这是一道最近裸面转转的视频面试中，面试官抛来的一道送分题。由于当时是裸面，所以屏幕前的你懂得哈哈。
导读：在日常的MySQL的SQL语句优化工作中,总会遇到了各种各样的问题。今天就是遇到了一个比较诡异的问题，在这里记录下来方便自己的记忆。
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
我们可以通过前期的渗透手段和分析得知目标网站某处存在SQL注入漏洞；于是我们就可以利用SQL的文件读取的特性来读取目标系统中的某个文件的内容
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
首先确定一点，存储引擎的概念是MySQL里面才有的，不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念，后面我们还会说，但是现在要确定这一点。
前些日子，我们做了DB2 VS MySQL的数据类型的对比，今天我们将体系架构的对比分享给大家，让大家对这两类数据库有更深刻的认识。 DB2体系结构 DB2 for LUW进程模型在DB2v9.5之前
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引，所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况，无法命中最优索引。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
获取SQL执行计划的方式很多，最多使用的是在PL/SQL中的快捷方式F5，但这个执行计划信息量少，而且如果需要发送给别人分析，还需要通过截图方式分享信息。 倘若有个工具可以像AWR报告那样，将sql涉
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
今天在对生产系统做监控的时候，发现一个process的cpu消耗很高，抓取了对应的session和执行的sql语句。 发现是一个简单的update语句，这样一条如果CPU消耗较大，很可能是由于全表扫描的。 UPDATE COMM_ACTIVITY SET COMM_ACTIVITY.EXTRACT_STATUS = NVL(:1 , EXTRACT_STATUS), COMM_ACTIVITY.SOURCE_TYPE = NVL(:2 , SOURCE_TYPE), OPERATOR_ID = :3 , A
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
最近由于应用需要进行多租户改造，对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题，应用的hsf consumer成功率，不是一直都是100，偶尔出现99.99的情况，进一步查应用日志发现，是因为慢sql导致服务超时失败。
在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就拍另一个快照。注意，这个快照时基于整库的。
分布式数据库，无疑是近些年来数据库领域的重大技术进步。越来越多的用户考虑将传统集中式或单机数据库，迁移到分布式数据库。然而，正如同其他新技术一样，使用分布式数据库同样面临一定的使用门槛。如何平滑地迁移到这一新架构，享受新架构带来的优势的同时，还需规避潜在的劣势。尽管很多分布式数据库产品，正努力降低使用门槛，让用户近似传统数据库的体验去使用它，但这一过程仍面临诸多问题。此外，要想更好地使用分布式数据库，是需要其实现细节有着更多的了解。本文，尝试从研发角度谈谈，如何上手分布式数据库，针对常见的如何做表分片、如何选择分片键等问题加以描述。为了降低过程难度，结合之前在项目实施中的一点经验，自己也尝试编写工具来方便迁移分析。
前端同学大多习惯使用MongoDb数据库但是MySQL才是正儿八经开发环境中用的多的数据库，那么应该怎么样使用node.js配合MySql写一个完整的后端项目呢？
注：数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的，对应List的元素索引从小到大，即索引值越大，这条数据的创建时间越晚，与数据库里的顺序是对应的。 （默认排序，即ORDER BY CREATE_TIME ASC）
change和modify都可以修改表的定义，但是change后面需要写两次列名，但是change的优点在于修改列名称，modify则不能。
很多小伙伴工作很长时间了，对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD，对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少，随着工作年限的不断增长，职场竞争力却是不断降低的。很多时候，出去面试时，被面试官吊打的现象成了家常便饭。
EXPLAIN： 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了…
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了...
上节讲到建立一个MySQL数据库并新建一张用于存放索引信息的表，今天讲如何获取Oracle已使用过的索引名称
我最近几年用MYSQL数据库挺多的，发现了一些非常有用的小玩意，今天拿出来分享到大家，希望对你会有所帮助。
Columns 列；Indexes 索引；Views 视图；Events 事件；Fields 字段；
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
由于我们的执行计划都存在v$sql_plan中，所以我们定期从这个视图中获取索引信息，经过一段时间的积累即可知道哪些索引没被使用过
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
◆ 一、开源项目简介 基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 系统核心功能截图 记录操作记录 ◆ 机器操作 状态查看 ssh终端 文件操作 ◆ 数据库操作 sql编辑器 在线增删改查数据 Redis操作 Mongo操作 ◆ 系统管理 账号管理 角色管理 资源管理 ◆ 四、功能概述 功能介
这是个终极问题，因为优化本身的复杂性实在是难以总结的，很多时候优化的方法并不是用到了什么高深莫测的技术，而只是一个思想意识层面的差异，而这些都很可能连带导致性能表现上的巨大差异。 所以有时候我们应该先搞清楚需求到底是什么，SQL本身是否合理，这些思考很可能会使优化工作事半功倍。而本文是假设SQL本身合理，从Oracle提供给我们的一些技术手段来简单介绍下Oracle数据库，该如何使用一些现有的技术来优化一个SQL执行的性能。 确定需要优化的SQL文本及当前SQL执行计划 确定SQL涉及的所有表及其索引的相
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询，今天有空便进行了整理，以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例，查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章，同时需要显示这些文章的热评数目
介绍 web版 linux(终端[终端回放] 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 哨兵 集群)、mongo统一管理操作平台 开发语言与主要框架 前端：typescript、vue3、element-plus 后端：golang、gin、gorm 系统相关资料 项目文档: https://objs.gitee.io/mayfly-go-docs 系统操作视频: https://space.bilibili.com/484091081/channel/collectio
mybatis-sql-viewer插件主要提供能力：将mybatis xml转成真实SQL语句、参数mock、SQL规范检查、SQL索引检查、SQL运行、SQL压测及Mybatis SQL语句扫描。
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表，可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈，帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。（说白了，就是优化SQL的工具）
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
今天经开发同学反馈，发现有一些update语句阻塞了部分业务流程，为什么说一些而不是一条，是因为这些update语句都在一个存储过程中，语句结构相仿，真有一种一荣俱荣，一损俱损的感觉。而比较纠结的是这
本文深入介绍枚举类型EUNM和集合类型SET。测试基于InnoDB存储引擎上，对MySQL数据库枚举类型ENUM的字段进行DDL变更操作，是否需要重新创建表呢？对数据库的事务处理有何影响？对数据库的数据服务提供有何性能影响？通过本文了解下。
今天在测试环境有过代码升级。升级后，在群里有人反映系统访问很慢。运维人员反映服务器cpu使用率很高。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇，第 1 ~ 2 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段
mysql中可以使用explain这个关键字来获取（查询）sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
对于数据库来说安装，部署几乎是一次性的。后期的管理和优化是持续性的工作。 对于MySQL来说，可以说90%问题都在SQL语句上面。从问题SQL的筛选和优化，在MySQL环境下常用哪些方式。(以下版本是MySQL8.0.23） MySQL优化前置知识基础
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
InnoDB myISAM Memory MRG_MYISAM archive federated,CSV,BLACKHOLE
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢？ 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念，但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起，首先还原出现死锁的现场和条件，并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式，同时给出MySQL锁的基本概念，再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因，最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
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