经过上一篇 where field in (...) 的开场准备，本文正式开启子查询系列，这个系列会介绍子查询的各种执行策略，计划包括以下主题：
索引条件下推，也叫索引下推，英文全称Index Condition Pushdown，简称ICP。
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中，我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句，但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂，包含多个条件，此时就需要具体分析SQL 使用到的索引，并了解 where 条件的判断逻辑。
在使用ansible编写playbook的过程中，我们发现在安装某服务时，例如部署fastdfs分布式存储时，有的机器需要启动tracker和storage两个服务，有的机器只需要启动一个服务即可，它们需要的配置不同，我们要根据不同的机器来做不同的判断，来分发不同的配置文件，这时就会用到when来做判断了，并且我们还要使用jinja2的循环条件控制语句，还要在ansible的清单文件中设置好变量。
client 首先要与 MySQL 建立连接，这就需要一个连接器，负责与 client 建立连接、权限验证、管理连接。
用户表联合索引（name, age）为例，现在需检索表中“名字第一个字是张，且年龄是10的所有男孩”：
连接器： 权限校验，查看登录用户是否有权限访问数据库，如果出错就会出现（Access denied for user）然后运行程序就结束了如果连接成功连接器就会去查看这个用户的权限，即以后的权限逻辑都是依赖于次权限，在连接过程中如果长时间没有操作则会在默认的时间内进行断开连接（wait_timeout)。
索引是有序的，index1索引在索引文件中的排列是有序的，首先根据a来排序，然后才是根据b来排序，最后是根据c来排序，像select * from tab 这种类型的sql语句，在a、b走完索引后，c肯定是无序了，所以c就没法走索引，数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
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。
mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性，英文是 index condition pushdown，一般简称为 ICP，索引下推通过减少回表的次数，来提高数据库的查询效率。
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题，也是重中之重，在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情，甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化，最近moon一直在写关于mysql的文章，包括之前写的索引相关，其实也都是为了这篇文章做个铺垫，所以你懂了吗，今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊，在工作中，怎么进行sql优化？
连接到数据库，负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
MySQL一直是面试中的热点问题，也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难，只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 背景 客户发现一个非预期内的锁等待现象，线上频繁出现锁告警，出现问题的case可以简化成以下SQL： # 表结构和表数据CREATE TABLE `tab1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int NOT NULL, `status` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT '1', PRIMARY KEY
业务系统中，使用update语句更新数据是再正常不过的场景，我们也经常通过update更新的行数，来做一些业务判断，类似下面的伪代码：(mybatis + mysql 场景)
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分，不同的存储引擎共用一个 Server 层。
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
数据库我想大家应该一点都不陌生吧，我想不管你写啥的，数据库就算没用过也听过了，是我们项目体系里面不可或缺的一环。
对于一个做后台不久的我，起初做项目只是实现了功能，所谓的增删改查，和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题，一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的？我被虐了，很开心，感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
数据库技术爱好者，爱可生 DBA 团队成员，负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查，擅长 MySQL 主从复制及优化，喜欢钻研技术问题，还有不得不提的 warship。
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
今天在开发程序中，从MySQL中提取数据的时候，使用到了case when的语法用来做判断，在使用过程中在判断NULL值的时候遇到个小问题；
存储过程（Stored Procedure）是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL 语句集，它存储在数据库中，一次编译后永久有效，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。
数据库查询相信很多人都不陌生，所有经常有人调侃程序员就是CRUD专员，这所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
当客户端（应用）连接到MySQL服务器时，服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
MyISAM采⽤表级锁(table-level locking)。 InnoDB⽀持⾏级锁(row-level locking)和表级锁,默认为⾏级锁
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！
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其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
平时我们使用的数据库，看到的通常是一个整体，比如我们执行一条查询SQL，返回一个结果集，却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的，接下来我们就来简单的拆解一下MySQL，看看MySQL是由哪些“零件”组成的，在这个过程中逐步的揭开MySQL的面纱,对MySQL有个深入的理解。这样在我们以后遇到MySQL的一些异常或者问题的时候，就可以快速定位问题并解决问题。
1 919 views A+ 所属分类：技术 以前写了十天学会ASP，十天学会 ASP.NET什么的，现在想想再写个PHP吧，也算比较全了。 PHP的调试方法我这里就不说了，外面很多文章都有介绍，也有很多不同的组合。我这里暂时是以 Apache web server 和 MY SQL 作为WEB服务器和数据库，在php-4.3.3下的环境做的程序。当然要简单的构建和访问查看数据库 PHPMYADMIN 不可少。 至于表单设计什么的，我这里也不想多说了，在《十天学会ASP》中已经有介绍。 下面
数据库查询相信很多开发人员都不陌生，经常有人称程序员工作就是写CRUD，所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。 需要注意的是，下面的讨论
大家好，又见面了，我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、c
我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，你应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：
一般来说，使用join语句，会用到两种算法，分别是Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎，B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引，非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引，每张表都有唯一的聚集索引：
我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：
在上一篇文章中，我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型，今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
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