这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的，分页查询场景，是按照某个顺序进行查询，分页靠后的查询请求，需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉，然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里，比如DB（MySQL）和ES（elasticsearch）都存在该问题。
MySQL5.6版本开始支持Multi-Range Read（MRR）优化。Multi-Range Read优化的目的就是为了减少磁盘的随机访问，并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问，这对于IO-bound类型的SQL查询语句可带来性能极大的提升。Multi-Range Read优化可适 用于range，ref，eq＿ref类型的查询。
1.SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。 2.SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。 3.MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。 4.注释：
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询
对于后端开发人员来说，经常会和数据打交道，今天总结下数据库相关的知识。包括MySQL，JDBC基础，JDBC进阶，MongoDB，性能优化等知识点。
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。
Structured Query Language (SQL) 是一种用于管理关系型数据库的编程语言。它被广泛应用于各种数据库系统中，包括 MySQL。本文旨在为初学者提供 SQL 和 MySQL 的基础知识，并指导如何进行基本数据库操作。
某后台的功能列表，页面底部为通用分页： 总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？ 老板会质疑你，做的是什么玩意？查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间？（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～）
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
在 MySQL 中，索引是用来加速数据检索速度的一种数据结构。通常我们最熟悉的是 B-tree 索引，但 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还提供了其他类型的索引，包括自适应哈希索引。
INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2,…）,(值1,值2,…）,(值1,值2,…）;
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
**内存临时表排序：**在MySQL中，使用InnoDB引擎执行排序操作时，当处理的数据量较小，可以在内存中完成排序时，MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下，MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果，这样可以快速地对数据进行排序，提高查询效率。
首先要明确索引是什么：索引是一种数据结构，数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，例如：链表，堆栈，队列，二叉树等等。
MySQL是我们非常常用的关系型数据库，非常重要，所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
在MySQL中，可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联，可以将小表A放在前面，大表B放在后面。具体的SQL语句可以按照以下格式编写：
小弟新写了一个功能，自测和测试环境测试都没问题，但在生产环境会出现偶发问题。于是，加班到12点一直排查问题，终于定位了的问题原因：Mysql Limit查询优化导致。现抽象出问题模型及解决方案，分析给大家，避免大家踩坑。
在数据库系统中，索引是提高数据查询效率的重要工具。针对MySQL数据库，索引优化是提高查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的优化策略，介绍常见的索引失效场景，并详细解释聚簇索引与非聚簇索引的区别。
返回的是 QuerySet 类型数据，类似于 list，里面放的是满足条件的模型类的对象，可用索引下标取出模型类的对象；
前面文档主要介绍了元数据配置，包括表单定义和表关系管理，以及表单数据的录入，本文主要介绍数据查询和分页在crudapi中的实现。
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
官方的定义是，MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
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。
+ where子句类似程序语言中if条件，根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。（CURD） 注意：进行增删改查操作的时候，请务必选中数据库。
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
索引一直是数据库中非常重要的概念，所以了解索引相关的知识是转入后端开发中必不可少的一环。这篇文章是我从开始做后端开发之后至今学习关于索引知识的一个总结，从原先很多概念的模糊和不理解到现在大致有一个比较清楚的认知，尽量会把关于索引的一些点以及为什么需要这么做给解释明白，包括使用 InnoDB 引擎的 MySQL 索引的相关概念，以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用，以及三星索引的概念，会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样，如果有错误的地方还请指出。
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
在这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表，MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中，索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引，我们可以显著提升数据库的查询速度，从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
前面文章，我们学习了 MySQL 慢日志相关内容，当我们筛选得到具体的慢 SQL 后，就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章，我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
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。
1. select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column ---> 假设这个结果集是t
expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
select * from users where age >= 22 and age <= 25;
一、 数据查询语言(DQL)(重中之重) 完整语法格式： - select 表达式1|字段,.... - from 表名 where 条件 - group by 列名 - having 条件 - order by 列名 asc|desc - limit 位置,数量 <1> 普通查询 select 查询表达式; // 最简单的sql语句，是一个函数 select database(); select version(); select now(); <2> 条件查询 wh
在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
Explain查看查询计划主要包含如下信息列：查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
上图是使用Explain分析的一条sql语句，下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
就是查tableStore失败了，在日志平台查下看到，因为查询参数太长，日志平台直接进行了截断！！！
企业业务逻辑数据的递增和用户量的递增会产生大量的数据库数据量过大的问题。数据库的默认索引表都是存在。一个数据库有索引库和data数据库。索引库里面存放着索引表，指向数据存储区。Java适配的MySQL数据库默认提供每张数据记录表的索引表机制。数据库表的数据索引默认是会查找索引表之后再去数据记录表中查找数据。
BootStrap是轻量级开发响应式页面的框架,全局css组件,js插件.栅格系统是将页面的宽度分为12等分.
https://my.oschina.net/u/1774673/blog/871912
EXPLAIN SELECT * from user_info WHEREid = 1;
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行，包括InnoDB引擎是如何支持事务的，如何做到可以备份恢复的，那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事，在这篇文章中，我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构，索引如何起作用的，如何更好的利用索引提高效率。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。
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