编辑手记：有这样一条奇怪的SQL，返回结果不足10行，逻辑读达到1.2w,存在索引却走多次全表扫描，如何揭开它神秘的面纱拯救系统性能，答案在这里，你不可错过！ 在某运营商的优化经历中曾经遇到了一条比较
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。
最近看到一篇关于SQL改写的文章,标题为基于SQL特征的改写, 原文花了很大的篇幅做了详细的讲解, 拜读之后,感觉可能还有优化空间,我把我的分析与改写方法介绍一下, 供大家参考.
原文链接：https://blog.csdn.net/lucky_jiexia/article/details/105356483
这是2016年8月份上海MOORACLE大会上陈宏义老师(老K)分享的一个案例，将一个merge SQL，通过改写成plsql的方式，大大提高了执行效率。 老虎刘在看到这个案例的时候，开始没有注意到执行计划里面显示的各表实际记录数，不认为plsql的改写方式比分析函数的写法更高效，还与陈老师有过几次邮件讨论，直到后来仔细查看了执行计划。
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。
昨天的一篇文章复杂SQL性能优化的剖析(一）(r11笔记第36天) 分析了一个SQL语句导致的性能问题，问题也算暂时告一段落，因为这个语句的执行频率是10分钟左右，所以优化后（大概是2秒左右，需要下周再次确认）的提升很大。 对于优化是一个持续的改进，我们碰到的问题，最终的原因可能五花八门，但是正如柯南所说，真相只有一个。我把这个问题和前几天处理的一个问题结合起来，前几天处理了一个紧急问题，也是有一个SQL语句的执行计划发生改变，这个语句的业务比较关键，触发频率是每分钟一次，如果一旦出现延迟，就
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。
客户生产系统上的SQL, 表越来越大, 执行时间越来越长, 不过只要能跑出结果, 只要不是慢到无法接受, 用户基本上都忍了.
Statement对象： 用于执行不带参数的简单SQL语句； 特点： a. 只执行单条的sql语句； b. 只能执行不带参数的sql语句； c.运行原理的角度，数据库接收到sql语句后需要对该条sql语句进行编译后才执行； d.与其它接口对比，适合执行单条且不带参数的sql语句，这种情况执行效率相对较高。 PreparedStatement对象 执行带或不带 IN 参数的预编译 SQL 语句； 特点： a. 继承自Statement接口（意味着功能相对更加全面）； b. 带有预编译的特性； c.
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。
上一篇文章中分析分页TOP N如何进行创建索引以及不同索引对性能影响，随着数据量N级增长，不修改SQL业务逻辑，会存在不同集合或索引热点问题，经过修改业务逻辑，不管数据量如何增长，TOP N查询性能基本上保持在几十毫秒水平.使得在高并发下满足业务SLA要求.本次文章接着讲翻页性能优化.skip针对大结果下，通过改写可以获取相对稳定执行时间与效率，否则使用skip性能随着翻页越大，呈现性能瓶颈.
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
导读：查看SQL的执行效率，不难想到使用explain分析慢查询，但是前提是你需要非常了解业务背景。否则很难精准定位到。
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。
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
清晰的反映了Hadoop中MR的执行过程，map端对文件切割输入，reduce端对数据归并输出，shuffle作为MR的心脏，对map端输入的数据进行缓存、分区、排序，保证reduce的数据是有序的。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块.
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
本文实例讲述了php使用mysqli和pdo扩展，测试对比mysql数据库的执行效率。分享给大家供大家参考，具体如下：
有学员在开发过程遇到下面类似SQL,执行效率比较差,我对SQL做了简化处理,如下:
@[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。
作者 | 黄堋 ，多年一线 Oracle DBA 经验，长期服务电信、电网、医院、政府等行业客户。擅长数据库优化、数据库迁移升级、数据库故障处理。
最近遇到mongo集群性能问题,主要体现在查询性能或者聚合性能慢(查询类似关系型数据库中select * from xx where a='xx',另外聚合类似group by+count、sum),nosql与关系型数据库存在很多类似，比如分页查询语句是比较常见问题,分页优化在数据库优化原理类似.常见分页场景需求(本次主要基于这2种场景进行优化介绍)
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:
今天写一个存储过程,由于执行的时间比较长(7秒)所以打算优化一下.结果在优化测试代码中发现如下一个奇怪的现象.
前段时间应急群有客服反馈，会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额进行排序。经过排查发现是 SQL 执行效率低，并且索引效率低下。
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简化如下，3表关联，M表REF_NO字段上有主键，S表记录数大概900万，C表是一个很小的表，只有几百条记录：
客户抱怨一个SQL执行时间很慢，测试了一下，这个SQL的执行时间为35秒，查询执行计划，没有用到索引。
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
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
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。
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark
根据实际应用场景划分，SQL语句可分为统计类、查询类、更新类等不同类型。在语句设计中，核心关注点是优化执行效率，旨在降低语句执行耗时，并最小化对CPU、内存、I/O以及网络带宽等资源的消耗。为提高效率，通常采用一系列手段，包括充分利用索引、缩小操作粒度、简化操作复杂度等。下面我们先来看一下统计类语句的注意事项。
下午的时候收到这么一条报警。 ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: Too many parallel sessions on xxxxx_xx机房_xxxxx ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: parallel_session_cnt：66 ------------------
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：
因为业务需要，雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群，HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题：
data_type(length) 规定目标数据类型（带有可选的长度）。data_to_be_converted 含有需要转换的值。style 规定日期/时间的输出格式。
当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！
最近在忙上海南京广州深圳为ACS客户做技术分享，没太多时间更新公众号。接下来我会把这次技术分享里面一些案例写在公众号。今天是第一篇。
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。
在Oracle数据库中，用户发给Oracle让其执行的目标SQL和Oracle实际执行的SQL有可能是不同的，这是因为Oracle可能会对执行的目标SQL做等价改写，即查询转换。查询转换（Query Transformation），也叫逻辑优化（Logical Optimization），又称为查询改写（Query Rewrite）或软优化，即查询转换器在逻辑上对语句做一些语义等价转换，它是Oracle在解析目标SQL的过程中的非常重要的一步。查询转换能使优化器将目标SQL改写成语义上完全等价的SQL语句但生成的执行计划效率更高。
很多数据库会随着时间的增长越来越慢, 今天通过一个小案例说明一下. 文章结尾可能有你需要的东西.
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。
MyBatis是一个优秀的持久层框架，支持基于注解和XML两种方式进行SQL的映射和执行。MyBatis提供了二级缓存来提高SQL的执行效率。
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