你可能已经知道 MySQL 从版本 5.7 开始提供了 NoSQL 存储的功能，在 8.0 中这部分功能也得到了一些改进，但鉴于这个在实际当中用得极少，本人也是没用过，所以本文不会介绍这方面的东西，而是关注其关系数据库方面。
1、隐藏索引
隐藏索引的特性对于性能调试非常有用。在 8.0 中，索引可以被“隐藏”和“显示”。当一个索引隐藏时，它不会被查询优化器所使用。
也就是说，我们可以隐藏一个索引，然后观察对数据库的影响。如果数据库性能有所下降，就说明这个索引是有用的，于是将其“恢复显示”即可；如果数据库性能看不出变化，说明这个索引是多余的，可以删掉了。
隐藏一个索引的语法是：
ALTER TABLE t ALTER INDEX i INVISIBLE;AI 代码解读
恢复显示该索引的语法是：
ALTER TABLE t ALTER INDEX i VISIBLE;AI 代码解读
当一个索引被隐藏时，我们可以从 show index 命令的输出中看到，该索引的 Visible 属性值为 NO。
注意：当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的，这个特性本身是专门为优化调试使用。如果你长期隐藏一个索引，那还不如干脆删掉，因为毕竟索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。
2、设置持久化
MySQL 的设置可以在运行时通过 SET GLOBAL 命令来更改，但是这种更改只会临时生效，到下次启动时数据库又会从配置文件中读取。
MySQL 8 新增了 SET PERSIST 命令，例如：
SET PERSIST max_connections = 500;
AI 代码解读
MySQL 会将该命令的配置保存到数据目录下的 mysqld-auto.cnf 文件中，下次启动时会读取该文件，用其中的配置来覆盖缺省的配置文件。
3、UTF-8 编码
从 MySQL 8 开始，数据库的缺省编码将改为 utf8mb4，这个编码包含了所有 emoji 字符。多少年来我们使用 MySQL 都要在编码方面小心翼翼，生怕忘了将缺省的 latin 改掉而出现乱码问题。从此以后就不用担心了。
4、通用表表达式（Common Table Expressions）
复杂的查询会使用嵌入式表，例如：
SELECT t1.*, t2.* FROM
(SELECT col1 FROM table1) t1,
(SELECT col2 FROM table2) t2;
AI 代码解读
而有了 CTE，我们可以这样写：
WITH
t1 AS (SELECT col1 FROM table1),
t2 AS (SELECT col2 FROM table2)SELECT t1.*, t2.* FROM t1, t2;
AI 代码解读
这样看上去层次和区域都更加分明，改起来也更清晰的知道要改哪一部分。
关于 CTE 的更详细介绍请看官方文档。
5、窗口函数（Window Functions）
MySQL 被吐槽最多的特性之一就是缺少 rank() 函数，当需要在查询当中实现排名时，必须手写 @ 变量。但是从 8.0 开始，MySQL 新增了一个叫窗口函数的概念，它可以用来实现若干新的查询方式。
窗口函数有点像是 SUM()、COUNT() 那样的集合函数，但它并不会将多行查询结果合并为一行，而是将结果放回多行当中。也就是说，窗口函数是不需要 GROUP BY 的。
假设我们有一张 “班级学生人数” 表：
mysql> select * from classes;
+--------+-----------+
| name | stu_count |
+--------+-----------+
| class1 | 41 |
| class2 | 43 |
| class3 | 57 |
| class4 | 57 |
| class5 | 37 |
+--------+-----------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读
如果我要对班级人数从小到大进行排名，可以这样利用窗口函数：
mysql> select *, rank() over w as `rank` from classes
-> window w as (order by stu_count);
+--------+-----------+------+
| name | stu_count | rank |
+--------+-----------+------+
| class5 | 37 | 1 |
| class1 | 41 | 2 |
| class2 | 43 | 3 |
| class3 | 57 | 4 |
| class4 | 57 | 4 |
+--------+-----------+------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读
在这里我们创建了名为 w 的 window，规定它对 stu_count 字段进行排序，然后在 select 子句中对 w 执行 rank() 方法，将结果输出为 rank 字段。
其实，window 的创建是可选的。例如我要在每一行中加入学生总数，则可以这样：
mysql> select *, sum(stu_count) over() as total_count
-> from classes;
+--------+-----------+-------------+
| name | stu_count | total_count |
+--------+-----------+-------------+
| class1 | 41 | 235 |
| class2 | 43 | 235 |
| class3 | 57 | 235 |
| class4 | 57 | 235 |
| class5 | 37 | 235 |
+--------+-----------+-------------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读
这样做有什么用呢？这样我们就可以一次性将每个班级的学生人数占比查出来了：
mysql> select *,
-> (stu_count)/(sum(stu_count) over()) as rate
-> from classes;
+--------+-----------+--------+
| name | stu_count | rate |
+--------+-----------+--------+
| class1 | 41 | 0.1745 |
| class2 | 43 | 0.1830 |
| class3 | 57 | 0.2426 |
| class4 | 57 | 0.2426 |
| class5 | 37 | 0.1574 |
+--------+-----------+--------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读
原文发布时间为：2018-05-12
本文作者：捏造的信仰
