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。
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制，里面的数据全部显示出来，而右边则是符合条件的才显示，不符合条件的不显示。
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
MySQL不仅是一个强大的关系数据库管理系统，而且提供了一系列工具和接口，使开发人员能够轻松地在各种应用程序中使用MySQL。
在系统设计和架构中，数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划，以及如何使用执行计划来优化查询效率。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
Jpa (Java Persistence API) 是 Sun 官方提出的 Java 持久化规范。它为 Java 开发人员提供了一种对象/关联映射工具来管理 Java 应用中的关系数据。它的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合 ORM 技术。值得注意的是，JPA只是一套规范，不是具体的实现。Java很喜欢自己去定义规范，然后让厂商自己去实现，比如JMS等。
Mac电脑必备专业的数据库管理软件Valentina Studio Pro Mac激活版分享给大家，Valentina Studio Pro 支持连接所有主要数据库，可以帮助用户轻松创建、管理、查询和浏览Valentina DB、MySQL、MariaDB、PostgreSQL和SQLite数据库
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
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
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作，包括重命名和删除等，需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码，演示如何执行这些操作：
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的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
论文：https://arxiv.org/abs/2107.07653 代码：https://github.com/microsoft/Table-Pretraining
🐬 在一个遥远的数字王国里，MySQL是一位勤劳的数据库管家，负责管理和守护着庞大的数据宝库。每当有人向王国发出查询请求，就是麦斯蔻（MySQL）大显身手的时刻。
在mysql服务器高负载的情况下，必须采取一种措施给服务器减轻压力，减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句，优化服务器的配置参数，从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存（key cache）和查询缓存（query cache），这主要讲解mysql的查询缓存（query cache）机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区（buffer）和缓存（cache
这里简单介绍一下mysql数据库，mysql数据库是一款关系型数据库，所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据，使用行和列方便我们对数据的增删改查。
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。
当我们希望MySQL能够以更高的性能进行查询时，弄清楚MySQL中是如何优化和执行查询的就显得很有必要，这里，先搬出来一张图镇楼：
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
phpMyadmin是一个以PHP为基础的MySQL数据库管理工具，使网站管理员可通过Web接口管理数据库 。
上一篇文章已经编写了mysql查询以及生成请求api的body数据，那么本章节我们来继续编写解决body序列化json过程中的datetime转化问题。
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API，用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案，免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句，然后映射成 POJO 对象。
基于已有的内部API接口，或者现有的数据库，当需要给外部开放和提供API接口时，有哪些工具或解决方案，能快速实现企业自建API接口开放平台的需求？
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它具备很多典型数据库管理系统的功能，比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等，但是又省略了一些关键的功能，比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据，不完全包含相关处理数据的算法等。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
Python是一种非常流行的编程语言，因为它易于学习、使用，并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面，Python可以很容易地与各种数据库进行交互，其中包括MySQL数据库。
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。
ERD Online 是全球第一个开源、免费在线数据建模、元数据管理平台 提供简单易用的元数据设计、关系图设计、SQL查询等功能，辅以版本、导入、导出、数据源、SQL解析、审计、团队协作等功能、方便我们快速、安全的管理数据库中的元数据 特性 📦 开箱即用：将注意力集中在数据结构设计上 🌱 团队协作：三级权限（拥有者、管理员、普通角色）管理，元素级权限控制 📋 元数据设计：快速复制已有表结构、JSON 生成表，表默认字段、默认大小写等控制 🏷 元数据管理：在线管理表结构，支持正向向数据库执行 🎨 元数据解析：
binlog会以事件的形式记录了所有的ddl和dml语句（它记录的是sql，属于逻辑日志），可以用来数据恢复和主从复制
当你执行一次MySQL查询时，有没有仔细想过，在查询结果返回之前，经过了哪些步骤呢？这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此，在对MySQL的查询进行优化之前，应该了解一下MySQL查询的生命周期。
Mac哪款数据库查询工具好用呢？RazorSQL Mac版是一款专门为mac用户推出的数据库管理软件，允许您从一个数据库工具查询，更新，导航和管理所有主要数据库；
随着互联网的迅猛发展，数据库作为存储、检索和管理数据的关键组件，在Web应用中扮演着举足轻重的角色。MySQL，作为一种流行的开源关系型数据库管理系统，因其高效、稳定和易用性而广受开发者青睐。而PHP，作为一种广泛应用于Web开发的服务器端脚本语言，与MySQL的结合使用，可以轻松实现动态网站的数据交互功能。本文将从基础到进阶，详细讲解如何使用PHP连接MySQL，并通过案例说明，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
SQL审核工具 SQLE 1.2205.0 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来，大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范：在MySQL中禁止（或建议不要）使用视图。究其原因，主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好，同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入，尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化，MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了，DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
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？
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。
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。
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