索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
如果愿意的话，可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表，但是它们也有自己的用处，并且能提供一些分区表不能提供的功能。
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景，MySQL在合并的写法上比较简单，但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点（也就是要多写一些字符）。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页（简称数据页或者索引页）的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大；数据页的这类操作越多，对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一，请他审核您的SQL语句和表结构设计，我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB，我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关，在设计任意索引（不仅仅是主键）时都应该考虑这方面因素。
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法，知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
这个用法主要是处理 JSON 字段中值数组型的数据，主要是追加值，不是标准数组类型的，这个函数会自动转化为数组形式，把之前的值作为数组的第一个元素然后进行追加，有批量追加方法：
随着MySQL版本的发展，优化器是越来越智能，优化器开关也越来越多，本文给大家分享一下MySQL对derived table的优化处理。
王伟，京东商城资深MySQL DBA，多年游戏、电商行业MySQL运维经验，致力于MySQL自动化、自助化运维，专注mysql数据库架构、调优、运维以及zabbix监控等技术。
GROUP_CONCAT为MySQL提供的函数，MaxCompute对应为wm_concat。
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1;
原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
面试题：MySQL的union all和union有什么区别、MySQL有哪几种join方式(阿里面试题)
最近听说一个事情，就是MYSQL 在删除大部分数据后，数据表的表空间会进行收缩，将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解，自动释放这个事情我是存疑的，所以做了如下的测试，来进行相关的证明。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇，总结了MySQL的索引相关知识。
Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀，比如大家熟悉的PMM，就是使用了这个方案；前不久罗老师在3306pi公众号上就写过完整的使用教程《构建狂拽炫酷屌的MySQL 监控平台》，所以我们在这里就不再赘述具体如何搭建使用。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
1.安装依赖 yum -y install perl perl-devel libaio libaio-devel perl-Time-HiRes perl-DBD-MySQL libev-devel
Posted in Blockchain and tagged Blockchain , EOS on Jul 6, 2018. Viewd 124 times.
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
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MySQL Hints是一组特殊的注释或指令，可以直接嵌入到SQL查询中，以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题，或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时，来指导优化器选择更好的查询计划。
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。
HandlerSocket是MySQL的一个Plugin，通过它可以直接跟MySQL的Storage Engine Layer(比如InnoDB）交互，而不需要通过MySQL的Parser Layer。从性能角度有很大的提升。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
很明显，这个语句在8.0.25版本运行出的结果与我们给定where条件不符，我们要查询关于“张三”的记录，结果返回的结果是”李四“的，很明显的一个bug，但是到8.0.26版本这个问题得到了修正。
在MySQL 8.0.17中，我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20％。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
一次优化的过程中，MySQL执行计划选择了单独的3个二级索引中的2个索引，通过Using intersect算法进行index merge操作。从字面意义来上intersect就是 交集的意思。虽然性能上没多少影响，但比较好奇，在理解当中MySQL知识体系中是没有交集语法。
本文分析并复现了 OceanBase 频繁更新数据后读性能下降现象的原因，并给出了性能改善建议。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
先前在做OB存储引擎这块学习的时候，对 OceanBase 的分层转储和 SSTable 这块有些细节就懵懵的，比如L0层的 mini SSTable 的每次生成是否就计入转储次数，L0层到L1层转储的时机以及和 minor_compact_trigger 之间的关系等。 今天就这部分内容做个更细致的探究，试图更深入的理解 OceanBase 的分层转储。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限，给日常开发也带来了很大的便利。
测试在做 OceanBase 纯读性能压测的时候，发现对数据做过更新操作后，读性能会有较为明显的下降。具体复现步骤如下。
explain所有人都应该很熟悉，通过它我们可以知道SQL是如何执行的，虽然不是100%管用，但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
想进大厂，mysql不会那可不行，来接受mysql面试挑战吧，看看你能坚持到哪里？
上一篇介绍了逻辑备份工具mysqldump，本文将通过应用更为广泛的物理备份工具xtrabackup来演示数据备份及恢复的第二篇内容（本文篇幅较长，建议收藏后阅读）。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章，里面 99% 会提到：单表数据量大了，需要进行分片（水平拆分 or 垂直拆分）。分片之后，业务上必然面临的场景：跨分片的数据合并。今天我们就一
在数据库应用程序中，我们经常需要将多个行合并为一个字符串，以满足特定的业务需求。MySQL提供了一个非常强大的函数来执行这项任务 - GROUP_CONCAT。然而，GROUP_CONCAT也存在长度限制，这可能会在某些情况下限制我们的应用程序功能。本文将深入探讨如何使用GROUP_CONCAT，并提供解决GROUP_CONCAT长度限制的方法，以及一个Java代码示例，帮助你的数据库应用程序更高效地执行字符串合并操作。
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