在日常使用MySQL的过程中，会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接，事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
见多了SQL为代码开发提速，那么当低代码遇到SQL会擦出怎样的火花呢？本文将低代码和SQL结合进行介绍，让大家了解如何通过执行SQL为低代码项目提速。
在数据库设计的时候，我们经常会需要设计时间字段，在 MYSQL 中，时间字段可以使用 int、timestamp、datetime 三种类型来存储，那么这三种类型哪一种用来存储时间性能比较高，效率好呢 ？
低代码这个词这两年热闹起来，冒出一堆创业团队搞这东西。以前只知道代码有长短，现在才知道代码还有高低。
很多同学都说 WordPress 的效率很低，但是又说不出哪里效率低，于是我就写一个 WPJAM Debug 插件，帮你检测 WordPress 的效率。
如果Handler_read_rnd_next的值比较高，说明索引不正确或者查询没有使用到索引
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
码匠是一款面向开发者的低代码平台，它可以帮助企业快速构建和部署应用程序，提高业务流程的自动化和数字化水平。在码匠平台上，数据源是一个重要的组成部分，它提供了丰富的数据连接和数据处理功能，能帮助用户轻松地获取和管理各种数据。本篇文章将为大家详细介绍码匠所支持的数据源。
7、索引命名：非唯一索引必须以 idx_字段1_字段2命名，唯一所以必须以uniq_字段1_字段2命名，索引名称必须全部小写
最近遇到mongo集群性能问题,主要体现在查询性能或者聚合性能慢(查询类似关系型数据库中select * from xx where a='xx',另外聚合类似group by+count、sum),nosql与关系型数据库存在很多类似，比如分页查询语句是比较常见问题,分页优化在数据库优化原理类似.常见分页场景需求(本次主要基于这2种场景进行优化介绍)
数据库的SQL文解析和执行计划会保存在缓存中，但是SQL文只要有变化，就得重新解析。
无论在工作还是面试中，关于 SQL 中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
一直有朋友问，是不是表建了索引，一定会使用索引，在RBO时代，访问效率会参考一些规则，优先级高的，认为效率就高，例如索引就比全表扫描效率高，但CBO时代，则会以成本为依据，谁的成本低，谁的效率就高，这样更科学。
这个话题应该很多人写过了，多数是在分析in/exists哪个写法效率高；not in/not exists是否等价等问题。老虎刘这里再补充点内容。
目前码匠已经实现了与 MySQL 数据源的连接，支持书写 SQL 语句，也支持通过图形化界面对数据进行增、删、改、查， 同时还支持将数据绑定至各种组件，并通过简单的代码实现数据的可视化和计算等操作，能让您快速、高效地搭建应用和内部系统。
不在数据库做运算：cpu计算务必移至业务层 控制单表数据量：单表记录控制在1000w 控制列数量：字段数控制在20以内 平衡范式与冗余：为提高效率牺牲范式设计，冗余数据 拒绝3B：拒绝大sql，大事物，大批量 varchar是变长存储的，所以实际开发中我们一般都把varchar的宽度设为最长255，反正你没用完它也不会浪费空间。 避免使用NULL字段 NULL字段很难查询优化 NULL字段的索引需要额外空间 NULL字段的复合索引无效 少用text/blob varchar的性能会比te
面试官：“小陈，说一下你常用的 SQL 优化方式吧。” 陈小哈：“那很多啊，比如不要用 SELECT *，查询效率低。巴拉巴拉...”
先说观点：因为还没找到更好的。 接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据，可以说是企业的
基础规范 使用InnoDB存储引擎 表字符集默认使用UTF8，如果涉及到用户输入应当校验字符范围，emoji需要使用UTF8MB4 所有表都需要添加注释 单表数据量建议控制在5000W以内 不在数据库中存储图⽚、文件等大数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁⽌从测试、开发环境直连线上数据库 命名规范 库名、表名、字段名禁⽌止超过32个字符。并且能够准确表达含义。 库名、表名、字段名禁⽌止使⽤用MySQL保留字 临时库、表名必须以tmp为前缀，并以日期为后缀，日期格式为YYYY[MM][DD][HH][mm][
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，以下是Python与其他编程语言的优缺点对比：
根据研发提供的慢SQL,分析Oracle AWR中SQL，并没有发现相同的SQL.发现类似SQL,只是谓词条件不一样，咨询研发得知，前端根据登录人的角色不同，SQL写法也会变化，通常优化28原则，虽然这个功能用的少，但影响用户体验。
MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，无论是索引优化、还是表结构优化，参数优化，最后都可以归纳到这这两个分类中：
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。
这段代码的业务逻辑是找到2019年业务量最多的61秒（我想本意应该是60秒，代码不够严谨）间隔及业务量。
编辑手记：SQL是数据库系统的核心，因SQL问题引发的系统蝴蝶效应屡见不鲜，今天继续学习SQL优化的技巧。。 这是某客户关键系统的一个TOP SQL： 根据下图sqlhc获取的信息，该SQL平均每次插
