• mysql的not in的用法（特别注意not in结果集中不能有null，如果not in结果集中有Null，则查询结果直接为Null）

  select * from user where name not in ('科比', '乔丹');
  假如DB有100条数据（包含'科比', '乔丹'），则这条sql返回剩余98条记录
  
  select * from user where name not in ('科比', '乔丹', null);
  假如DB有100条数据（包含'科比', '乔丹'），则这条sql返回剩余0条记录

• mysql的in后面的List长度有没有限制？

  默认没有限制，不像其他DB有的限制List长度不能超过比如1000，mysql这块没有限制，但是整个sql的大小有限制，限制设置如下：
  mysql --help | grep max-allowed-packet    

• inner join left join联查过滤条件放在on还是where中的问题?

  join联查可以简单理解为以下过程：
  
  1.首先两个表做一个笛卡尔积。
  2.然后根据on后面的条件对这个笛卡尔积做一个过滤形成一张临时表。
  3.如果有where就对上一步的临时表再进行过滤，进而得到最终的结果集。
  也就是说如果inner join left join联查过滤条件放在on中就是在第二步进行的过滤；如果过滤条件放在where中就是在第三部进行的过滤。
  
  - 对于inner join 两种写法在查询结果上没有区别。 
  - 对于left join和right join 两种写法在查询结果上是不一致的。 
  inner join 大家应该没有什么疑问，但对于left join想通俗的说明下：
  A left join B on condition，不管condition是什么都会包含所有的A的记录（当然前提where无过滤条件），理解这第一点，然后where条件很好理解，对前面查询的结果做过滤

   

• inner join

  关于inner join 与 left join 之间的区别，以前以为自己搞懂了，今天从前端取参数的时候发现不是预想中的结果，才知道问题出在inner join 上了。

  需求是从数据库查数据，在前端以柱形图的形式展现出来，查到的数据按行业分组，显示每个行业的户数及户数占比，涉及到的字段有A表的用户数、总用户数和B表的行业名称。本来是不管查不查的到数据，在X轴都应该显示行业名称的，结果是X、Y轴都没有任何数据显示。问题就是我用错了联结方式。

  一、sql的left join 、right join 、inner join之间的区别

  　　left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 
  　　right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
  　　inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行

  举例如下： 
  --------------------------------------------
  表A记录如下：
  aID　　　　　aNum
  1　　　　　a20050111
  2　　　　　a20050112
  3　　　　　a20050113
  4　　　　　a20050114
  5　　　　　a20050115

  表B记录如下:
  bID　　　　　bName
  1　　　　　2006032401
  2　　　　　2006032402
  3　　　　　2006032403
  4　　　　　2006032404
  8　　　　　2006032408

  --------------------------------------------
  1.left join
  sql语句如下: 
  select * from A
  left join B 
  on A.aID = B.bID

  结果如下:
  aID　　　　　aNum　　　　　bID　　　　　bName
  1　　　　　a20050111　　　　1　　　　　2006032401
  2　　　　　a20050112　　　　2　　　　　2006032402
  3　　　　　a20050113　　　　3　　　　　2006032403
  4　　　　　a20050114　　　　4　　　　　2006032404
  5　　　　　a20050115　　　　NULL　　　　　NULL

  （所影响的行数为 5 行）
  结果说明:
  left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
  换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
  B表记录不足的地方均为NULL.
  左表(A)的记录将会全部表示出来，并不是代表查询结果最多只有5条记录，也可能大于5条记录，只要B表如下，机会有6条记录
  bID　　　　　bName
  1　　　　　2006032401
  1　　　　　2006032401_1
  2　　　　　2006032402
  3　　　　　2006032403
  4　　　　　2006032404
  8　　　　　2006032408
  --------------------------------------------
  2.right join
  sql语句如下: 
  select * from A
  right join B 
  on A.aID = B.bID

  结果如下:
  aID　　　　　aNum　　　　　bID　　　　　bName
  1　　　　　a20050111　　　　1　　　　　2006032401
  2　　　　　a20050112　　　　2　　　　　2006032402
  3　　　　　a20050113　　　　3　　　　　2006032403
  4　　　　　a20050114　　　　4　　　　　2006032404
  NULL　　　　　NULL　　　　　8　　　　　2006032408

  （所影响的行数为 5 行）
  结果说明:
  仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.
  --------------------------------------------
  3.inner join
  sql语句如下: 
  select * from A
  innerjoin B 
  on A.aID = B.bID

  结果如下:
  aID　　　　　aNum　　　　　bID　　　　　bName
  1　　　　　a20050111　　　　1　　　　　2006032401
  2　　　　　a20050112　　　　2　　　　　2006032402
  3　　　　　a20050113　　　　3　　　　　2006032403
  4　　　　　a20050114　　　　4　　　　　2006032404

  结果说明:
  很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.
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• 分区
  分区简介
  分区是根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言，逻辑上就只有一个表或者一个索引，但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独立处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象。MySQL分区即可以对数据进行分区也可以对索引进行分区。

