每次看到select * 的时候都需要用怀疑的眼光审视，是不是真的需要返回全部的列。
索引是MySQL的数据结构，关系着MySQL如何存储数据，查询数据；而如何操作数据，解决多线程时操作数据带来的问题，则需要通过事务来完成。
首先简单介绍一下悲观锁和乐观锁： 悲观锁： 比较悲观，一旦加锁，自身增删查改，其他线程无法任何操作，不能与其他锁并存。加锁方式 for update 乐观锁： 比较乐观，认为其他线程不会修改数据，一旦加锁自身可以增删查改，其他线程只能读。加锁方式 lock in share mode 两种锁的的释放都在 commit或者rollback 之后，否则就会一直持有。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
#去重复查询DISTINCT mysql> select * from student; +------+------+------+ | uid | name | age | +------+------+------+ | 3 | hong | 30 | | 2 | aaa | 20 | | 1 | bbb | 26 | | 4 | ccc | 20 | | 4 | ccc | 30 | +------+------+------+ 5 ro
查询性能低下最基本的原因是访问的数据太多，大部分抵消的查询都可以通过减少访问数据量的方式进行优化。下面是针对常见四种问题的优化方案：
这个是在windows server2008下安装时遇到的错误，是在运行mysqld –initialize 这一语句时发生的warnning，这是一个配置错误。 解决办法 在mysql/my.ini 文件中的[mysqld]下添加一行explicit_defaults_for_timestamp=true。就可以了 这个语句的含义是 #开启查询缓存，这也是web缓存之一，对重复查询只需要在缓存中读取就可以，减少对数据库的访问。
mysql查询过程： 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存，如果命中缓存，则返回结果，否则，继续执行。 服务器进行sql解析，预处理，再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT * 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存 是否在扫描额外的记录。解决办法： 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化： 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。 改变数据库和表的结构，修改数据表范式 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
1、首先可以从php和mysql入手，OPCache缓存就是针对php代码执行效率优化提速的，而Memcached主要是缓存我们的mysql查询，减少不必要的重复查询，从而加快访问深度，显著降低TTFB，减轻服务器压力。
有同时反馈，直接通过如下的sql进行分页查询，分页会出现重复数据，于是乎我专门查了相关了资料，整理了一下。
原子性是指事务包含的所有操作要么全部执行成功，否则失败回滚，回到未执行事务前的状态。
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。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
连环炮问下来，对于有做过优化的老司机来说，肯定能抗住。对于没有真正做过优化的小白来说，肯定扛不住这一系列的追问，最后只能以面试失败而告终。
最近项目联调的时候发现了分页查询的一个bug，分页查询总有数据查不出来或者重复查出。
访问的速度快，对事务完整性没有要求，以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表
上一篇《.NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇》整理了基本的业务知识，同时也罗列了存在的问题，本篇主要是针对任务列表的页面进行性能优化。
前段时间第一次接触大流量并发,而那时候我还没有相关经验,所以代码写的很渣,导致服务器死了又死
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。消除主键和其他键的部分依赖。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
在这篇文章中，我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google
前言 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google 上提高排名，可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章，例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片，就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗？ 使用动态数据库驱动的网站，例如WordPress，你的网站可能依然有一个问题亟待解决：数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快
用户分析系统以用户的心跳数据为依据，统计查询用户的各种情况。心跳数据很多，经过去重，去无效，数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来，为此，分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。
实现MVVM设计思想的框架，基本上都完成对DOM功能的极限封装，开发者几乎不用操作js-dom就可以完成页面的数据的关联交换。
select 字段名1 as 别名,字段名2 别名 from 表名 as 表别名;
优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没 where 条件就去掉 where，有where条件就加 and。