腾讯游戏业务需要应对大量运营安全场景，为此他们研发团队设计了一套覆盖数据、后端、前端的开发配置化低代码平台。 在 2020 年 11 月 13-14 日落地的 ArchSummit 全球架构师峰会 2021（深圳）上，我们邀请到了腾讯 IEG 数据产品开发组负责人叶鑫林来分享他们的低代码实践。此次分享中他着重介绍了低代码平台的设计理念，如接口元数据自动注册、SQL 赋能、基于 Mock 的前端快捷配置等，希望对你有所启发。
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
本文内容涉及到基本SQL语法，数据的基本存储原理，数据库一些概念、数据优化等。抱砖引玉，权当一个综合复习！
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
最近在整理一些SQL改写方面的案例，发现2014年底做的一个优化项目，里面有一个update SQL的改写不是太严谨（对业务来说应该也没有什么影响，因为涉及到改写，也不知道开发人员最终有没有接受这个改写）。今天这篇文章对那个改写做了修正，上万倍的性能提升还是非常值得开发做这个改动。
从许多调查报告上看，开发人员群体对低代码的评估维度集中在几个点上，页面的灵活性、业务逻辑的灵活性和技术架构的专业性。而这几个点也是不同的低代码厂商和产品差异性最明显的领域。今天，我们以活字格为例，将目光聚焦在可视化业务逻辑构建的原理和体验上和大家聊聊。
三种SQL分页法 表中主键必须为标识列，[ID] int IDENTITY (1,1) 1.分页方案一：(利用Not In和SELECT TOP分页) 语句形式： SELECT TOP 10 * FROM TestTable WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 20 id FROM TestTable ORDER BY id)) ORDER BY ID
来源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965
INSERT INTO /*+ append */ TF_B_OCS_BATDEAL (...... )
二、MYSQL数据库设计原则 1、核心原则 不在数据库做运算; cpu计算务必移至业务层; 控制列数量(字段少而精,字段数建议在20以内); 平衡范式与冗余(效率优先；往往牺牲范式) 拒绝3B(拒绝大sql语句：big sql、拒绝大事务：big transaction、拒绝大批量：big batch); 2、字段类原则 用好数值类型(用合适的字段类型节约空间); 字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提高查询性能); 避免使用NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空
MogDB 是一种支持分布式、高可用的大规模数据存储和处理解决方案，适用于云计算、大数据、物联网等多种场景。它采用了分布式的架构，可以轻松扩展节点并提高性能，支持多种数据存储格式和多种数据访问方式，如 SQL、NoSQL 和图数据库。MogDB 还提供了完整的数据管理和安全性控制，包括数据备份、恢复、权限管理等功能，可以满足企业级应用的要求。此外，MogDB 还支持多语言客户端和多种平台部署，包括 Linux、Windows 和 Docker 等。总的来说，MogDB 是一种高性能、高可靠、易于管理的大数据存储和处理解决方案，可以帮助企业更好地管理和分析数据。
OceanBase 是由蚂蚁集团自主研发的高性能分布式关系型数据库系统。它采用分布式架构和高可用设计，支持海量数据存储和高并发访问，能够为企业提供稳定、高效、可扩展的数据管理服务。
根据这个定义，我们就会发现很多工具都是低代码工具。例如：C# 程序员比较熟悉的 CodeSmith。就是一个典型的低代码工具。它有效的减少了重复代码的编写，提高了开发效率。我以前也用 python 写了一些类似工具，并且让其支持一些简单的逻辑让它变成 DSL。
在实际项目中，通常在开发环境下，一些SQL执行没有任何功能问题，而当到了生产环境或生产环境的数据量发生较大的变量时，其SQL的执行效率非常低。此时如果更改SQL，那么可能需要重新修改源程序以及重新编译程序。如果修改源程序的成本比较大，那么可以使用一些方法在不改变源应用程序的情况下更改特定SQL的执行计划并固定下来。因为在SQL语句的执行计划发生更改时，可能存在性能风险。SQL计划发生更改的原因有很多，如优化程序版本、优化程序统计信息、优化程序参数、方案定义、系统设计和SQL概要文件创建等。有4种方式可以固定和控制执行计划，分别是使用Hint（提示）、OUTLINE（存储概要）、SQL PROFILE（SQL概要文件）和SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理），如下表所示：
2. 索引处于unusable期间，对表数据做DML操作，此时不维护索引。
https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
其中 demo101_t1(以下简称t1)和demo101_t2(以下简称t2)都是大表(几千万以上记录), 两表关联字段上重复值都比较少,如果t2表上不创建合适的索引, 这个SQL的执行效率将会是极差的(t2表做几千万次的全表扫描,估计要执行几天吧),执行计划是这样的:
基于 SpringBoot2 + magic-api + Vue3 + Element Plus + amis3.0 快速开发管理系统。
yang，携程资深后端开发工程师，专注推荐系统架构、数据流批一体、系统稳定性、效率提升等领域；
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
