最近在某个群关于MYSQL 的一个优化的问题，让我必须写这篇文字，主要事情是一个同学提出MYSQL 相关的语句性能的问题，但是这个语句一看就不大像是搞基于MYSQL 开发有经验的人员撰写的，更像是ORACLE移植过来的语句，这边解释了一下关于MYSQL 语句优化的几种方法，基于MYSQL的数据库产品，不能将所有的语句优化都堆积到 MYSQL 数据库本身，而应是有步骤的，将一部分优化的方式迁移到程度端来操作，并提出优化后会产生多次访问数据库的情况。
腾讯云数据库TDSQL是腾讯自研的企业级分布式数据库，在金融、政务、运营商、电商、游戏等数十个行业中落地应用，具备金融级高可用、强一致、高性能、高可靠等特性。目前，腾讯云数据库TDSQL 已助力 20 余家金融机构进行核心系统改造，TOP 10 银行中服务比例也高达 60%。 作为专业的 IT 社区，CSDN 也希望有更多人能够和腾讯云一起投身国产数据库发展建设中来，用技术的砖墙筑起共赢的国产数据库生态圈。 CSDN 联合腾讯云正式发布“腾讯云数据库TDSQL 工程师路线图”，由多名资深技术专家出谋划策，历
此次更新时间：2020-10-28，现在是上班时间，偷更一下。其实使用IDEA的话无需配置Maven什么的，如果你们公司不是强制要求使用Eclipse的话，只需要有个JDK的环境即可，IDEA自带了一个版本的Maven，还是挺新的，目前IDEA最新版2.2.3的版本。我们也不用按照下面这个步骤去下载Spring Initializr，我们在IDEA中新建项目选择到Maven就行了，干净简洁。
大家好，猫头虎博主又来了！最近发现很多朋友在搜索“如何优化PostgreSQL性能”、“PostgreSQL优化实战技巧”等相关词条，希望能够为自己的数据库应用带来更好的性能体验。在此，我深入研究和实践后，为大家带来这篇《PostgreSQL性能大提升：实用优化技巧》。希望你们喜欢！
Convention：Calcite设计的核心概念，代表一类特定的数据源或执行引擎，基于Convention可生成与具体数据源或者引擎相关的执行计划。Calcite初始逻辑计划的所有树节点Convention=NONE，此时CBO代价无穷大，基于Calcite内置执行器无法直接执行。只有将所有计划树节点都转为可执行Convention才可基于Calcite执行，该转换过程可等价理解为从逻辑计划转为物理计划。
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver 相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员SQL的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。
不过，最近，阿里刚刚推出了一款集成了AI功能的免费的多数据库客户端工具——Chat2DB。可以彻底抛弃传统navicat和dbeaver了。
有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql支持，部分版本需要编译安装：
1月7日，一年一度的《PostgreSQL中国技术大会》将在线上召开，本次大会以“开源论道，创新驱动，共建数字化未来”为主题，重点围绕新场景、新技术、新应用等内容展开分享和讨论。 明天（本周六）上午）09：00-12：00，腾讯云数据库专场盛大开启，多位鹅厂顶级技术达人亮相，针对腾讯云PostgreSQL系列产品、技术亮点和创新实践案例做深入解读，6大主题畅游PG海洋。 腾讯云专场议程 议题一：TDSQL开源版的特性升级与演进（1月8日上午9：00-9：30） 分享嘉宾：陈再妮，腾讯云数据库高级工程师
PostgreSQL 12专注于性能和优化。此版本的发布并未考虑到全新的闪亮功能；相反，它是对现有PostgreSQL功能的微调和精心设计的实现。因为PostgreSQL每年都会发布新版本，所以并不是每一个新功能都完全具备。在发布了几个版本之后，当该功能有机会从其最初的实现中发展出来时，其性能将得到改善，边缘情况将得到支持，缺失的功能将得到实现。
网上有很多SQL优化的案例, 我本人对这方面特别感兴趣,今天就带着大家一起来学习一下专家是如何优化SQL的.
