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。
最近线上遇到一个问题，后台一个查询把服务给整挂了，然后找了dba看了下sql慢查询，我们explain一下结果。
MYSQL CTE 是8.0 引入的SQL 查询的一种功能,通过CTE 可以将复杂的SQL 变得简单,便于分析和查询. 其中CTE 有一种功能递归, 并且牵扯到递归就会有一个问题的提出,就是无限递归的问题.
left join 左连接，用法如下，这种查询会把左表(student)所有数据查询出来，右表不存在的用空表示，结果图如下
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
在MySQL 8.0.1中，我们引入了对递归通用表表达式（CTE）的支持。今天，我想提出一个解决方案，当使用递归CTE编写查询时，几乎每个人都会遇到：发生无限递归时，如何调试？
糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。
对于 MySQL 的 JOIN，不知道大家有没有去想过他的执行流程，亦或有没有怀疑过自己的理解（自信满满的自我认为！）；如果大家不知道怎么检验，可以试着回答如下的问题
join 方式连接多表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前，MySQL 只支持一种表间关联方式，就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大，则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中，MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中，对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询，一般比较抗拒，从而建议将join拆分，避免join可能带来的性能问题，同时也增加了程序和DB的网络交互。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
join 是 MySQL 用来进行联表操作的，用来匹配两个表的数据，筛选并合并出符合我们要求的结果集。
转载自 http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3793524.html
今天是《MySQL核心知识》专栏的第10章，今天为大家系统的讲讲MySQL中如何自定义存储过程和函数，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中关于自定义存储过程和函数的知识。好了，开始今天的正题吧。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
MySQL8.0.18刚刚发布，它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE，用来分析和理解查询如何执行。
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
通常EXPLAIN用于获取QEP，而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
这个功能刚上线不久，起初查询和导出速度都是蛮快的，把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
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。
A strong, positive self-image is the best possible preparation for success.
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单，就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。
今天优化了一个，join关联查的语句，需要优化join的语句，那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼，百战百胜！！
最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ，众所周知，Oracle 自带有递归查询的功能，所以实现起来特别简单。
jdbc conection configuration：连接池、URL、driverclass、 user、password。
我们日常写 SQL 时，子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略，接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录： select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录，所以想到了用left join的特性（返回左边全部记录，右表不满足匹配条件的记录对应行返回null）来满足需求，不料这个查询非常慢。先来看查询计划：
我们知道对于Oracle的表连接，根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法（算法）：
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
是一条或者多条的SQL语句的集合，存储过程就这些SQL封装成一个代码块，以便重复使用。
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。
用 PHP 操作 MySQL ,实现数据的交换，还要多练练....
前文已经描述过MySQL的多种优化措施，如：回表的优化、索引合并的优化、连接的优化等
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：
关于In与Exists的比较，先说结论，归纳出IN 和Exists的适用场景： 1）IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3）当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，并弥补外部表无法用到索引的缺陷，查询效率会优于IN。 4）当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询
select id,name from product limit 866613, 20
假设建立一个支持邮箱登录的用户表，对于邮件字段来说，可以有以下几种建立索引的方式：
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的：
本文若未特意说明使用的数据表，均为 MySQL索引（四）常见的索引优化手段 中的示例表。
该文摘要总结：通过分析Flume的日志，发现Flume在MySQL异常关闭的情况下不断提交事务，导致进入无限循环的抛出异常状态。通过查询MySQL的超时配置和HiveServer的日志，发现flume与MySQL之间的断开并非长期无交互，且人为关闭MySQL服务导致连接中断。权宜之计可以在sink的代码中提交事务出异常时，修改下sink的状态为BACK.OFF，防止不断打印日志造成机器磁盘满影响其他服务。
因为驱动结果集越大，意味着需要循环的次数越多，也就是说在被驱动结果集上面所 需要执行的查询检索次数会越多。
图片与最后一部分来自：https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
下载地址：https://github.com/akopytov/sysbench/archive/refs/tags/1.0.20.tar.gz
存储过程（Stored Procedure）是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL 语句集，它存储在数据库中，一次编译后永久有效，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。
另外，MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
上两篇文章我们说到MySQL优化回表的三种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR与覆盖索引
在MySQL中，join语句想必大家都不陌生，今天我们围绕join语句展开，说一些可能平时不关注的知识点。
实习的时候被问过一个问题，为什么 redis 会有 pipline，mysql 会有 batch，这些东西都具有批量操作的共性，是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作？
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