在数据库处理中，Join操作是最基本且最重要的操作之一，它能将不同的表连接起来，实现对数据集的更深层次分析。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。
在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，连接查询是一项重要的数据库操作，它允许我们从多个表中检索和组合数据，以便进行更复杂的查询和分析。
我们知道，所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配，最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
MySQL有两种方式可以生成有序的结果：通过排序操作；或者按索引顺序扫描；如果explain出来的type列的值为index，则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。
截止当前最新版本 8.0.19，MySQL 尚未支持 Full Join（全外连接），但我们可以使用其它方式实现 Full Join 的效果。
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉，有时候会导致查询结果与预期不符，所以今天我就来总结一下，一起避坑。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
MySQL是一种强大的关系型数据库管理系统，允许您在多个表之间执行复杂的查询操作。本文将重点介绍MySQL中的多表查询中的一种重要类型：内连接（INNER JOIN）。内连接用于检索满足两个或多个表之间关联条件的行，它能够帮助您从多个表中组合数据，以便更好地理解和分析数据。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
订单存储在两个表中。对于包含订单号、客户ID、订单日期的每个订单，orders表存储一行。
安装SQL数据库时，需要添加，修改，删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
我试图在MariaDB（MySQL）上运行一个简单的连接查询，但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的Unix命令，将查询时间从380小时降到12小时以下的。
通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。
No.42期 Hash join Mr. 王：那我们就来看看 Hash join 具体是怎么做的吧。 两个表直接拿过来，我们不对其做任何排序和预处理。对这两个表进行一些随机分割，然后 Mapper 会去读取这些分割好的表块，并将它们划分为 Hash 桶。最后这些 Hash 桶根据相应的 Hash 值归入相应的 Reducer 中。 在 Reducer 中，将归入一个 Reducer 中的两个表的表块合并成一个表。于是每个 Reducer 的输入对应的就是相同的 Hash 值，因此就可以放到同一个Merg
前面说了mysql优化器访问数据库的方法有const，ref，ref_or_null，range，index，all。然后又分为条件全部是索引回表查询，和条件有非索引查询，则需要回表之后，在过滤。又有intersection合并索引和union并集索引，当两个单独二级索引查询，不是联合索引查询，可能会触发这两个索引查询，用and是intersection，用or是union查询，触发有两个注重点：
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令，可以直接嵌入到SQL查询中，以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题，或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时，来指导优化器选择更好的查询计划。
MemSQL是一种内存数据库，可以提供比传统数据库更快的读写操作。即使它是一项新技术，它也会说MySQL协议，因此使用起来非常熟悉。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
整理一些MySQL常用SQL语句：插入、更新、删除、查询、根据指定的列对结果集进行排序等。
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
在我看来，能够帮我们扩展一个逻辑的边界的问题，就是好问题。因为通过解决这样的问题，能够加深我们对这个逻辑的理解，或者帮我们关联到另外一个知识点，进而可以帮助我们建立起自己的知识网络。
在MySQL中，只有一种Join算法，就是大名鼎鼎的NestedLoop Join 对左表进行遍历，拿一条数据和右表的每条数据进行比对，如果找到N条匹配的，此条左表记录分别和这N条右表记录组合为N条记录，放到结果集合中，如果还有第三个表参与Join，则把前两个表的Join结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复 示例 有3个表： user_group 用户组 group_message 组消息 group_message_content 消息内容 想要取得某个用户所在组的
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
