm’ 只能匹配单个字符，比如1 cm, 2cm。假如是0.5 cm就匹配不了。
4.数据库索引
只需2张图让你了解数据库索引，到底是什么做的？
Mysql索引：图文并茂，深入探究索引的原理和使用
这篇文章的BTree和B+Tree的图画的很好，我一下就看懂了。第一个的图我就根本没get到点在哪。
为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用B+树?
写的好，能看懂。
给我一分钟，让你彻底明白MySQL聚簇索引和非聚簇索引
5.mySql和mongoDB他到底到底到底是有个什么区别！！！
关于夏天的一切：使用json格式的mongodb基本上可以满足所有数据结构的存储, 而且你再也不必因为扩充一个小功能而纠结新建一个表来存储 还是新建一个字段并用字符串来存储(每次读/写都要解析/序列化成字符串存储)。
入坑数据库之mongodb和mysql比对
详解MongoDB！它与MySQL有何区别？
6.范式检查是个什么东西！！！
7.我的项目里的数据库引擎用的innoDB说一下是个啥！！！
一文了解InnoDB存储引擎
MySQL 的 InnoDB 存储引擎是怎么设计的？这个还没看
mysql存储引擎InnoDB详解，从底层看清InnoDB数据结构这个看得我走神了，回头再看一下。
MySQL 支持外键的存储引擎只有 InnoDB，在创建外键的时候，要求父表必须有对应的索引，子表在创建外键的时候也会自动创建对应的索引。
8.外键是什么？
MySQL中的外键是什么、有什么作用
这个还是挺好理解的，业务相关的东西。
9.Drop、Truncate、Delete
数据库：drop、truncate、delete三者删除的区别
10.什么是mysql事务
我以为我对Mysql事务很熟，直到我遇到了阿里面试官这个也说到了mysql中的锁的问题，要找一篇写锁的文章看看。
11.mysql分库分表是怎么分的
面试必刷：最有用的Mysql面试题，面试了无数公司总结的
垂直分表：如果表字段比较多，将不常用的、数据较大的等等做拆分。
我的项目中包含验证码、账户信息、工厂信息、设备信息等表。
水平分表：首先根据业务场景来决定使用什么字段作为分表字段(sharding_key)，比如我们现在日订单1000万，我们大部分的场景来源于C端，我们可以用user_id作为sharding_key，数据查询支持到最近3个月的订单，超过3个月的做归档处理，那么3个月的数据量就是9亿，可以分1024张表，那么每张表的数据大概就在100万左右。
12.#和$的区别
#会将输入的信息按字符串进行预编译，防止sql注入。
杂文（3）：数据库查找数据类题目练习