使用docker安装mysql 数据库

拉取镜像：docker pull mysql:5.7 指定5.7 版本，也可以根据直接需求填写版本号

(一) 建表规约

1. 【强制】表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint ( 1表示是，0表示否)。
   说明:任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
   正例:表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。
2. 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只 出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。 正例:getter_admin，task_config，level3_name 反例:GetterAdmin，taskConfig，level_3_name

技术背景

在数据库管理中，查找重复值是一项常见需求。比如在数据清理、数据分析、数据质量检查等场景下，我们常常需要找出表中某列或多列的重复值。在MySQL里，有多种方法可以实现这一目的。

MySQL索引优化：让数据库飞起来的秘密武器

在我们深入探讨MySQL索引优化之前，让我们先来听一个小故事。有一天，小王走进一家图书馆，想找一本关于编程的书。他漫无目的地在书架前徘徊，花了整整一个小时才找到那本书。而在旁边的小李，却通过图书馆的电子索引系统，只用了几秒钟就找到了同一本书。这个故事告诉我们，索引就像图书馆里的电子索引系统，能够大大提升我们的查询效率。

一 、 MySql数据库的安装

1、图解MySQL程序结构

2、双击运行安装程序：以Win32位为例

在前面的复合索引文章里讲到过，复合索引要满足最左前缀匹配原则，即不能跳过索引的前导列而单独使用索引的后面的列。

如果有查询复合索引(a,b)，查询为select * from t where b=xx，此查询是否一定不能走索引呢？

表结构如下：

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6) 就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGINT来定义整型字段。

一、核心表结构设计

1. 用户表（Users）

前两天发现同事要做一个对大表进行范围查询的功能，然后想在本地生成7千万数据进行性能测试，苦于代码插入太慢，SQL单条插入也很慢，于是想到了用以下几个方法快速生成千万级数据。

数据单条插入

首先我们的表结构如下（嫌麻烦也可以直接看下面的截图）：

一、核心性能优化原则

1. 数据最小化原则