但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
SpringDataJPA笔记(9)-使用transation注解引发的唯一索引冲突的问题
Go语言项目的初始化顺序是一个重要的概念，了解它能帮助我们更好地理解代码的运行流程，优化代码的加载和执行性能，以及避免可能的初始化循环依赖等问题。在这篇文章中，我们将详细讨论Go项目的初始化顺序，并通过代码示例来阐明一些重要的概念。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗？目前还在查看，但是在查阅资料时发现了一些有益的知识，给大家分享一下，就是关于sql以及MySQL语句执行顺序：
本文为 DM 源码阅读系列文章的第五篇。上篇文章 介绍了 dump 和 load 两个数据同步处理单元的设计实现，对核心 interface 实现、数据导入并发模型、数据导入暂停或中断的恢复进行了分析。本篇文章将详细地介绍 DM 核心处理单元 Binlog replication，内容包含 binlog 读取、过滤、路由、转换，以及执行等逻辑。 文内涉及到 shard merge 相关逻辑功能，如 column mapping、shard DDL 同步处理，会在 shard merge 篇单独详细讲解，这里就不赘述了。
本文以及接下来的几篇 MySQL 笔记是本人在「极客时间」的专栏『MySQL实战45讲』和掘金小册「MySQL 是怎样运行的：从根儿上理解 MySQL」的学习笔记整理，并参考了一些其他材料加上个人的总结和思考。顺便推荐下这两个专栏。
这里介绍的MySQL相关知识，并不是针对那些想学习DBA的同学，而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点，是我学习MySQL数据库时，觉得有必要掌握的一些知识点。
DDL 相对于数据库的 DML 之类的其他操作，相对来说是比较耗时、相对重型的操作; 因此对业务的影比较严重。MySQL 从5.6版本开始一直在持续改进其DDL性能：引入了 online DDL，inplace DDL，instant DDL 等实用性极强的功能， DDL 目前对业务的影响持续降低。
EXPLAIN： 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。
HashMap 的遍历方法有很多种，不同的 JDK 版本有不同的写法，其中 JDK 8 就提供了 3 种 HashMap 的遍历方法，并且一举打破了之前遍历方法“很臃肿”的尴尬。
作为服务端程序，对数据库的访问是很常见的操作。我们来熟悉一下go语言访问MySql数据库的基本操作（增删改查）。 数据库访问需要用到标准库database/sql和mysql的驱动"github.com/go-sql-driver/mysql"。这两个包都需要引用。mysql 的驱动因为只是需要它的init()初始化，所以需要采用下划线引用的方式。 import ( "database/sql" _"github.com/go-sql-driver/mysql" "fmt"
| 作者 梁东阳，数据库研发中心数据库内核工程师，负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中，相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧，但是仔细想想，你真的了解这些优化背后的原理吗？ 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块，通过计算分析收集的各种系统统计信息，为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树，通过MySQL的数据字典和统计信息的内容，经过一系列运算，从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件，SQL作为一种结构化查询语言，用户不需要关注怎么做，只需要描述做什么，然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性，同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢，这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型，包含SQL形态的变换，确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内，相互
shell脚本中的代码是按照执行的优先级的顺序从上往下抒写的，代码量越大，在脚本调试的时候就越难排错，当因执行需要调整代码执行顺序的时候就需要不断的复制粘贴，或者删除部分代码来完成，这和从写一个脚本花费的时候相比甚至需要更长的时间。
不过，最近我跟别人解释什么是窗口函数，我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题，得出的结论是”窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后，所以不能”。
不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源，免费是他的法宝，虽然没有oracle 牛逼，但是对于日常的使用，完全够用，所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择，因为之前一直使用的InnoDB 引擎，所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题，都是基于InnoDB 引擎，希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK，我们开始吧。
MySQL WAL（Write-Ahead Logging）技术：是 MySQL 数据库的一种重要机制，主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
官网下载：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
压测过程中测试小伙伴反映某个页面长时间loading无法打开，接下来我们排查一下，既然是压测环境，那么就需要排除服务器资源层面的因素，现在考验的就是在系统资源不足时系统的情况，那么我们就直接从代码层面开始排查。
其实对于上面的观点一定程度上是正确的，但不是完全正确。但之所以流传这么广，主要还是没有搞清楚实际状态，而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式，就会知道上面2种观点是一种模糊的规律，这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。
根据云厂商Benchmark结果，4核8G机器运行 MySQL 5.7 时，可支撑TPS 500，QPS 10000。 但随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？
随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
在遇到线上死锁问题时，我们应该第一时间获取相关的死锁日志。我们可以通过 show engine innodb status 命令来获取死锁信息，但是它有个限制，只能拿到最近一次的死锁日志。MySQL 提供了一套 InnoDb 的监控机制，用于周期性（每隔 15 秒）输出 InnoDb 的运行状态到 mysqld 服务的标准错误输出（stderr）。默认情况下监控是关闭的，只有当需要分析问题时再开启，并且在分析问题之后，建议将监控关闭，因为它对数据库的性能有一定影响，另外每 15 秒输出一次日志，会使日志文件变得特别大。
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在群里看到有小伙伴面试时，被问到 MySQL 该怎么优化的问题，不知道该如何回答。
MYSQL是在大小公司中使用率极高的开源的关系型数据库，以其良好的易用性和在分布式场景下的高性能而著称，也是所有新手在数据库入门时的产品首选。最近因为听了公司的一位师兄关于MYSQL InnoDB锁的讲座，收获很多，所以将MYSQL锁相关的必备知识在此进行梳理。这些知识不仅可以帮助面试，也可以在日常开发进行性能优化或死锁问题排查时派上用场。当然，最重要的是，在对数据进行上锁时，就能够梳理出相应的上锁流程，从而避免真正走到故障时再去排查。
大家好，我的名字是辛国帅，辛是一把辛酸泪的辛，为了方便大家记住我的名字，大家可以反过来叫我名字：帅锅。
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容，所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解，对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
原文：www.jianshu.com/p/d7665192aaaf转载自：架构之路
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
小弟新写了一个功能，自测和测试环境测试都没问题，但在生产环境会出现偶发问题。于是，加班到12点一直排查问题，终于定位了的问题原因：Mysql Limit查询优化导致。现抽象出问题模型及解决方案，分析给大家，避免大家踩坑。
根据mysql的执行顺序，可以知道，上述代码先执行了from score ，再执行了where ， 最后执行了select 。 别名产生在第五个查询阶段，别名有了之后，后面的执行阶段才能使用，也就是说，别名只能是第五阶段之后的查询才能使用。因此where total >= 200执行时，还未产生别名total，因此编译出错。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
以上语法顺序是不能前后互换的，否则报错。比如我们不能在 group by 之后添加 where 查询语句，否则会出现如下错误：
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