SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
我们知道，所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配，最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
左边的client可以看成是客户端，客户端有很多，像我们经常你使用的CMD黑窗口，像我们经常用于学习的WorkBench，像企业经常使用的Navicat工具，它们都是一个客户端。右边的这一大堆都可以看成是Server(MySQL的服务端)，我们将Server在细分为sql层和存储引擎层。
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。
通常EXPLAIN用于获取QEP，而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。离 CPU 核心越近，缓存的读写速度就越快。但 CPU 的空间很狭小，离 CPU 越近缓存大小受到的限制也越大。所以，综合硬件布局、性能等因素，CPU 缓存通常分为大小不等的三级缓存。三级缓存要比一、二级缓存大许多倍，这是因为当下的 CPU 都是多核心的，每个核心都有自己的一、二级缓存，但三级缓存却是一颗 CPU 上所有核心共享的。
在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试，这种方案插入数据是非常快的。
作者介绍： 刘鹏松，任职云和恩墨北区交付部，负责山东部分客户业务交付。 在通过mysqldump进行MySQL数据库(InnoDB引擎)逻辑备份的时候经常使用的参数组合就是--single-transaction --master-data=2。 今天的案例就是来分析下通过--single-transaction --master-data=2参数组合进行单表备份而引发的性能问题。 1 问题描述 某业务系统(数据库采用的MySQL数据库)上午10点左右部分业务业务反应系统缓慢，用户登陆系统出现超时的现象。
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
前面我已经带着大家学习了本文的第1-4个部分，今天就带大家学习这剩下的5-8个部分。
作者介绍 韩全安（willhan） 华中科技大学，硕士，现代数据库方向。2013年毕业，就职于腾讯到今，工作项目：TMySQL、SQL审核、InnoDB列压缩、TSpider、GCS 团队博客： t
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
1.MySQL版本： 5.x: 5.0-5.1:早期产品的延续，升级维护 5.4 - 5.x : MySQL整合了三方公司的新存储引擎 （推荐5.5） 安装：rpm -ivh rpm软件名 如果安装时 与某个软件 xxx冲突，则需要将冲突的软件卸载掉： yun -y remove xxx 安装时 有日志提示我们可以修改密码：/usr/bin/mysqladmin -u root password ‘new-password’
1.MySQL版本： 5.x: 5.0-5.1:早期产品的延续，升级维护 5.4 - 5.x : MySQL整合了三方公司的新存储引擎 （推荐5.5）
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求，昨天看了这篇文章，写的很好，给大家推荐一下，其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读，第一部分「MySQL性能」了解即可，全文共5758字，阅读大概需要20分钟，建议收藏，以下是作者自诉。
有时候我们会遇到：在查询sql的时候，假如有100w条数据，会出现慢sql告警，这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。
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。
此删除涉及到事物，在删除计划的过程中，还要删除立项信息、合同需求信息关联的计划信息。在删除开始之前设置事物，是不够严谨的。所以，把开启事物放置到删除立项的方法、合同需求方法、计划的方法，这样，每一模块是一个单独的事物。锁的范围缩小，基本并发可用。
摘要：本文介绍宜信105条数据库军规，帮助研发团队评估数据库开发质量，达到尽早发现问题解决问题的目标。
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作者：yandeng，腾讯 PCG 应用开发工程师 1.数据库基础 1.1 MySQL 架构 和其它数据库相比，MySQL 有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎，各层介绍： 1.1.1 连接层 最上层是一些客户端和连接服务，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
说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
图片与最后一部分来自：https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
作者：胡呈清，爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：[简书 | 轻松的鱼]，欢迎讨论。
问题描述 mysql数据库有auto_increment这样一个特性，一般是用来设置Integer类型主键自增长。比如下面的代码： -- 刚创建表，该表没有AUTO_INCREMENT值 create table test( id int(11) primary key not null auto_increment, field1 varchar(40) not null default '' ) engine=InnoDB; show create table test\G; ... Creat
来源：编码砖家 https://www.cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
我们知道对于Oracle的表连接，根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法（算法）：
SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础，昨天宝器推荐了这篇文章，写的很好，同样分析给大家。
此时我们需要使用游标，通过游标的方式来遍历select查询的结果集，然后对每行数据进行处理。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。
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