今天是《MySQL核心知识》专栏的第4章，今天跟大家一起聊聊MySQL的简单语法。好了，开始今天的正题。
今天大部分程序需要处理的数据，都来自数据库，尤其是关系型数据库，那么一条 SQL 提交到数据库之后，数据库都做了些什么？如果不懂这些问题，就无法更好的使用数据库，更无法回答好面试官的问题。现在流行的开源数据库，非 MySQL 莫属，面试中 MySQL 也是必问，于是我就学习了专栏《MySQL实战45讲》，今天的文章试着回答以下两个问题：
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题，一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到；另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
亲测有效 格式为 update 需要修改的表 b1 inner join (查询到的临时表)b2 on b1.id=b2.id set b1.要修改的字段=b2.查询到的值
MySQL主从架构已经被广泛应用,保障主从复制关系的稳定性是大家一直关注的焦点。MySQL 5.6针对主从复制稳定性提供了新特性:slave支持crash-safe。该功能可以解决之前版本中系统异常断电可能导致relay_log.info位点信息不准确的问题。本文将从原理，参数等几个方面对该特性进行介绍。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL，这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张，再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进，慢查询的数量正在飞速增长，每日的报警量也居高不下，因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓，此文主要针对MySQL。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
MySQL 主从架构已经被广泛应用,保障主从复制关系的稳定性是大家一直关注的焦点。MySQL 5.6 针对主从复制稳定性提供了新特性: slave 支持 crash-safe。该功能可以解决之前版本中系统异常断电可能导致 relay_log.info 位点信息不准确的问题。
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于mysql数据库，面试官一般喜欢问哪些问题
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。
【问题现象】 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。 SQL语句如下： SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭，其实之前我也不知道到底哪个执行起来快，到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏，其中专门有一节是对这个问题的讨论，看完后也是解除了长久以来的疑惑。
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
上一篇我们学习了server层对于表对象缓存的处理，表对象获取到之后，通过handler才具备了与存储引擎交互的能力。那么存储引擎层又是怎么个流程呢？
悲观锁的特点是先获取锁，再进行业务操作，即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的，因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持，即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。当数据库执行select for update时会获取被select中的数据行的行锁，因此其他并发执行的select for update如果试图选中同一行则会发生排斥（需要等待行锁被释放），因此达到锁的效果。select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
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。
我们在学习接口自动化的时候，最理想的状态是在公司有项目可以操作。大部分时候我们并没有可以练习的项目，因此练习接口无从谈起，只能找一些开放的api来练一练，但是这样并不能提高我们的技术。因此我们需要搭建一套自己的接口环境
MySQL的主从同步机制非常方便的解决了高并发读的应用需求，给Web方面开发带来了极大的便利。但这种方式有个比较大的缺陷在于MySQL的同步机制是依赖Slave主动向Master发请求来获取数据的，而且由于服务器负载、网络拥堵等方面的原因，Master与Slave 之间的数据同步延迟是完全没有保证的。短在1秒内，长则几秒、几十秒甚至更长都有可能。
读取顺序：/etc/mysql/my.cnf>/etc/my.cnf>~/.my.cnf
悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路，也是并发编程中一个非常基础的概念。之前有写过一篇文章关于并发的处理思路和解决方案，这里我单独将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍一次吧。
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
1、自连接查询是特殊的多表连接查询，因为两个相关查询的表是同一个表，通过取别名虚拟成两个表然后连接。
| 作者 梁东阳，数据库研发中心数据库内核工程师，负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中，相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧，但是仔细想想，你真的了解这些优化背后的原理吗？ 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块，通过计算分析收集的各种系统统计信息，为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树，通过MySQL的数据字典和统计信息的内容，经过一系列运算，从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
简单来说，微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发，这些"小服务"可以运行在不同机器上，它们在自己的进程中运行，"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发，同时，它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体，构成了一个业务集群。
前面说了innoDB表在mysql5.6.6之前存储在系统空间，5.6.6之后存储在独立的空间，表结构存储在.frm文件，里面记录着字符集，行规则等，表数据存储在.ibd里面，里面存储着数据和索引。
1， 创建mysqld数据库的管理用户： 要把root用户设置为管理员，我们应该运行下面的命令； [root@linuxsir01 root]# mysqladmin -u root password 123456 一般情况下，mysqladmin所在目录已经加到$PATH中，如果该命令没有找到，查看软件包安装是否正确，确保Mysql-server和Mysql-client两个软件包都已经安装成功，然后可以rpm -qf Mysql-client查看该命令安装到那个目录中，将该目录加到$PATH
答：大部分程序主要的功能都是对数据的处理，写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系，目录就是索引，我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
但注意上图，里面还有几个Key is null的情况，它可以将两表相交的那部分数据排除掉！ 也正是因为这个特性，一种很常见的SQL技巧是，用left join可替换not exists、not in等相关子查询，如下：
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动，所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。
《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》（以下称《完整设计》）这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题，提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景，下面介绍几种随机获取的方法供参考。
使用 select count() from t。计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
前一段时间修改数据表时，给一个表添加一个datetime字段，当时遇到了一个问题：我是否需要给该datetime字段上加索引呢？如果不给该字段加索引，当where语句中使用该字段时，会不会扫全表呢？如果给其加了索引，那么势必会带来一些开销，假如这个索引用不到的话，给其加了索引岂不是画蛇添足了呢？
前段时间《一个出身寒门的状元之死》刷屏了，当我看完了这篇文章，很有感触，一开始我以为是事实，后来才发现完全是虚构，对于我来讲并不是非常在乎文章中的故事是否是真实的，我在乎文章给我的那种生活体验。
主从同步的整体思路不外乎“数据镜像（image） + 流水（binlog）”，但是仔细考虑，会有一些值得思考的细节问题，看看你是否考虑过？
假设有这么一个需求：查询出城市是 “南京” 的所有用户名，并且按照用户名进行排序，返回前 1000 个人的姓名、年龄。
* 需开启所有的memory类型的instruments：update setup_instruments set enabled='yes' where name like '%memory/%';
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
作者简介 丁宜人，10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师，负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年，负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解，看帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量，比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验，抛砖引玉。
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