昨天闲来无事，研究了一下mysql和navicat！看见一篇讲的很详细的博客，分享一下！
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表，可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈，帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。（说白了，就是优化SQL的工具）
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
看到标题，有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢？不就是执行个delete语句吗？有什么难的呀？”其实呢数据删除没有你想的这么简单，一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除，不能物理删除。那什么优势逻辑删除，什么又是物理删除呢？
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统，不需要像上面那样，再进行密码的输入
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： 上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
近期有一个业务需求，多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑，为了防止多台机器同时拿到一样的数据，每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段，保证多台机器不拿到相同的数据。
对于生产业务系统来说，慢查询也是一种故障和风险，一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大，因此，要解决和避免这类故障，关注慢查询本身是关键。
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload：
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
mysql中可以使用explain这个关键字来获取（查询）sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎
4. 如果一个关系中的属性或属性组并非该关系的主键，但它是另一个关系的主键，则称其为该关系的 。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我 们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过 多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 行： 一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： // 查询缓存不开启 $r = mysql_query(“SELECT username FROM user WHE
ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
在gorm中，要想从数据库中查找数据有多种方法，可以通过Find、Take和First来查找。但它们之间又有一些不同。本文就详细介绍下他们之间的不同。
利用mysql explain来对sql语句进行优化，你需要懂这些关键字各表示的含义，这样优化才有的放矢。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行，包括InnoDB引擎是如何支持事务的，如何做到可以备份恢复的，那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事，在这篇文章中，我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构，索引如何起作用的，如何更好的利用索引提高效率。
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导，写了一点文档，这个大家共勉一下！
那这条语句呢？其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题，首先需要了解一些知识。
在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
建表sql大家也不用扣细节，只需要知道id是主键，并且在user_name建了个非主键索引就够了，其他都不重要。
table name = test、column1 = id、column2 = name.
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
创建一张user表，表中包含：id、code、age、name和height字段。
5.合理创建联合索引（避免冗余），(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
`user_id` int(9) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，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。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
hash： 缺点：1. hash存储需要将数据文件添加到内存，比较耗费内存 2. 等值查询hash很快，但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多，hash不太适合
今天就跟大家一起聊聊，mysql数据库索引失效的10种场景，给曾经踩过坑，或者即将要踩坑的朋友们一个参考。
MYSQL是在大小公司中使用率极高的开源的关系型数据库，以其良好的易用性和在分布式场景下的高性能而著称，也是所有新手在数据库入门时的产品首选。最近因为听了公司的一位师兄关于MYSQL InnoDB锁的讲座，收获很多，所以将MYSQL锁相关的必备知识在此进行梳理。这些知识不仅可以帮助面试，也可以在日常开发进行性能优化或死锁问题排查时派上用场。当然，最重要的是，在对数据进行上锁时，就能够梳理出相应的上锁流程，从而避免真正走到故障时再去排查。
数据库优化，主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
1. 安装mysql服务器的时候，我们将用户身份切换为root，安装好之后普通用户也是可以通过MySQL命令行式的客户端来访问mysqld服务，初期学习MySQL的时候建议直接使用root的身份来进行学习，快速上手基本的sql语句编写之后，我们在后期学习用户管理时，可以自己手动新建普通用户，给普通用户赋予一定的数据库管理权限。
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
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