在日常使用MySQL的过程中，会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接，事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
我们都知道要成为架构师，数据库优化是必须要了解一些的，今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限，不敢高谈阔论，于是整理了如下资料供大家参考。
最近在刷LeetCode中数据库题目时，有一道排名题目，用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现，想想也算是有趣。
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
客户端通过IP地址、端口号、用户名、密码等信息连接MySQL数据库，然后通过数据库的连接管理工具进行连接验证，确认用户名和密码的权限，是否可以访问数据库，可以访问哪些数据库。
正式讲 ICP 之前了，我们先将相关的概念捋一捋，知道的就当回顾，不知道的就当了解了，这有助于对 ICP 的理解
Sql每天都在查，但是sql优化的边界你了解吗？、在一般的认识里数据库就是一个黑箱，我把sql扔进去，它把结果返回来，至于sql优化貌似很遥远的地方，直到系统好慢的时候才会怀疑sql出了毛病。
SQL常见面试题总结 （原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏，阿超持续更新中......） （------------------------------------------------------------------------） 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：
这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。
MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以查看服务器状态信息。通
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。
MySQL-执行器 是 MySQL 数据库中负责完成 SQL 语句执行的部分。当语句在服务器接收并解析后，MySQL-执行器开始运行，利用存储在数据字典中的表结构等元数据信息，检查该 SQL 语句是否符合安全准则，然后对 SQL 进行操作，接着将结果返回给客户端。
从开篇词我们了解到，本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化，而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析，因此在专栏的开始，会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节，会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
索引是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现。 通过目录，就可以快速的找到某个章节对应的位置。=》索引的效果，就是为了加快查找的速度。
cout(*)和count(1) 没区别，但是cout(列名） 不统计为 null 的
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用 count 函数来统计，但是 count 函数传入的参数有很多种，比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中，我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句，但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂，包含多个条件，此时就需要具体分析SQL 使用到的索引，并了解 where 条件的判断逻辑。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
使用 mysql 很多年了，但也没怎么深入研究过，准备最近了解下 mysql 的相关知识点。看看这款程序界里的神器是怎么运转的。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作，MySQL 8.0 开始支持，这个不在本文展开，感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
数据库优化是一个比较宽泛的概念，涵盖范围较广。大的层面涉及分布式主从、分库、分表等；小的层面包括连接池使用、复杂查询与简单查询的选择及是否在应用中做数据整合等；具体到sql语句执行效率则需调整相应查询字段，条件字段，索引使用等。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
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。
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询，这就意味的你的循环有多少次，就会查询多少次数据库，这是很恐怖的场景。
MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询进行SELECT语句嵌套查询，可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。子查询虽然很灵活，但是执行效率并不高。 那么问题来了，什么是子查询？为什么它的效率不高？ 子查询：把内层查询结果当作外层查询的比较条件
MySQL里的explain命令内容还是很丰富的，值得好好的挖掘出不少东西来。 本身来说explain就是生成执行计划的内容，如果细看，这个内容和Oracle explain plan for的结果相比还是有差距的。 首先是一个比较实际的用法，查询语句我们可以查看执行计划，如果是DML语句呢，他是直接变更了还是只是生成执行计划而已，明白这一点很重要。 explain 生成DML的执行计划 为了进一步的验证，我们选择3个版本，5.5,5.6,5.7来测试。 首先是初始化数据，这个在不同版本是
索引分为主键索引和辅助索引，辅助索引又分为唯一性索引，普通索引，复合索引，覆盖索引。
在应用的的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是
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
工作中，我们经常需要编写 SQL 脚本，对数据库进行增、删、改、查，很少会考虑到 Sql 性能优化
SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数，依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数，对于批量插入的insert操作，只累加依次 Com_update:执行update操作
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
Read uncommitted：读未提交，顾名思义，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
在MySQL数据库管理系统中，存储过程和触发器是两个重要的概念，它们可以帮助开发人员提高数据库的性能、简化复杂的操作流程，并实现更高级的业务逻辑。
注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在 WHERE 条件中，无论是写成 ZARA 还是 Zara，结果都是一样的
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优，那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题，不管你使用的是开源Mysql数据库，还是云原生数据库，或者是其他数据库，SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库，那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节，对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划，这意味着 IO 以及 CPU 代价最小，来达到最大的查询性能。
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计，下面参数是针对InnoDB存储引擎的，累加算法略有不同
通过上述参数可以了解当前DB应用是插入更新为主还是查询为主，以及各类的SQL执行比例。
使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
这是今年3月份整理的一篇博客，在做业务过程中又有了一些新的理解，所以重新进行了梳理，增加了部分示例和绘图，尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log，但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
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