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ON <表名称> --触发器属于某一表：插入此表时， 更新或删除操作会激活触发器. 我们不能安排两个触发器在同一张表的同一事件上。
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FOR EACH ROW --触发器的执行间隔：FOR EACH ROW通知触发器 每隔一行执行一次动作，而不是整个表。
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<触发器SQL语句> --触发器包含要触发的触发器SQL句子：这里的句子可以是任何合法的句子， 包括复合语句，但是这里的语句受的限制和函数的一样。
存储过程是什么？
简单来说，就是一组SQL语句集，功能强大，可以实现一些复杂的逻辑功能，类似于JAVA语言方法；
ps:存储过程与触发器有点相似，都是一组SQL但是存储过程是主动调用的，而且功能比触发器更强大，触发器是触发后自动调用的；
有哪些特性
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输入输出参数可以声明变量if/else, case,while通过编写存储过程，可以实现复杂的逻辑功能；
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函数的普遍特性：模块化，封装，代码复用；
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速度快，只有第一次执行需要编译和优化步骤，后续调用可以直接执行，节省上述步骤；
DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_adder`; DELIMITER ;; CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc_adder`(IN a int, IN b int, OUT sum int) BEGIN #Routine body goes here... DECLARE c int; if a is null then set a = 0; end if; if b is null then set b = 0; end if; set sum = a b; END ;; DELIMITER ; set @b=5; call proc_adder(0,@b,@s); SELECT @s as sum; create table tab2( tab2_id varchar(11) ); DROP TRIGGER if EXISTS t_ai_on_tab1; create TRAILING t_ai_on_tab1 AFTER INSERT ON tab1 for EACH ROW BEGIN INSERT INTO tab2(tab2_id) values(new.tab1_id); end; INSERT INTO tab1(tab1_id) values('0001'); SELECT * FROM tab2; MySQL优化
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打开查询缓存，优化查询
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explain你的select查询可以帮助您分析查询句或表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 查询结果还会告诉你如何使用索引主键，如何搜索和排序你的数据表
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只要使用一行数据limit 1，MySQL在找到数据后，数据库引擎将停止搜索，而不是继续检查下一个符合记录的数据
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构建搜索字段的索引
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使用 ENUM 而不是 VARCHAR，如果你有一个字段，如性别、国家、国家、状态或部门，你知道这些字段的值是有限和固定的，那么你应该使用它们 ENUM 而不是VARCHAR。
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Prepared StatementsPrepared Statements它与存储过程非常相似，在后台运行SQL我们可以使用语句集合 prepared statements 无论是性能问题还是安全问题，都有很多好处。Prepared Statements 您可以检查一些您绑定的变量，以保护您的程序免受SQL注入式攻击
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垂直分表
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选择正确的存储引擎
key和index的区别
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key 它是数据库的物理结构，包括两个意义和功能，一个是约束（关注约束和规范数据库的结构完整性），另一个是索引（辅助查询）。primary key, unique key, foreign key 等
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index它是数据库的物理结构，只是辅助查询，创建时会在另一个表空间（mysql中的innodb表空间)以类似目录的结构存储。索引分为前缀索引、全文索引等。
Mysql 中 MyISAM 和 InnoDB 有什么区别？
区别：
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InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对InnoDB每一条SQL默认情况下，语言被包装成事务并自动提交，这将影响速度，因此最好使用多种语言SQL语言放在begin和commit组成事务；
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InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。包含外键的一个InnoDB表转为MYISAM会失败；
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InnoDB是收集索引，数据文件与索引绑定，必须有主键，通过主键索引效率很高。但辅助索引需要两次查询，先查询主键，再通过主键查询数据。所以主键不要太大，因为主键太大，其他索引也会很大。而MyISAM是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
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InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table需要全表扫描MyISAM用变量保存整个表的行数，执行上述句子时只需读出变量，速度非常快；
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Innodb不支持全文索引MyISAM支持全文索引，查询效率MyISAM要高；
如何选择：
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是否支持事务，如果你想选择innodb，若无需考虑MyISAM；
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如果表中的绝大多数只是阅读查询，可以考虑MyISAM，如果读写频繁，请使用InnoDB。
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系统崩溃后，MyISAM更难恢复，能否接受；
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MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql默认引擎(以前是MyISAM)，这表明它的优势是显而易见的。如果你不知道该用什么，那就用吧InnoDB，至少不差。
创建数据库表的注意事项
一、字段名及字段配制合理性
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消除关系不密切的字段
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字段命名应该有规则和相应的含义(不是英语的一部分，拼音的一部分，类似的a.b.c这样一个意义不明的字段)
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尽量不要使用缩写字段命名(大部分缩写字段含义都不清楚)
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不要混用字段(如果要有可读性，可以用下划线连接多个英语单词)
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不要使用保留字或关键字
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保持字段名和类型的一致性
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仔细选择数字类型
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为文本字段留出足够的余量
建议完成后处理系统特殊字段
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添加删除标记(如操作员、删除时间)
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建立版本机制
三、表结构合理配置
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多字段的处理是表中是否有字段可以分解成更小、更独立的部分（例如，人可以分为男性和女性）
