在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试，这种方案插入数据是非常快的。
日志数量虽然不多，但不可能一股脑的塞给用户，难看不说，还拖累服务器性能，因而分页必不可少
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
今天，我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题，希望大家喜欢！
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化？动不动就分库分表，但是实际上有几个有分库分表的经验呢？下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
突然电话响了起来，一看是我们的一个开发同学，顿时紧张了起来，本周的版本已经发布过了，这时候打电话一般来说是线上出问题了。
按照第一步，环境需求中，将mysql开启binlog并重启，也可以设置全局变量，不用重启
多年前我朋友圈的一个朋友公司年会抽奖出现了下面的这样一幕：CTO现场review代码。本来带着一丝娱乐精神，结果被无限放大了。所以年会中大家都会很自然想review下代码。 比如这种姿势： 然后就开始review代码。 我们就开几个脑洞，来从我的理解来说一下随机数的情况。 生成一个随机数看起来很简单，实则不易，怎么让一个确定的值得到一个不确定的值，这个想起来都有点困难，所以如果自己想实现，结果发现远比自己琢磨的要复杂的多，如果放眼程序领域，就拿Java来说，Java不同版本中对于随机算法的
现如今，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，所以要重视数据库的性能优化。
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景，下面介绍几种随机获取的方法供参考。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
大家好，我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入，发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor，rand，group by报错注入的笔记吧！ https://www.bejson
由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
对于千万级的表数据存储，删除大量记录后，表文件大小并没有随之变小。好奇怪，是什么原因导致的？不要着急，接下来，我们来深入剖析其中原因
使用自动化测试工具对产品按一定的性能指标进行测试。解决心性能平衡.给用户最好的体验。
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
我们都知道，事务具有 ACID 四个特性——原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。但你知道 MySQL 是通过什么技术手段来实现的吗？
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
Faker是一个Python软件包，可为您生成伪造数据。无论您是需要引导数据库，创建美观的XML文档，填充持久性以进行压力测试还是匿名化来自生产服务的数据，Faker都是您的理想之选。不论您这边需要创建多少条数据，无非是一个for循环就解决问题了。
好了，这次带大家盘一个我觉得有点意思的东西，也是之前写《一个烂分页，踩了三个坑！》这篇文章时，遇到的一个神奇的现象，但是当时忙着做文章搞定这个主线任务，就没有去深究这个支线任务。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
最近遇到这样的一个奇怪的问题——SQL中排序分页的查询结果中出现了重复数据。百思不得其解，检查了代码，没有发现任何问题，但这种现象就是会出现。
就可以了。但是真正测试一下才发现这样效率非常低。一个15万余条的库，查询5条数据，居然要8秒以上 搜索Google，网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点，如果大家对其中的问题感兴趣，可以自行扩展研究。
step3、执行全备份恢复 mysql -e 'source /root/backup.sql;'
以上就是mysql中limit的使用方法，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？
开个玩笑，今天文章的主题是如何使用Mysql内置的Binlog日志对误删的数据进行恢复，读完本文，你能够了解到：
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：
今天接到一个任务，把excel表中的数据导入到mysql数据库中，通过半个多小时的鼓捣，基本上摸清了里面的门道。 首先，准备所要导入的ecxel文件，需要把excel另存为*.csv类型的文件，然后通过notepad转换编码格式为utf-8类型，注意要把表头删去，否则会出问题。
1、单条数据删除 思路：首先，需要也只能允许用户勾选一条数据，然后弹出一个确认框，问用户是否真的要删除？如果是，就把ID传递到PHP，然后写一个delete语句，通过ID去删除即可。 画好了按钮之后，
网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》，亲自实践了一下，跟原作者有不同的结论。原文的结论是2000W左右性能会成指数级的下降，而我的结论是：随着数据量成倍地增加，查询的时间也刚好是成倍增加，是成正比的。
在前面的章节中，我们已经懂得如何获取数据库连接 以及 单元测试，下面我们来使用 Statement 来实现 JDBC 的增删查改。
在2005、2006年期间，谷歌内部大规模使用了 MySQL 数据库。其中Google Adwords （谷歌广告部门）使用了 90 多个 MySQL Shards（分片）集群方案存储数据，是谷歌内部使用 MySQL 数据库的最大的部门之一。由于系统维护的原因，谷歌广告部门重新规划了 MySQL 集群，整个过程花了 2 年时间。因为谷歌知道它们的数据增长的非常快，再使用 MySQL 这类数据库到未来的某个时刻会非常痛苦。这就是 Spanner 的诞生原因。
MySQL用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
我们前面已经知道了对于DML语句来讲其数据的更改将被放到对应的Event中。比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中，从库只要读取这些before_image进行数据查找，然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了。下面我们来讨论一下从库是如何进行数据查找的。
不要被这个名字吓唬到，其实它的基本原理并不复杂。要理解xgboost，需要首先理解决策树。还没有接触过决策树的同学可以看一下《人工智能算法通俗讲解系列(三)：决策树 》这块内容。
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
想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了，性能就会下降得比较厉害。
一般大家都知道ArrayList和LinkedList的大致区别： 1.ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList基于链表的数据结构。 2.对于随机访问get和set，ArrayList觉得优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。 3.对于新增和删除操作add和remove，LinedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。 这一点要看实际情况的。若只对单条数据插入或删除，ArrayList的速度反而优于LinkedList。但若是批量
OK，回到正题。说到事务的四大特性原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），懂的人很多。但是稍微涉及细节一点，这四大特性在数据库中的实现原理是怎么样的？那就没有几个人能够答得上来了。因此，我们这篇文章着重讨论一下四大特性在Mysql中的实现原理。
mysql> select backup_date ,count(*) piece_no from redis_backup_result;
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