在MySQL中,大小写敏感性是一个重要的问题。MySQL默认情况下是不区分大小写的,这意味着在查询时,大小写不会对查询结果产生影响。但是,如果不小心在代码中使用了大小写不一致的变量名或关键字,可能会导致意想不到的错误。
1. general # 数据文件存放的目录 datadir=/var/lib/mysql # mysql.socket表示server和client在同一台服务器,并且使用localhost进行连接,就会使用socket进行连接 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock # 存储mysql的pid pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid # mysql服务的端口号 port=3306 # mysql存储引擎 default_storage_eng
Linux下mysql可以通过“ALTER TABLE 旧表名 RENAME [TO] 新表名;”语句来修改表名;还可以通过配置my.cnf文件,修改“lower_case_table_names”选项的值为“1”来设置表名不区分大小写。
顾名思义,MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说,Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。大概来讲,就是将 SELECT 语句和语句的结果做了一个 HASH 映射关系然后保存在一定的内存区域中。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,对于大规模的数据操作和查询,查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度,包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
文章来自:博客 数据库属于 IO密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化: 📷 query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 My
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了,开始今天的正题吧。
墨墨导读:MySQL生态中服务层的二进制日志有着非常重要的作用,MVCC机制不用的binlog,是否可以去掉?本文作者详述对MySQL的binlog cache的理解。
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat,sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
因为mysql有一个默认的connect_timeout时间,一旦超过,会自动关闭连接。
一、表名 和 数据库名 不要用大小写混合(即驼峰式),应该全部用小写,使用下划线作为连接符。
培养兴趣 兴趣是最好的老师,不论学习什么知识,兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL5.6 也不例外。
SUBSTR(str,start,len) 返回start开始,长度为len的字符串。注意:字符串起始位置为1。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据的ETL,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言,与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法,发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不同。
之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容,相关链接如下
当 php 与mysql之间的连接并非php正常回收,断开时,将会报错 "MySQL server has gone away"
MySQL查询执行流程 📷 查询流程: 客户端发送一条查询给服务器; 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果;否则,进入下一阶段; 服务器进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划; MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询; 将结果返回给客户端; 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果,被命中时,MySQL会立即返回结果,省去解析、优化和执行等阶段; MySQL保存结果于缓存中,把select语句本身做hash计算,计算的结果作
Mysql的limit用法
最近在MySQL运行中应用程序报错,/home/mysql/data3009/tmp/#sql_14cdb_24' is full" 。
MYSQL 中的查询给人的观念大多是简单的,不复杂的,将复杂的事情都交给程序来做,数据库就是一个容器的概念或一个固化的观念。
爱可生 dble 团队开发成员,主要负责 dble 需求开发,故障排查和社区问题解答。少说废话,放码过来。
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
本节列出了第一次添加,已弃用或已在MySQL 5.7中删除的服务器变量,状态变量和选项。
这个是Innodb最重要的参数,主要作用是缓存innodb表的索引,数据,插入数据时的缓冲,默认值为128M。
我们先下图看看MySQL整体逻辑架构(MySQL’s Logical Architecture)
通常叫做 SQL Layer。在 MySQL 数据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的,包括权限判断, sql解析,行计划优化, query cache 的处理以及所有内置的函数(如日期,时间,数学运算,加密)等等。存储过程,触发器,视图等功能也在这一层完成。
在数据库中,为了提高查询效率和数据的持久化存储,在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍,并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
1974 年,IBM 研究员发布了一篇揭开数据库技术的论文《SEQUEL:一门结构化的英语查询语言》,直到今天这门结构化的查询语言并没有太大的变化。
MySQL 之 -- 一条更新的 SQL 如何执行,一条更新的 SQL 语句如何执行执行流程一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 如图所示:MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存储引擎层服务层:server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器,包括大多数 MySQL 中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,包括存储过程、触发器、视图等。 执行流程 一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 📷 如图所示: MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
COALESCE函数可以说是新的if和when...case的替代语句了(感觉最大的收获就是这个了…)
在MySQL中,数据库、表、triggers实际上都对应了datadir目录(或子目录)下的文件,因此,这些对象的名字是否大小写敏感主要是依赖于操作系统和文件系统的,因此这些内容在Windows中是大小写是不敏感的,而在大多数类Unix系统中是敏感的(Mac OS X除外),当然对于建立在这些类Unix系统上的MySQL,敏感性可以在一定程度上通过参数的修改来设定。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
在执行一个有1000万条记录的MySQL查询语句时,出现了上面的错误。百度折腾了很长时间,终于解决,特此记录。
原文链接:https://blog.51cto.com/u_14612701/2505993
查看master状态,即最后一个binlog日志的编号名称,及其最后一个操作时间pos结束点值
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
这几天要折腾mysql服务器,所以在网上搜罗了一些维护策略,然后自己总结实验,下面是我的总结经验和别人的一些建议。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
chown -R mysql.mysql /application/mysql-5.6.38/
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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我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
【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
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