假如我们要执行的SQL语句为 ：select * from user where age = 45;
在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录： 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
一、增 1. 插入完整数据（顺序插入） 语法一： INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 语法二： INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); 2. 指定字段插入数据 语法： INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…); 3. 插入多条记录 语法： INSERT INTO 表名 VALUES
索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的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
1.用户体验差：接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒，用户可能在页面没有完全打开时，就关掉页面离开了，造成用户流失，通过性能优化，减少服务器响应时长，可提高用户体验，较少用户的流失。
本文主要是直接在数据库中对相关数据进行分页操作，数据库是SQL Server上的案例（其它种类数据库由于Sql语句略有差异，所以需要调整，但方案也类似）
在实际应用中，要特别注意InnoDB行锁的这一特性，不然的话，可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题，当加入筛选条件后会出现查询超时的问题，查询全部订单的时候没有问题，SQL如下（数据已脱敏，使用的是MySql）：
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据，使覆盖索引失效
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
关于互联网常见层次架构，由于小编还没整理完毕(预计周四推送)，先来一篇数据库的干货，来满足下大家的胃口，关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析，这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表
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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。
先说说这个问题，这个问题在POLARDB 和 MYSQL 都存在，所以这不是POLARDB 代码的问题，这是存在于 MYSQL 8 的问题， 而由于POLARDB 使用了 MYSQL 的语句处理和解析等部分，导致的跟随性问题。
我们对系统性能分析的一部分就是数据库的分析，比如定位到查询速度慢的SQL，我们想对其进行优化，但是从哪些方面进行优化，就需要使用explain来查看select语句的执行计划。explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理SQL语句的，对我们的查询语句进行分析，提升性能。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，⽀持全⽂检索、压缩、空间函数等，但是不⽀持事务和⾏级锁，所以⼀般⽤于有⼤量查询少量插⼊的场景来使⽤，⽽且myisam不⽀持外键，并且索引和数据是分开存储的。
前面我们知道了InnoDB数据页的7个组成部分，各个数据页组成了一个双向链表，而每个数据页中的记录按照主键从小到大的顺序组成一个单链表，每个数据页中为这些记录生成了一个目录，可以采用二分法查找，提升查询速度。
如何加快查询，最直接有效的办法就是增加索引，在不使用索引的情况下试图采用其他方式加快查询就是在浪费时间。本文先介绍下MySQL索引的基本数据结构，再对索引的基本规则做下总结。
索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
最近seller平台查询退货的时候老是出现报错,出现频繁报警,去监控平台上看了一下:
InnoDb索引文件和数据文件是在一起的，只要查找索引文件后就可以连接到数据文件，查一次即可，效率高。现在主流使用InnoDb引擎
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。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 （meta data lock，MDL) 锁.
本篇博文中主要是介绍MySQL数据库中的数据类型和字段、运算符的相关知识 数据类型 MySQL数据库中的主要数据类型有四种： 数值类型 浮点型 字符串类型 日期时间类型 数值类型 一般情况下：用int就可以 超过了最大值，以最大值为准 image.png 浮点类型 float(m,d)：单精度，8位精度；m表示总个数，d表示小数位 double(m,d)：双精度，16位精度；m表示总个数，d表示小数位 decimal(m,d)：定点数，m表示总长度，d表示小数位 image.png 字符串类型 用的
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。消除主键和其他键的部分依赖。
在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。 查询速度慢的原因 1、没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢
本文中介绍的结构型数据库MySQL的基础知识，能够让你快速入门MySQL，具体内容包含：
在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表，所以表的设计的好坏，将直接影像这整个数据库。而在设计表的时候，我们都关注一个问题，使用什么存储引擎。接下来小编将重点为大家介绍对比两种常见的innodb和MyISAM搜索引擎~
其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！
梅雨季，闷热的夜，令人窒息，窗外一道道闪电划破漆黑的夜幕，小猫塞着耳机听着恐怖小说，辗转反侧，终于睡意来了，然而挨千刀的手机早不振晚不振，偏偏这个时候振动了一下，一个激灵，没有按捺住对内容的好奇，点开了短信，卧槽？告警信息，原来是负责的服务出现慢查询了。小猫想起来，今天在下班之前上线了一个版本，由于新增了一个业务字段，所以小猫写了相关的刷数据的接口，在下班之前调用开始刷历史数据。
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因： 1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。 2.没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当你删除某个
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因： 1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。 2.没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当
来 源：https://my.oschina.net/liughDevelop/blog/1788148
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询，会慢一些，因此，假如预先知道某列需要与CHAR类型关联，那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间，书中写可缩小1/3
索引对大数据的查询速度的提升是非常大的，Explain可以帮你分析SQL语句是否用到相关索引。 索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因： 1. 硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。 2. 没有索引或者索引失效。（一
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。
MySQL被Sun收购后，搞了个过渡的6.0版本，没多久就下线了（有一次居然听说有人在线上用6.0版本，我惊得下巴都掉了）。被Oracle收购后，终于迎来了像样的5.6版本，之后就是5.7、8.0版本。这么看来，Sun的衰亡不无道理。
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