因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持Windows、Mac本地安装，也支持服务器端部署，Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
作为一名IT行业从业者，其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化，只是没有想到变得这么快。今年的一些事情实实在在地给了某些数据库重击，如果以前去某数据库还是喊喊，然后该用还用，今年从传统领域刮起的去某数据库的风，已经开始了，并且后面的乌云密布也看得见。
今年最火的 IT 技术当属 AIGC，AI 已经应用到各种场景，最近在逛github时候发现了一个智能且多功能的多数据库客户端工具--Chat2DB，目前在GitHub上标星8k+。
前几天上了水木社区，发现还是有大牛的，看了关于大数据和数据库的讨论，还是蛮有意思的，限于篇幅和版面，我做了部分的提取和整理。 先看看这位人士的分析，对于行业的现状还是很有了解，不是大学教授就是行业先锋。 大数据是一种方案，而不是一种模型。方案有方案的压力， 只能使出各种绝招来“解决”问题。既然是方案，就包括了存贮，运算，输入和输出等等。 就运算模型上，因为要更好地采用廉价硬件，实践出如hadoop/mapreduce这样的计算模型， 还有就是storm，以及其他模型。在存贮方面，也有很大的变化。
其中 demo101_t1(以下简称t1)和demo101_t2(以下简称t2)都是大表(几千万以上记录), 两表关联字段上重复值都比较少,如果t2表上不创建合适的索引, 这个SQL的执行效率将会是极差的(t2表做几千万次的全表扫描,估计要执行几天吧),执行计划是这样的:
今天参加了Gdevops峰会，整体一天下来还是有不少的收获。诸多好友，见面寒暄，互相聊聊最近在干些什么，互相同步下行业的信息和状态。对于参加技术大会来说，可以明显感觉到技术的趋势：大家对于技术的态度是认真的。
具体可参考：https://github.com/hhyo/Archery/tree/master/src/docker-compose
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？
下载 Releases文件，解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章？喏 → MySQL专栏目录 | 点击这里
数据库的执行计划是SQL优化的最重要手段，执行计划怎么来的、包含什么内容、我们应该关注哪些点，这些是需要我们掌握的，基于这些知识再去理解SQL优化将更加容易。 本文由腾讯云数据库高级架构师何敏带来TDSQL PostgreSQL执行计划详解，以下为分享实录： 在了解PostgreSQL执行计划之前，需要先知道执行计划由来。TDSQL PostgreSQL版任何查询都会经过语法和语义解析，生成查询表达式树，也就是常用查询数，解析器会去解析语法，分析器会把语法对应对象进行展开，通过重写器对规则进行重写，最后生成
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例，可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
近日，杭州沃趣科技股份有限公司（简称“沃趣科技”）与福州知数天下信息技术有限公司（简称“知数堂”）达成战略合作伙伴关系。
编辑手记：前几天在知乎上出现了一个很热的帖子，话题是“MySQL DBA技术难度低为什么工资比oracle高？”，这个话题很快引起了热烈的讨论。从回帖的情况来看，大部分人几乎都默认了MySQL DBA工资的确高这个事实，那么原因是什么，我们节选MySQL专家刘伟的回帖跟大家分享。 以下是他回帖的原文： 主要有以下两个原因： 1、市场供需关系 2、技术要求相对高 这两个因素一直没有得到改善，导致现在市场的行情是：招MySQL DBA难，招称心的MySQL DBA就更难。 先说一个工资议价的常识，工资水平行业
导语：得益于调度单元是通用的SQL语句，SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦，也正因为此原因，SuperSQL只需专注在最优执行计划生成，并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎，能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中，负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统；数据存储无论是跨集群还是跨数据中心；数据计算无论是报表生成、分析挖掘
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期文章将聚焦于数据库智能管家DBbrain的最新功能“SQL优化”服务，为大家详细解读如何高效、高质的完成耗时又繁重的SQL优化工作，帮助业务持续稳定的运行，实现数据库“自治”。 1 多样的数据库优化手段 数据库（Database）一直以来都在业务系统中扮演着举足轻重的角色，大部分业务的稳定运
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL，如下：
为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊SQL性能较差与数据库性能联系——我们通常把性能较差的SQL称之为慢SQL，一般我们可通过设置slow_query_log参数设置为ON，来捕获执行时间超过一定数值（由long_query_time参数控制）的SQL语句。表现上来理解就是执行时间过长的SQL，但广义上消耗资源过多、执行计划不够优秀的SQL同样具有影响数据库性能的潜在隐患，可能只是因为资源足够空闲（紧急升配往往能够临时掩盖性能问题）或者数据量不够大，所以这几类SQL的执行时间并没有太长，但在特定场景下却会放大其对数据库性能的影响。而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的，所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。
首先对于SQL优化的概念大家都会有一种潜意识的错觉，那就是创建索引，对于业务同学来说，就会产生一种不好的使用习惯，比如有一张数据表test,有5个字段,业务同学也不知道后续怎么去更好的使用，干脆建五个索引好了，毫无疑问，这是不建议的，我们希望SQL优化的内容能够尽可能从一个更加宏观的角度来看待，而不是仅仅从索引的角度去考虑。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥为大家解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！
在高并发的数据处理场景中，接口响应时间的优化显得尤为重要。本文将分享一个真实案例，其中一个数据量达到200万+的接口的响应时间从30秒降低到了0.8秒内。这个案例不仅展示了问题诊断的过程，也提供了一系列有效的优化措施。
「许可说明」: Chat2DB开源内容仅供个人免费使用，如想将该项目用于商业用途，请先联系该项目作者。
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
从4到1，成本是逐渐增大的，因此数据库的优化上，SQL语句优化是很重要的一个方面。
PGTune可以根据给定硬件配置的最大性能计算PostgreSQL配置。对于初学者来说可以快速地来配置数据库参数。但它不是PostgreSQL优化设置的灵丹妙药。许多设置不仅取决于硬件配置，还取决于数据库的大小、客户端的数量和查询的复杂性。只有考虑到所有这些参数，才能对数据库进行最佳配置。
性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一，随着业务的发展和数据的不断加增，用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说，性能优化并不是一件容易的事情，造成性能问题的原因多种多样，在现实中，优化过程也会受到重重阻碍，随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展，那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢？ 在今年的数据技术嘉年华上，我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家，从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
在Oracle中，SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理）是什么？
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
SQL SQL的概述： SQL全称： Structured Query Language，是结构化查询语言，用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。 SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统System上实现 美国国家标准局(ANSI)开始着手制定SQL标准，并在1986年10月公布了最早的SQL标准，扩展的标准版本是1989年发表的SQL-89，之后还有1992年制定的版本SQL-92和1999年ISO发布的版本SQL-99。 SQL标准几经修改
上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
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