mysql怎么查看内存占用？
mysql查看内存占用方法：
1.打开慢查询日志，查询是否是某个SQL语句占用过多资源，如果是的话，可以对SQL语句进行优化，比如优化 insert 语句、优化 group by 语句、优化 order by 语句、优化 join 语句等等；
2.考虑索引问题；
3.定期分析表，使用optimize table；
4.优化数据库对象；
5.考虑是否是锁问题；
6.调整一些MySQL Server参数，比如key_buffer_size、table_cache、innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等等；
7.如果数据量过大，可以考虑使用MySQL集群或者搭建高可用环境。
mysql数据库支持多少条数据？
在mysql数据库中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节(不包括文本和图像类型的长度)。
当表中定义有varchar、nvarchar或varbinary类型列时，如果向表中插入的数据行超过8092字节时将导致Transact-SQL语句失败，并产生错误信息。
SQL Server对每个表中行的数量没有直接限制，但它受数据库存储空间的限制。每个数据库的最大空间1048516TB，所以一个表可用的最大空间为1048516TB减去数据库类系统表和其它数据库对象所占用的空间。
如何设置MySQL中表的大小写区分？
关于索引，查询条件为B、D、H，mysql在对建索引时，对索引的长度有限制，由于你的H字段为text类型，所以无法用H作用索引，在改变表结构的情况下，索引可以用B和D的联合索引；
关于H可以有一个优化手段，在表中新增一个bigint的字段Z，用来存在H的md5值，查询时，把H的md5值计算出来再一起查询关于存储引擎，还是选择innodb。
因为innodb锁的粒度较小，如果业务存在增删改，锁表对性能的影响很大关于mysql参数上，尽量将innodb_buffer_size调大，将尽可能多的数据装载到内存中，对查询效率的影响较大；
thread_pool_size根据你的并发情况进行调整，开到一两百问题不大；
如果是需要更快的速度，而不考虑崩溃时恢复的速度，可以把innodb_log_file_size调大；
innodb_flush_method可以调整为direct模式;其他基本默认参数就好了关于操作系统的参数上，尽量关掉vm.swappiness
MySQL存储引擎通常有哪3种？各自分别有什么特点？应用场景是哪些？
在当前的后台开发中，MySQL应用非常普遍，企业在选拔Java人才时也会考察求职者诸如性能优化、高可用性、备份、集群、负载均衡、读写分离等问题。想要成为高薪Java工程师，一定要熟练掌握MySQL，接下来给大家分享MySQL数据库应用场景知识。
1、单Master
单Master的情况是普遍存在的，对于很多个人站点、初创公司、小型内部系统，考虑到成本、更新频率、系统重要性等问题，系统只依赖一个单例数据库提供服务，基本上已经满足需求。单Master场景下应该关注四点：数据备份（冷备、热备、温备）、数据还原、备份监控、数据文件远程存储。
2、一主一从
考虑一主一从的多数初衷是系统性能和系统高可用性问题，除了单Master场景中的备份工作需要做好以外，还有性能优化、读写分离、负载均衡三项重点工作需要考虑。
3、一主n从
一旦开始考虑一主多从的服务器架构，则证明你的系统对可用性、一致性、性能中一种或者多种的要求比较高。好多系统在开始搭建的时候都会往这个方向看齐，这样“看起来”系统会健壮很多。一主n从关注的重点是：数据一致性、脑裂、雪崩、连接池管理。
4、横向集群
横向集群主要是从业务特性的角度对系统进行切分，最彻底就是切分成了各个子系统，子系统之间通过一些数据同步的方案来把一些核心数据进行共享，以避免跨库调用Join。然后是各种系统接口调用，把大事务拆成小事务，事务之间做好隔离和同步。横向集群学习的重点是表路由、跨库Join、分布式事务。
5、纵向集群
横向集群的切分思路最终是切分子系统，而纵向集群最后遇到的最棘手的问题是扩缩容。纵向集群学习的重点是库路由、分布式主键、扩/缩容。
6、混合模式
混合模式是对以上5种场景中的一个总结，将每个场景中的重点、问题点考虑全了，混合模式下的问题就不是问题。
除了要掌握MySQL数据库知识，Java工程师更要掌握专业的技能，比如面向对象、Java常用的类、库等。