1 数据可视化 自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格： 主选项卡：在打开表、视图或 CSV 文件时，在分割模式下显示图表。 结果选项卡：在 服务 工具窗口中观察查询结果时，可以显示图表而不是网格。 编辑器中的结果：可以显示图表而不是网格。 已知问题：可视化的设置未保存，即若重新打开网格，则图表将恢复
1 binlog、redo log配合崩溃恢复 反证法，若无两阶段提交（2PC），会导致MySQL主备数据不一致。 2PC的不同瞬间，MySQL若异常重启了，又该如何保证数据完整性？1.1 2PC上图即update语句执行流程，其中的commit语句：【commit语句】，指MySQL语法中，提交一个事务的命令。一般跟begin/start transaction配对而图中的【commit步骤】
随着系统的用户增长，当单个MySQL实例快要扛不住大量并发的时候，读写分离。
对于订单这类具有时间属性的数据，会随时间累积，数据量越来越多，为了提升
一条SQL在数据库中执行，经过语法解析成
索引下推：不符合索引最左前缀原则，却还能利用复合索引的其他字段，减少回表次数。最左前缀可用于在索引中定位记录。那不符合最左前缀的部分，会怎样？在搜索索引树时，只能用 “张”，找到第一个满足条件记录ID3。总比全表扫好。然后判断其他条件。
从最基本层面看，数据库只需做两件事：向它插入数据肘，它就保存数据之后查询时，返回那些数据本文讨论如何存储输入的数据，并在收到查询请求时，如何重新找到数据。为何关注数据库内部的存储和检索呢？你不可能从头开始实现存储引擎，往往需要从众多现有的存储引擎中选择适合业务的存储引擎。 为针对特定工作负载而对数据库调优时，就得对存储引擎底层机制有所了解。针对事务型工作负载、分析型负载的存储引擎优化存在很大差异。
间隙锁+行锁，很容易判断是否会出现锁等待。而间隙锁在可重复读隔离级别（RR）下才有效，因此本文默认RR。1 加锁规则原则1 加锁的基本单位：next-key lock，前开后闭原则2 查找过程中，【访问到的对象】才会加锁，加的默认的next-key lock优化1 索引上的等值查询，给【唯一索引】加锁时，next-key lock退化为行锁（记录锁）优化2 索引上的等值查询，【非唯一索引】向右遍历
# 不会报错，但不会有可用数据返回select name from clase where address ！= null# 这才是正确的SQL!select name from clase where address IS NOT NULL
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持
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