同样的mysql，同样的查询，为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后，在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s，以为万事大吉了， 谁知道，同样的操作，在客户的服务器上优化后，还是比本机慢了10几倍 当然了，客户服务器上添加完索引后，相对之前已经快了不少，sql查询已经优化到了极点
慢日志查询的主要功能就是，记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如，一条查询sql语句，我们设置的阈值为1s，当这条查询语句的执行时间超过了1s，则将被写入到慢查询配置的日志中. 慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能.
慢日志查询的主要功能就是，记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如，一条查询sql语句，我们设置的阈值为1s，当这条查询语句的执行时间超过了1s，则将被写入到慢查询配置的日志中.
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
xjjdog在一些事务的基础上，再探讨几个容易淡忘的概念，从源码层面找原因，加深我们的理解，问题大概包括：
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。
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：
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
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
首先开启慢查询日志，由参数slow_query_log决定是否开启，在MySQL命令行下输入下面的命令：
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。
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。
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。
前言 这篇博客不是我写的，是由刘志军大大翻译的，真心觉得很棒，而且是必学要掌握的东西，所以就转载过来了，我个人的第一篇转载文章。 开始 PreparedStatement是用来执行SQL查询语句的API之一，Java提供了 Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句，其中 Statement 用于通用查询， PreparedStatement 用于执行参数化查询，而 CallableStatement则是用于存储过程。同时Prepar
PreparedStatement是用来执行SQL查询语句的API之一，Java提供了 Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句，其中 Statement 用于通用查询， PreparedStatement 用于执行参数化查询，而 CallableStatement则是用于存储过程。同时PreparedStatement还经常会在Java面试被提及，譬如：Statement与PreparedStatement的区别以及如何避免SQL
PreparedStatement是用来执行SQL查询语句的API之一，Java提供了 Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句，其中 Statement 用于通用查询， PreparedStatement 用于执行参数化查询，而 CallableStatement则是用于存储过程。同时PreparedStatement还经常会在Java面试被提及，譬如：Statement与PreparedStatement的区别以及如何避免SQL注入式攻击？这篇教程中我们会讨论为什么要用PreparedStatement？使用PreparedStatement有什么样的优势？PreparedStatement又是如何避免SQL注入攻击的？
Query Cache是根据SQL语句来cache的，一个SQL查询如果以select开头，那么MySQL将尝试对其进行缓存 每个Cache都是以完整的SQL语句作为key来存的，两个SQL语句，只
PostgreSQL作为关系数据库中学院派的代表，在U.C. Berkeley完成了初始版本，其后U.C. Berkeley将其源码交于开源社区，PostgreSQL现由开源社区对其进行维护。PostgreSQL代码具有简洁、结构清晰、浓重的学院派气息等特性。虽然，其在国内并未像MySQL一样广泛在互联网公司内部使用，但是随着国内对PostgreSQL的认识加深，越来越多的公司逐渐采用PostgreSQL作为其解决方案中数据的基础架构部件；更有许多公司在PostgreSQL的基础上进行二次开发来满足自己的需求。
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。
PreparedStatement是java.sql包下面的一个接口，用来执行SQL语句查询，通过调用connection.preparedStatement(sql)方法可以获得PreparedStatment对象。数据库系统会对sql语句进行预编译处理（如果JDBC驱动支持的话），预处理语句将被预先编译好，这条预编译的sql查询语句能在将来的查询中重用，这样一来，它比Statement对象生成的查询速度更快。下面是一个例子：
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
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈，使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式，以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次，讲解了 explain 命令的使用方式，包括查看索引情况、查看查询计划等。最后，介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志，并给出了一些优化建议。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能；对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，其中包含两个步骤，其一是数据源的主从同步，其二是sql的读写分发；而Mycat不负责任何数据的同步，具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
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
目前，最新的DVWA已经更新到1.9版本（点击原文查看链接），而网上的教程大多停留在旧版本，且没有针对DVWA high级别的教程，因此萌发了一个撰写新手教程的想法，错误的地方还请大家指正。 DVWA简介 DVWA（Damn Vulnerable Web Application）是一个用来进行安全脆弱性鉴定的PHP/MySQL Web应用，旨在为安全专业人员测试自己的专业技能和工具提供合法的环境，帮助web开发者更好的理解web应用安全防范的过程。 DVWA共有十个模块，分别是 Brute Force（暴力
JDBC（Java Database Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API。通过这个API，可以直接连接并执行SQL脚本，与数据库进行交互。
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。
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。
关于In与Exists的比较，先说结论，归纳出IN 和Exists的适用场景： 1）IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3）当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，并弥补外部表无法用到索引的缺陷，查询效率会优于IN。 4）当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件，通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题，可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看SQL 的执
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
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
对于一个做后台不久的我，起初做项目只是实现了功能，所谓的增删改查，和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题，一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的？我被虐了，很开心，感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
很多时候由于异常或程序错误会导致个别进程占用大量系统资源，需要结束这些进程，通常可以使用以下命令Kill进程:
之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库，那如何在python程序中操作数据库呢？这就用到了pymysql模块，该模块本质就是一个套接字客户端软件，使用前需要事先安装
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。
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
我们还是那句话先 重要声明 该培训中提及的技术只适用于合法CTF比赛和有合法授权的渗透测试，请勿用于其他非法用途，如用作其他非法用途与本文作者无关
译者：SQL Libs一直也没看到有人写过比较完整的指南，只有作者在自己的博客上帖了一些tip和一些视频，偶然看到一篇文章在写这个，便拿过来翻一下，以作参考，原文较长，分成几个部分。 简介 结构化查询语言，也叫做SQL，从根本上说是一种处理数据库的编程语言。对于初学者，数据库仅仅是在客户端和服务端进行数据存储。SQL通过结构化查询，关系，面向对象编程等等来管理数据库。编程极客们总是搞出许多这样类型的软件，像MySQL，MS SQL ,Oracle以及Postgresql。现在有一些程序能让我们有能力通过结构
SQL注入简单来说就是后端对用户传入的数据没有进行一个合法性的审查，导致用户构造一个恶意的语句传入后端拼接原有SQL查询语句继续查询，从而得到用户想要得到的数据信息
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？
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。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
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