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我是学计算机的。mysql是比较基础的知识，但是在此之前你需要了解：数据结构，数据库理论。有了这些基础，对于一维，二维，数据算法等，你要有个系统的了解后，才能真正学 mysql，否则，你学mysql，只会做基本的insert,alert,add ,select * from where A between()，其他的你不能理解了
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表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。对统计信息的计算分为非持久化统计信息（实时计算）与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上，而是频繁的实时计算统计信息；
每次对表的访问都会重新计算其统计信息；
假设针对一张大表的频繁查询，那么每次都要重新计算统计信息，很耗费资源。
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上；
避免每次查询时重新计算；
如果表更新不是很频繁，或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取；
即使 MySQL 服务重启，也可以快速的获取统计信息值；
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
接下来，详细说 MySQL 统计信息如何计算，何时计算，效果评估等问题。在 MySQL Server 层来控制是否自动计算统计信息的分布，并且来决策是持久化还是非持久化。
mysql的查看执行计划的语句很简单，explain+你要执行的sql语句就OK了。
举一个例子
EXPLAIN SELECT * from employees where employees.gender='M'
返回的结果如下：
这些结果都代表什么？
id是一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。
如果id相同，则执行顺序从上至下。
如果是子查询，id的序号会递增，id越大则优先级越高，越先会被执行。
id如果相同，则可以认为是一组，从上往下顺序执行，所有组中，id越高，优先级越高，越容易执行。
selecttype有simple，primary，subquery，derived(衍生)，union，unionresult。
simple表示查询中不包含子查询或者union。
当查询中包含任何复杂的子部分，最外层的查询被标记成primary。
在select或where列表中包含了子查询，则子查询被标记成subquery。
在from的列表中包含的子查询被标记成derived。
1、 自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月 ，推荐《mysql入门很简单》。
2、系统地较为深入地学习mysql的sql优化，备份和恢复，参数优化，架构优化，硬件层面的优化，高可用方案，复制技术等等，这段时间你不一定能实际接触到这些，就像我当初那样，肯定没什么公司招一个小白。
我选择自己看书，推荐《高性能mysql》，里面所有的章节都需要看一遍，以现在的水平肯定看不懂，但需要知道大概怎么回事，为后续的找mysql初级dba的工作打一个铺垫，这个过程大概也需要3个月。
3、 纸上得来终觉浅，完成以上两步，我开始准备找一份mysql相关的工作，而不是天天用着excel表格做着select * from table_sb这样的工作。
当然我这么猥琐的人肯定不会裸辞，该画的电路板也一样画，业余时间开始投初级mysql dba的工作，并且不间断地学习，网上各种找mysql面试的相关题目（实际上我当时完全没有任何实战经验），陆续收到一些面试，凭借之前自学的mysql知识，开始胡乱吹牛逼，先混进去再说。
你不做mysql实际相关的工作，永远也不知道自己之前认知的db知识有多幼稚。
友情提示一点，一般公司都没有专职dba的，所以面试的时候一定要自信，其实你学了这么多，虽然毫无实战经验，理论知识很大概率比面试你的人牛逼，所以各种吹，我就这样真正进入初级dba的圈子（由于这时对linux还处于cd ls的水平，所以之前也根本没做过运维），这个边工作边找工作的过程又持续了2个月。
4、真正进入互联网，接触生产环境后，这是我进步最大的时候。
第一步需要将之前所学真正地应用起来，并且应用的过程中，再回头看之前的书籍，这时候需要真正去理解，而不是似是而非，一知半解。
这时再推荐《高性能mysql 第三版》，全本再看一遍，这时需要全部看懂，另外还有《mysql技术内幕：innodb存储引擎》等等。
总之这段时间就需要开始关注mysql一些细节了，比如db故障处理，高可用，负载均衡等等的具体实现了。
另外，linux的知识同步也要深入去学习，至少会写shell脚本，常见的linux知识等，我在这花了1年多；
5、 dba的工作一般是非常轻闲的，毕竟不是大公司，技术能力有限，该学的也学得差不多了，接触不到海量数据，高并发等比较锻炼人的场合，于是我又准备跳了。
于是来了公有云，现在每天运维万多个db实例，平均每天处理5+个紧急db故障，几乎mysql会遇到的问题，感觉都遇到了，能感觉到技术实力和经验也在每天都在积累，在进步。
但是感觉还是欠缺了很多，下一步就看你选择了，是再去研究源代码，底层原理的东西多点，还是数据库运维和应用多一点，就比如业界姜承尧，何登成与叶金荣的区别。
由于我的历史原因，对c++等几乎不懂，平时也用不到，所以看代码等事实际太累，于是我再去学mongodb，接了公司mongodb运维的活，算是在广度上的一个扩展，万一哪天mysql不行了呢
6、 总之，对于db小白来说，最重要的一点就是，学习的过程不能断。
PS 上面的方法比较野路子，适合没什么基础的童鞋，如果本来就是DBA，比如从oracle转到mysql，那么建议直接看mysql官方文档，而官方文档是db达到一定水平后必看，出问题时必查的权威文档。
可能SQL SERVER和MY SQL使用者最大的不同在于SQL语句的某些不同和客户端的使用上。
SQL SERVER的客户端工具最的很好。
MY SQL没有，不过你可以使用MY FRONT等工具。
至于SQL语句上，其实相差不大。
看看文档就好了