sql树形结构递归查询 SQL问题，有没有什么工具可以直接打开MYI和MYD文件？
SQL问题，有没有什么工具可以直接打开MYI和MYD文件？
两者都是MYSQL数据库文件。MYD是该表的数据文件。MYI是表数据文件中任何索引的数据树。你要先安装MYSQL(这个是免费的)，然后安装类似MYSQL-FRONT的软件，连接后就可以浏览他数据库的内容了。
还有一些其他的MYSQL客户端软件也很好用，比如Navicat for MYSQL(有免费版Navicat Lit
架构师必须掌握的如何思考设计SQL优化方案？
你可能在刚立项的时候没有考虑周全。随着产品的推广，业务场景的复杂，用户使用量的增加，数据会呈现快速增长。当数据达到千万级时，会发现查询速度越来越慢，用户体验越来越差。如何提高千万级数据的查询效率？小萌简单整理了一下，希望能帮到大家！
优化数据库设计:
在数据字段类型中用Varchar/nvarchar代替char/nchar，所以变长字段的存储空间小，节省存储空间。查询时小空间字段的搜索效率更高。
查询时避免扫描整个表，并且可以在where和order by字段上建立索引。
无法判断where查询子句中的空值将导致搜索引擎放弃使用索引，而使用全表扫描。例如，age的默认值可以设置为0，以确保没有空值。修改后的sql查询语句是:select id，name from user where age 0。
小心使用索引，不是越多越好。通常，一个表中的索引数量不应超过6个。如果索引太多，就要讨论业务是否合理，或者索引是否建立在不常用的字段上。索引可以提高select查询的效率，但也降低了insert和update的效率，因为执行insert和update时可能会重新构建索引。
尽量不要更新索引数据，因为索引数据的顺序就是表记录的物理顺序。一旦改变，整个表记录的顺序也会改变，会消耗大量资源。如果业务需要频繁更新索引数据列，就要考虑索引创建是否合理。例如，如果用户ID、身份证号或手机号不经常变化，则可以创建索引。
如果符合业务需求，可以将字符型字段修改为数值型字段，因为字符型字段会降低查询和连接的性能，增加存储。存储成本。执行搜索的合适的查询和连接将逐个比较字符串的每个字符，如果是数据类型比较，就足够了。
SQL查询优化
避免在where查询语句中使用* *！或ltgt **运算符，搜索引擎将执行全表扫描，而不执行创建的索引。
避免在where查询语句中使用or来连接条件查询数据还会导致搜索引擎执行全表扫描，而不执行创建的索引。例如，年龄为18岁或25岁的用户的姓名可以更改为选择ID，年龄为18岁的用户的姓名联合所有选择ID，年龄为25岁的用户的姓名。
** in和not in也避免了，这样也会导致全表扫描，比如:select ID，name from user where age in (18，19，20) * *如果是连续的，可以考虑使用between and，比如:select ID，name from user where age in 18-20。
like语句会扫描整个表，例如select ID，name from user where name like %% 。
避免在wehre查询语句中使用参数，整个表都会被扫描。SQL将在运行时分析局部变量，优化器不能将访问计划的选择推迟到运行时。必须在编译时选择它。如果访问计划是在编译时建立的，那么变量的值仍然是未知的，所以它不能作为索引选择的输入项。例如，以下语句将扫描整个表:select ID，name from user where age @ age。当然也可以改成强制索引:select ID，name from user with (index name)其中age @ age。
Where查询语句避免使用表达式，这也会导致查询时放弃使用索引，导致全表扫描。示例选择id，姓名来自用户，其中年龄/210 * *可更改为* *选择id，姓名来自用户，其中年龄102 *。
Where查询语句避免使用函数操作，这也会导致查询时放弃使用索引，导致全表扫描。例如:select id，name from user where substring(name，1，3) ;abc 可以更改为选择id，名称从用户的名字一样 ABC % 。
唐 不要使用select * from用户查询，请使用特定的字段名称。唐 不要返回任何未使用的字段。
唐 不要使用游标。大家都知道游标效率很低。
避免大的实际业务会降低系统的并发性。
Java后台优化
使用JDBC连接到数据库。
数据缓存的合理使用。
控制记忆，唐 不要把所有的数据都放进去处理，你可以边读边处理。
创建更少的对象。
数据库性能优化
使用存储过程
如果在具体的业务实现过程中，可以使用存储过程来操作数据库，那就尽量使用。因为存储过程是一次性设计、编码、测试、再次调用，需要执行，所以可以简单使用。它可以提高响应速度，减少网络流量等。
硬件调整
磁盘和网络吞吐量也可能影响数据库性能。通过扩展虚拟内存，可以分别部署数据库服务器和主服务器。数据服务器吞吐量被调整到最大。
调整数据库
如果在实际业务实现中表的查询频率过高，可以在表上创建索引；根据where查询条件，建立索引，尽量建立只有一个聚集索引的整数键，数据物理上在数据页上以便缩短搜索范围，对查询中经常使用的所有列建立非聚集索引，可以最大程度的覆盖查询；但是索引不应该太多，维护这些索引执行UPDATE DELETE INSERT语句所需的销售额急剧增加；避免索引中有太多的键；避免使用具有大数据类型的列作为索引；确保每个键值都有几行。
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