原文 http://shichuan.github.io/javascript-patterns/#jquery-patterns
Java 数据库连接 (JDBC) 是一个功能强大的 API，它弥补了 Java 应用程序与关系数据库之间的差距。通过利用 JDBC，您可以无缝地与数据库交互以存储、检索和操作数据。但是，要有效使用 JDBC，需要遵循最佳实践，以确保代码的最佳性能、安全性和可维护性。
导 读 今天遇到一个很有趣的问题：跑python代码程序，使用python程序开启两个session连接数据库，先在第一个session里面对t表查询，然后到第二个session往t表插入一行记录，并commit了；在第一个session去查t表，发现t表中查不到刚插入的这条记录。而我们拿相同的python代码程序，在另一套环境上，也开启2个session，重复上面的操作，结果居然可以查到记录。开发人员认为，我在session 2上数据都插入进去了，并且提交了，为什么sessioin 1查询不到？并且相同的
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用，从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
https://www.cnblogs.com/sevck/p/6733702.html
事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。
英文：Delicious Brains，翻译：开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 📷 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢
Spark SQL支持使用JDBC从关系型数据库（比如MySQL）中读取数据。读取的数据，依然由DataFrame表示，可以很方便地使用Spark sql提供的各种算子进行处理。 这里有一个经验之谈，实际上用Spark SQL处理JDBC中的数据是非常有用的。比如说，你的MySQL业务数据库中，有大量的数据，比如1000万，然后，你现在需要编写一个程序，对线上的脏数据某种复杂业务逻辑的处理，甚至复杂到可能涉及到要用Spark SQL反复查询Hive中的数据，来进行关联处理。 那么此时，用Spark SQL来通过JDBC数据源，加载MySQL中的数据，然后通过各种算子进行处理，是最好的选择。因为Spark是分布式的计算框架，对于1000万数据，肯定是分布式处理的。而如果你自己手工编写一个Java程序，那么不好意思，你只能分批次处理了，先处理2万条，再处理2万条，可能运行完你的Java程序，已经是几天以后的事情了。
MySQL语法总结 查询相关: 查看数据库： show databases; 查看数据库信息： show create database 数据库名; 查看表信息： show create table 表名; 查看当前数据库版本号： select version(); 查看系统当前时间： select new(); 查看当前用户： select user(); 查看当前所在的数据库： select database(); 查看MySQL数据库状态： status; 查看表的结构
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
客户端将查询的select sql，按照mysql通信协议传输到数据库服务。数据库服务接受查询sql，执行sql前判断要执行的sql是否是查询语句。
大家好上节介绍了汇总查询，继续介绍选择查询中的重复项查询和不匹配项查询，这两种查询都可以在查询向导中创建，本节主要介绍重复项查询。
互联网的并发场景大多是读多写少。所以缓存技术使用普遍。JUC也提供了读写锁-ReadWriteLock。
mysql数据库 -- 关系型数据库--表,字段,行 mongodb数据库 -- 非关系型数据库--集合,域,文档 mongodb的使用步骤: 1.安装 2.指定数据库的安装位置(创建一个文件夹,管理mongodb的所有数据) 3.使用mongodb链接该文件夹,Windows下mongodb的命令需要在其安装目录下执行才有效. mongod --dbpath=文件夹路径 4.启动mongodb, mongo 连接mongodb数据库的命令: 1.进入MongoDB下的bin文件夹下--cd 路径 2.命令--mongod --dbpath=C:\Users\lx\Desktop\Node\MongoDB\DB
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。
如题，SQL查询和删除重复值,例子是在Oracle环境下，类似写法网上很多。 1、利用distinct关键字去重 2、利用group by分组去重（这里没有实验出来就不写了） 3、利用rowid查询去重（个人推荐这个，rowid查询速度是最快的）
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
1.2.3. 使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句的作用 START TRANSACTION语句使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句时，会为事务启动一致性读(该子句仅适用于InnoDB)。其行为与执行START TRANSACTION语句之后+一个SELECT语句效果相同（会获取一个事务号，在read view中占个坑，但是不会请求任何锁）。WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句不会自动修改当前的事务隔离级别，由于WITH CONSISTENT
在我还没来到这个世界上的时候，MySQL过的很辛苦，互联网发展的越来越快，它容纳的数据也越来越多，用户请求也随之暴涨，而每一个用户请求都变成了对它的一个又一个读写操作，MySQL是苦不堪言。尤其是到“双11”、“618“这种全民购物狂欢的日子，都是MySQL受苦受难的日子。
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