mysql查询优化细节汇总
总则mysql的优化思路 开启long query和log_queries_not_using_indexes的日志，帮助定位问题。 查看执行计划是否建立和走了正确的索引，以及索引的优化，联合索引引用的长度 海量数据的话，就要结合业务考虑表的存储引擎、缓存查询、分区（水平和垂
Mysql读写分离（mysql-proxy的安装和配置)
应用场景：最适合多读少写的场景，而且是一主（负责写）多从（负责读，通过proxy分摊查询） 从服务器作为读的优点：可以设置为MYISAM，读取速度快，索引查相对也比Innodb快。还可以做集群分摊读的压力 主服务器负责写：Innodb支持事务和高并发的写，因为是行锁而不是表锁。
mysql优化_索引、缓存、分区、分表、执行计划
总结 索引的创建，和执行计划的查看 根据情况采取 query_cache 功能 根据情况采取分区、分表、读写分离集群 索引索引的使用规范 禁止在频繁变更的表上添加索引 联合索引应该把区分度更大的字段放前面，效果更好 Innodb 不建议使用过长的字段作为主键，因为是聚集式索引，
数据库三大范式
三大范式也可以用反范式，用空间换时间。避免大表的关联查询。 参考BLOG：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20028672?refer=niuwa 第一范式：所有的属性均不可被再分割，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录
Mysql事务和锁
ACID A：原子性，联级操作，要么一起执行，要么一起回滚，不存在执行了操作一，但是操作二失败了，，操作一、二是一个整体 C：一致性，要么处于修改都成功，要么处于修改都失败，一致性的状态。 I：隔离性，比如A 和 B同时开启事务，A操作了数据a，B读取a会读取之前的a，而不是刚被
Mysql大纲、存储引擎
待学习这篇博客专栏过完，基本的知识点都覆盖了http://blog.csdn.net/column/details/mysql-in-action.html 数据库的分区、分表、分库、主从复制和读写分离 4种存储引擎和应用场景（MYISAM\INNODB\MEMORY\MERG
MongoDB
示例源码Spring集成MongoDB，演示CRUD和地理位置查询功能https://github.com/huangzhenshi/mongodb_Spring_Maven 特点官方介绍:https://docs.spring.io/spring-data/data-mongo
dubbo实战
参考博客http://blog.csdn.net/ichsonx/article/details/39008519 非常详细的一篇关于Dubbo整合zookeeper的blog，操作篇http://blog.csdn.net/accp_fangjian/article/detai
zookeeper集群
zookeeper集群特性 Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群 全局数据一致：每个server保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个server，数据都是一致的 更新请求顺序进行，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行，
消息队列
比较详细的bloghttp://www.jianshu.com/p/824066d70da8 RabbitMQ大佬系列博客，超级多的干货，还出书了https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/79838428https://bl