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查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统，多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据，以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例，以及一些常见的多表查询场景。
数据库的服务端，可分为执行器(Execution Engine) 和 存储引擎(Storage Engine) 两部分：
直接介绍概念太枯燥了，还是拿个和背景篇相似的例子介绍 业务场景：客户完成下单，快递员接受并更新运单状态，客户可以随时查看运单状态的任务。一票快递可能有多个子母件。同时，我们需要标记每个运单的状态，运单状态的解释和含义保存在运单状态字典表中。 因此，我们需要建立如下表：
2、create database if not exists 数据库名 （判断数据库是否存在，不存在则创建）
a,系统首先执行from子句，这里from子句列出有两个表teacher表和course表，DBMS讲计算这两个表的笛卡尔积，列出这两个表中行的所以可能组合，形成一个中间表。中间表中的每条记录包含了两个表中的所有行。
在上篇文章史上最简单MySQL教程详解（基础篇）之数据库设计范式及应用举例我们介绍过，在关系型数据库中，我们通常为了减少数据的冗余量将对数据表进行规范，将数据分割到不同的表中。当我们需要将这些数据重新合成一条时，就需要用到我们介绍来将要说到的表连接。
DQL（Data Query Language），即数据查询语言，用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
MySQL的执行计划跟踪，一直是比较欠缺的能力。如Oracle中的10046、10053提供的trace执行计划能力，被很多Oracle DBA所称赞。确实在某些较为复杂的语句优化时，希望优化器能将其优化判断的依据暴露出来，这样也方便DBA去排查定位问题。在MySQL5.6之后，提供了Optimizer Trace能力，可跟踪优化器的某些行为。本文尝试去解读这一过程的输出。文中部分内容摘自MySQL官网和来自沃趣公司刘云的一篇网文，在此表示感谢。
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
mysql-2 一.数据库备份与恢复 1. 备份 数据库的备份是指将数据库转换成对应的sql文件。 数据库导出sql脚本的格式： l mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名>生成的脚本文件路径 例如: mysqldump -uroot -p1234 day0401>d:\day04.sql 以上备份数据库的命令中需要用户名和密码，即表明该命令要在用户没有登录的情况下使用 2. 恢复 数据库的恢复指的是使用备份产生的sql文件恢复数据库，即将sql文件中的sql语句执行就可以恢复数据库内容。因
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点： （1）数据以表格的形式出现 （2）每行为各种记录名称 （3）每列为记录名称所对应的数据域 （4）许多的行和列组成一张表单 （5）若干的表单组成database
说明：上述多表查询中出现的问题称为：笛卡尔积的错误，结果是将每个员工分配了所有的部门所产生的
数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在一次和技术大佬的聊天中被问到，平时我是怎么做Mysql的优化的？在这个问题上我只回答出了几点，感觉回答的不够完美，所以我打算整理一次SQL的优化问题。
用户在使用分布式数据库时，最想要的是既能将计算压力均摊到不同的计算节点(CN)，又能将数据尽量散列在不同的存储节点(DN)，让系统的存储压力均摊到不同的DN。对于将计算压力均摊到不同的CN节点，业界的方案一般比较统一，通过负载均衡调度，将业务的请求均匀地调度到不同的CN节点；对于如何将数据打散到DN节点，不同的数据库厂商有不同策略，主要是两种流派：按拆分键Hash分区和按拆分键Range分区，DN节点和分片之间的对应关系是由数据库存储调度器来处理的，一般只要数据能均匀打散到不同的分区，那么DN节点之间的数据基本就是均匀的。如下图所示，左边是表A按照列PK做Hash分区的方式创建4个分区，右边是表A按照列PK的值做Range分区的方式也创建4个分区：
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序,比如二叉树的算法和哈希算法,哈希算法是通过建立特征值,然后根据特征值来快速查找,而用的最多,并且是mysql默认的就是二叉树算法 BTREE,通过BTREE算法建立索引的字段,比如扫描20行就能得到未使用BTREE前扫描了2^20行的结果,具体的实现方式后续本博客会出一个算法专题里面会有具体的分析讨论;
线上，遇到一些sql性能问题，需要手术刀级别的调优。optimizer_trace是一个极好的工具，已经有很多资料介绍optimizer_trace怎么使用与阅读。有必要再介绍一下我们平时不太能注意到，但是又对sql性能起着绝对作用的优化器。
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