SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
项目中使用mysql作为数据存储，需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为：日报、周报、月报、季报、年报等格式。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
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。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询
每每一些很深刻的优化案例时，就会无比想念Oracle里的优化技巧，因为无论是从工具还是信息，都会丰富许多。
注意，类似的问题是业务问题，如果要实际落地分析，需要进一步核实确认当前的数据建模。
本周赠书《性能之巅》第2版 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。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
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。
本章讨论存储的程序和视图，这些数据库对象是根据存储在服务器上供以后执行的SQL代码定义的数据库对象。
注：同构关联的表出自同一个地方，比如说两张表都来自Oracle数据库；异构关联的表出自不同地方，比如说一张表来自Oracle数据库，一张表来自于MySQL数据库。
在数据库的运维工作中，如果有一种运筹帷幄的感觉，那么其中一种方式就是看报表，比如喝着咖啡缓缓打开电脑，几十台，上百台的机器的负载明细都在眼底。如果某个地方出现了异常或者明显的抖动，在报表中也能够很清晰的显示出来。 目前这种情况还是很难实现，但是我们可以创造，之前的博文中也分析过了zabbix+orabbix的监控方式，还是存在很多亮点，在监控和定制功能上确实很强大，gc功能本身就很强大，但是扩展相对还是比较困难的。 首先我们来show一个概览图，这个是我们努力的目标。比如我们有几十台DB服务器，在开始工作前
在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑，常常用于字段补齐、规则过滤等，一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面，对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中，然后通过sql方式关联查询即可，但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表，那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成，使用Map或者AsyncIO方式完成，但是这种硬编码方式开发效率很低，特别是在实时数仓里面，我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
两表使用nest loop（以下简称NL）方式进行连接，小表驱动大表效率高，这似乎是大家的共识，但事实上这是有条件的，并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量，是否需要回表，如果大表关联后返回大量数据，然后再回表，这个代价就会很高，大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法，及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
答: • 支持 SQL 92 标准； • 支持 Mysql 集群，可以作为 Proxy 使用； • 支持 JDBC 连接多数据库； • 支持 NoSQL 数据库； • 支持 galera for mysql 集群，percona-cluster 或者 mariadb cluster，提供高可用性数据分片集群； • 自动故障切换，高可用性； • 支持读写分离，支持 Mysql 双主多从，以及一主多从的模式； • 支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询； • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询； • 支持一致性 Hash 分片，有效解决分片扩容难题； • 多平台支持，部署和实施简单； • 支持 Catelet 开发，类似数据库存储过程，用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现，143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询； • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制，Windows 下建议 AIO，Linux 下目前建议 NIO； • 支持 Mysql 存储过程调用； • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写； • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位；我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的，现在的项目比较依赖 ETL，可以说是项目中重要的一部分。
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能？基于前几篇关于分区表的介绍，想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面：分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
在遇到需要update设置的参数来自从其他表select出的结果时,需要把update和select结合使用,不同数据库支持的形式不一样,在mysql中如下:
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
前两天在刷朋友圈，看到一个视频号链接，说有个云数仓，比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了，原来是 SelectDB 公司的“为数而生，因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
先将外键配置删除，再更新表结构，然后再把外键添加回来即可 这也说明，建立关联前，要把表结构设计好，检查好，，，
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性，但是如果主表中数据被删除或修改，从表中数据应该如何？
当需要查询两个表的交集、并集等数据时，除了嵌套子查询的方式外，还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句，需要两个最基础的“角色”：主表即驱动表，关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略，分别为：Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时，需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
对于很多同学来说，写SQL时的表关联看起来是一件很简单的事情，知道逻辑，有预期的结果，好像没什么特别要注意的，今天在写一条SQL逻辑的时候，觉得对于left join的部分还是存在一些误解。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
随着 Elastic 的上市，ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展，而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用，甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
如果我们对上述实战问题进行归类，就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
学习了极客时间MySql课程，做个总结 以一条select语句为例：select * from T where ID=4 ，梳理下执行的流程
Elasticsearch 是一个强大的工具，尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）。所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
建表共4张表，分别对应学生信息（Student）、课程信息（Course）、教师信息（Teacher）以及成绩信息（SC）
但是小姐姐解释说，查询结果确实“诡异”的多出了184行，问题变的 interesting
原文: 190623-SpringBoot系列教程JPA之update使用姿势 上面两篇博文拉开了jpa使用姿势的面纱一角，接下来我们继续往下扯，数据插入db之后，并不是说就一层不变了，就好比我在
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT * 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存 是否在扫描额外的记录。解决办法： 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化： 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。 改变数据库和表的结构，修改数据表范式 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
如果条件允许，demo的内容是：通过logstash 同步日志或数据库（oracle、mysql）表的数据到 Elasticsearch，然后通过kibana进行可视化。
这是一个统计类的 SQL，直接执行跑了好几个小时都没有结束，所以暂时不知道实际耗时，因为实在是太久了~
1、重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）
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