  分区类型
  range分区：基于一个给定的连续区间范围(区间要求连续并且不能重叠)，把数据分配到不同的分区
  list分区：类似于range分区，区别在于list分区是居于枚举出的值列表分区，range是基于给定的连续区间范围分区
  hash分区：基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区
  key分区：类似于hash分区
  注意：无论哪种分区，要么你分区表上没有主键/唯一键，要么分区表的主键/唯一键都必须包含分区键，也就是说不能使用主键/唯一键字段之外的其它字段分区。
  
  MySQL分区的优点主要包括以下4个方面：
  1、和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据
  2、优化查询。在where子句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或者多个分区来提高查询效率；同时在涉及sum()和count()这类聚合函数的查询时，可以容易的在每个分区上并行处理，最终只需要汇总所有分区得到的结果
  3、对于已经过期或者不需要保存的数据，可以通过删除与这些数据有关的分区来快速删除数据
  4、跨多个磁盘来分散数据查询，以获得更大的查询吞吐量
  
  分区和水平分表功能类似，将一个大表的数据分割到多张小表中去，由于查询不需要全表扫描了，只需要扫描某些分区，所以分区能提高查询速度。水平分表需要用户预先手动显式创建出多张分表(如tbl_user0, tbl_user1, tbl_user2)，在物理上实实在在的创建多张表，通过客户端代理(Sharding-JDBC等)或者中间件代理(Mycat等)来实现分表逻辑。分区是MySQL的一个插件Plugin功能，将一张大表的数据在数据库底层分成多个分区文件(如tbl_user#P#p0.ibd, tbl_user#P#p1.ibd, tbl_user#P#p2.ibd)，和水平分表不同的是分区不需要显式的创建“分表”,数据库会自动创建分区文件的，用户看到的只是一张普通的表，其实是对应的是多个分区，这个是对用户是屏蔽的、透明的，在使用上和使用一张表完全一样，不需要借助任何功能来实现。分区是一种逻辑上的水平分表，在物理层面还是一张表。
  
  只聊range分区：给定一个连续区间的范围值进行分区，某个字段的值满足这个范围就会被分配到该分区。适用于字段的值是连续的区间的字段，如 日期范围, 连续的数字。注意：range 对应的分区键值必须是数字值，可以使用range columns(分区字段) 对非int型做分区，如字符串，对于日期类型的可以使用year()、to_days()、to_seconds()等函数
  
  创建表的时候创建分区：

  create table emp_date(
  	id int not null,
  	separated date not null default '9999-12-31'
  )
  partition by range columns(separated) (
  	partiontion p0 values less than ('1990-01-01'),
  	partiontion p0 values less than ('2001-01-01'),
  	partiontion p0 values less than ('2018-01-01')
  );

  创建表后，单独加分区：

  alter table <table> partition by RANGE(id) (
  	PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1000000),
      PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000000),
      PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3000000),
      PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4000000),
      PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
  );

  -- 创建分区表
  CREATE TABLE `tbl_user_part` (
     `id` int(11) NOT NULL ,
     `username` varchar(255) DEFAULT NULL,
     `email` varchar(20)     DEFAULT NULL,
     `age` tinyint(4)        DEFAULT NULL,
     `type` int(11)          DEFAULT NULL,
     `create_time` datetime  DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
     -- PRIMARY KEY (`id`,`age`)
  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
  PARTITION BY RANGE (age) (
      PARTITION p0 VALUES LESS THAN (20),
      PARTITION p1 VALUES LESS THAN (40),
      PARTITION p2 VALUES LESS THAN (60),
      PARTITION p3 VALUES LESS THAN (80),
      PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
  );

  在创建分区的时候经常会遇到这个错误：A PRIMARY KEY must include all columns in the table’s partitioning function。意思是说分区的字段必须是要包含在主键当中。 可以使用PRIMARY KEY (id,xxx)来将多个字段作为主键。在做分区表时，选择分区的依据字段时要谨慎，需要仔细斟酌这个字段拿来做为分区依据是否合适，这个字段加入到主键中做为复合主键是否适合。

     管理分区：

-- 删除list或者range分区(同时删除分区对应的数据)
alter table <table> drop partition <分区名称>;

-- 新增分区
-- range添加新分区
alter table <table> add partition(partition p4 values less than MAXVALUE);

-- list添加新分区
alter table <table> add partition(partition p4 values in (25,26,28));

-- hash重新分区
alter table <table> add partition partitions 4;

-- key重新分区
alter table <table> add partition partitions 4;

-- 子分区添加新分区，虽然我没有指定子分区，但是系统会给子分区命名的
alter table <table> add partition(partition p3 values less than MAXVALUE);

-- range重新分区
ALTER TABLE user REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN MAXVALUE);

-- list重新分区
ALTER TABLE <table> REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES in (1,2,3,4,5));