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处理多值字段时，表可分为三个表，使检索和排序更加调节，并保证数据的完整性！
四、其它建议
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独立存储大数据字段，以影响性能（如简介字段）
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使用varchar类型代替char，因为varchar动态分配长度，char指定长度固定。
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在查询和索引定义上，为表创建主键对没有主键的表有一定的影响。
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避免表字段运行为null，建议设置默认值(例如:int类型设置默认值为0)在索引查询中，效率立显！
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最好在唯一和非空字段上建立索引。建立过多的索引对以后的插入和更新有一定的影响（考虑到实际情况）。
redis
redis单线程问题
单线程是指网络请求模块使用一个线程（因此不需要考虑并发安全），即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍使用多个线程。
为什么说redis能够快速执行
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大多数请求都是纯内存操作(非常快)
li>
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非阻塞IO - IO多路复用
采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
redis的内部实现
内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，不在io上浪费一点时间 这3个条件不是相互独立的，特别是第一条，如果请求都是耗时的，采用单线程吞吐量及性能很差。redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。
Redis关于线程安全问题
redis实际上是采用了线程封闭的观念，把任务封闭在一个线程，自然避免了线程安全问题，不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说，依然需要锁，而且有可能是分布式锁。
使用redis有哪些好处？
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速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
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支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
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支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
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丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
redis相比memcached有哪些优势？
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memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
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redis的速度比memcached快很多
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redis可以持久化其数据
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Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
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使用底层模型不同，它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
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value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
Redis主从复制
过程原理：
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当从库和主库建立MS关系后,会向主数据库发送SYNC命令
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主库接收到SYNC命令后会开始在后台保存快照(RDB持久化过程),并将期间接收到的写命令缓存起来
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当快照完成后,主Redis会将快照文件和所有缓存的写命令发送给从Redis
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从Redis接收到后,会载入快照文件并且执行收到的缓存的命令
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之后,主Redis每当接收到写命令时就会将命令发送从Redis，从而保证数据的一致
缺点：所有的slave节点数据的复制和同步都由master节点来处理,会照成master节点压力太大,使用主从从结构来解决
redis两种持久化方式的优缺点
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RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）
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AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。
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Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。当redis重启时,它会有限使用AOF文件来还原数据集,因为AOF文件保存的数据集通常比RDB文件所保存的数据集更加完整
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RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。 这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。
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RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。
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RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
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RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快
Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
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Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
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Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
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Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
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Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内
redis 提供 6种数据淘汰策略
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volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
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volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
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allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
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no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
我有一个微信公众号，经常会分享一些Java技术相关的干货；如果你喜欢我的分享，可以用微信搜索“Java团长”或者“javatuanzhang”关注。
Docker步步实践
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