在我们日常开发中，分页查询是必不可少的，可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD，所以分页的查询也接触的不少，你们都是怎么实现的呢？前不久的一段时间，我的一个同事突然找我寻求帮助，他说他写的sql查询太慢了，问我能不能帮他优化一下那条查询语句，经过一段时间的优化，我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒，然而想到知识应该学会分享，所以我今天打算写出这个优化过程，可以让更多的程序猿可以看到。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了，那么使用这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询，显然，者对于频繁更新的表，查询缓存不合适，对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节省很大的性能。
MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
（1）SELECT子句是必选的，其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
由于工作需要，前段时间对kylin简单入了个门，现在来写写笔记（我的文字或许能帮助到你入门kylin，至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的）。
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
* 如果表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
对于大多数web应用来说，数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP，那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一员。 对于很多新手们来说，使用PHP可以在短短几个小时之内轻松地写出具有特定功能的代码。但是，构建一个稳定可靠的数据库却需要花上一些时日和相关技能。下面列举了我曾经犯过的最严重的10个MySQL相关的错误（有些同样也反映在其他语言/数据库的使用上）。 1、使用MyISAM而不是InnoDB MySQL有很多数据库引擎，但是你最可能碰到的就是MyISAM和InnoDB。 My
我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗，这一点主流BI工具像power BI，tableau、superset都可以支持。
对于大多数web开发应用来说，数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP，那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一份子。
每个女孩都是天使，每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里，温馨的女人节骄傲的向我们走来，祝女神节日快乐！
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
MySQL的 information_schema 数据库，保存着数据库的容量和使用信息。可查询数据库中每个表占用的空间、表记录的行数。
最近在写文档，需要用到数据库设计文档，表结构很多，如果一个个去复制黏贴，也是很花时间，所以需要借助INFORMATION_SCHEMA库的表
当我们遇到一个慢查询语句时，首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理，优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中，传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷，Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中，并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面，还需要另一种分析类视角，例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展，数据散落在各个独立的系统之内
在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针，然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后，MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来，但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
mysqli_fetch_array() 函数从结果集中取得一行作为关联数组，或数字数组，或二者兼有。
上周新系统改版上线，上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询，紧接着dba 给出了定位及解决方案，这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说（o(╥﹏╥)o），所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
前言 本来是想一个个关卡讲下去，后来自己测试了一下，发现第二、三、四这三关跟第一关，起始原理是一样的，只不过是单引号，双引号，带不带括号的区别，只要我们带入的语句能够把sql查询语句完美闭合并且执行我
数据库SQL概述SQL语句分类数据定义语言：简称DDL(Data Definition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等 数据操作语言：简称DML(Data Manipulation Language)，用来对数据库中表的记录进行更新。关键字：insert，delete，update等数据控制语言：简称DCL(Data Control Language)，用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。数据查询语言：简称DQL(Data
在Python中，可以使用MySQL官方提供的Python库mysql-connector-python来连接和操作MySQL数据库。连接MySQL数据库后，我们可以使用SQL语句执行查询并获取查询结果。在本文中，我们将详细介绍如何处理MySQL查询结果。
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
隔离性是事务的基本特性之一，它可以防止数据库在并发处理时出现数据不一致的情况。最严格的情况下，我们可以采用串行化的方式来执行每一个事务，这就意味着事务之间是相互独立的，不存在并发的情况。然而在实际生产环境下，考虑到随着用户量的增多，会存在大规模并发访问的情况，这就要求数据库有更高的吞吐能力，这个时候串行化的方式就无法满足数据库高并发访问的需求，我们还需要降低数据库的隔离标准，来换取事务之间的并发能力。
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
HeidiSQL 是一款用于简单化的 MySQL server和数据库管理的图形化界面。该软件同意你浏览你的数据库，管理表，浏览和编辑记录，管理用户权限等等。此外，你能够从文本文件导入数据，执行 SQL查询，在两个数据库之间同步表以及导出选择的表到其他数据库或者 SQL 脚本其中。HeidiSQL 提供了一个用于在数据库浏览之间切换 SQL 查询和标签带有语法突出显示的简单易用的界面。其他功能包含BLOB 和 MEMO 编辑，大型 SQL 脚本支持，用户进程管理等。该软件资源开放。
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。
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
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在我们日常工作中,经常会做一些数据图表数据分析工具、常见就是饼图、柱状、趋势图等.
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。 服务器先检查查
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
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
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？
然而，10点多的时候，运营小哥哥突然告诉我后台打不开了，我怀着一颗“有什么大不了的，估计又是（S）（B）不会连wifi”的心情，自信的打开了网址，果然，真打不开了。
提到mysql查询优化，很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等，可是这些优化技巧是怎么来的？
后来我就只能使用SQL语句进行创建了create database newDB，OK，创建成功。
发送完认证请求之后，服务端返回 OK Response ，然后就可以发送执行命令消息了；报文结构为
大家好，前面介绍了查询的选择查询、参数查询、交叉表查询和操作查询，本节开始逐步介绍Access中的SQL查询，SQL查询算是查询的进阶部分。
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架，快速开发了一个NB的系统，上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
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