在MySQL中，ORDER BY的实现有如下两种类型： （1）通过有序索引直接取得有序的数据，不用进行任何排序操作即可满足客户端要求 （2）通过MySQL的排序算法将数据进行排序，再将排序后的数据返回给客户端 通过索引得到有序数据是最理想的，但实际情况中常常会遇到第二种情况 如果没有索引可利用时，MySQL又如何实现排序呢？ MySQL目前可以通过两种算法来实现数据的排序操作： （1）取出满足过滤条件、并作为排序条件的字段，及其行指针信息，在Sort Buffer中进行实际的排序操作，然后根据行指针信息到表
在使用explain分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
排序时索引也用到了，只不过此时该索引不是用来查询，而是用来排序，explain没有展示出来
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
本文索引优化包含对 MySQL索引（三）explain实践，优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询，使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询，即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
利用最左前缀法则：中间字段不能断，因此查询用到了name索引，从key_len=74也能看出，age索引列用在排序的过程中，因为Extra字段里没有using filesort。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
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。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
都是全表扫描 都是使用where 都是文件排序（如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成排序的话）
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因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的，比如一些后台管理系统，我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。
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。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
面试最怕遇到的问题是什么，如何做优化一定当仁不让，SQL 优化更是首当其冲，这里先跟大家分享一个比较容易理解的 join 语句的优化~
我们日常工作中写 SQL 语句，经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性，就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序，这无疑是效率最高的。然而，还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引，而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序，而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
在真实项目中，SQL语句中的WHERE子句里通常会包含多个查询条件还会有排序、分组等。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
5.7以前，该项是explain partitions显示的选项; 5.7以后成为了默认选项.
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同，使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值，尤其使用内存表临时表进行排序，操作时。因此最好只分
假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生，同时要求按年龄排序，如果平台注册用户达到千万级，那么，我们一般会对这个搜索结果分页，避免结果页加载很慢，所以，为了实现这个功能，基于用户表，我们会写这样一条SQL：
不啰嗦，直接入正题。问题是这样的。请问下面的sql语句，要想加快查询速度，该怎么创建索引？以下，以mysql数据库为准。
Redis是一个高效的内存数据库，它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储，在Redis中通常根据数据的key查询其value值，Redis没有模糊条件查询，在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论，时间线，检索等)，只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
脑海中要有这个联合索引在MySQL底层的B+Tree的数据结构 ， 索引 排好序的数据结构。
在优化group by查询的时候，一般的会想到两个名词：松散索引扫描（Loose Index Scan）和紧凑索引扫描（Tight Index Scan），因为通过这两种索引扫描就可以高效快速弟完成group by操作。
可以看到是先查询的一条数据，然后去删掉的，删数据的SQL里面是根据where 条件里面的user_id来删的数据。
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说，order by 排序是一个常见的业务功能，将结果根据指定的字段排序，满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化，order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
开启了MySQL慢查询日志之后，MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来，这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
常见的存储引擎有MyISAM,InnoDB,MEMORY,MERGE.今天我们就分别介绍一下,
在 SQL 优化中，索引是至关重要的一环，能给查询效率带来质的飞跃，但是索引并不是万能的，不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类，并讨论使用索引时应该权衡的要素，关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
这个值后面对应的utf8_unicode_ci是什么意思呢？面试的时候用这个题目考一考DBA，应该可以难倒一大部分人。
select ...from table where exist (子查询)；
slow_launch_time：表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
目录 1.何种查询支持索引？ 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引？ 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说，mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子：创建复合索引 cre
where条件后面是city字段，然后根据name排序，可以看到，执行计划中有：using filesort字样。这是因为name字段没有索引，所以需要借助sort_buffer来进行排序操作。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式
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