我们知道mysql没有hash join，也没有merge join，所以在连接的时候只有一种算法nest loop join，nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录，如果有索引，就会走索引扫描，没有索引就会全表扫。
编写程序时经常有代码需要重复运行，python提供了while和for进行循环操作。
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。
本文目录： 1.BEGIN...END 2.true和false 3.if结构 4.case结构 5.loop、leave和iterate 6.repeat循环 7.while循环
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：
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。
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
今天遇到一个朋友的线上问题，大概意思就是说，我有一个线上的大事务大概100G左右，正在做回滚，当前看起来似乎影响了线上的业务，并且回滚很慢，是否可以减轻对线上业务的影响。并且朋友已经取消了双1设置，但是没有任何改观。版本MySQL 5.6
Mysql性能优化，从一名高级码农的角度，我们不能像java语言一样，通过debug来调试我们的业务SQL，那么我们怎么去验证优化之后的SQL语义呢，那么就是执行计划。
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。
一套MySQL主-备-备-备数据库，其中的备库升级到主库之后，系统监控报警 Seconds_Behind_Master 瞬间为0，瞬间为数十万秒。第一感觉是遇到了复制风暴--不同于主备server_id 的log event在主备库之间无限循环复制。升级的逻辑图如下:
在MySQL数据库的存储过程和函数中，可以使用变量来存储查询或计算的中间结果数据，或者输出最终的结果数据
我们都知道，在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口，比如某个接口在钉钉群疯狂出现，然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题，今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题，以及如何解决慢业务的问题。
最近在给学校做的一个项目中，有一个功能涉及到考核分数问题。 我当时一想，这个问题并不是很难，于是就直接采用了这样的方法：拿着一个表中的数据作为索引，去挨个遍历相关表中的数据，最后经过算分的过程，直接在算分函数中将算出的分数直接写入数据库，这就导致了标题说的问题。
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。
随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
通常EXPLAIN用于获取QEP，而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。
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。
切片主要就是针对获取列表中部分或者单个元素的方法，通过下标访问列表中的元素，下标从0开始计数
1.中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软 件中的数据。 CPU核心组件： 1.算术逻辑单元（Arithmetic&logical Unit）是中 央处理器(CPU)的执行单元，是所有中央处理器的核 心组成部分，由"And Gate"（与门） 和"Or Gate"（或门）构成的算术逻辑单元，主要功能是进行二位元的算术运算，如加减乘(不包括整数除法)。 2.PC：负责储存内存地址，该地址指向下一条即将执行的指令，每解释执行完一条指令，pc寄存器的值 就会自动被更新为下一条指令的地址。 3.寄存器（Register）是CPU内部的元件，所以在寄存器之间的数据传送非常快。 用途：1.可将寄存器内的数据执行算术及逻辑运算。 2.存于寄存器内的地址可用来指向内存的某个位置，即寻址。 3.可以用来读写数据到电脑的周边设备。4.Cache:缓存
切片操作是访问序列中元素的另一种方法，可以访问一定范围内的元素 实现切片操作的语法格式：sname[start:end:step] 参数说明如下： sname：序列的名称 start：切片的开始位置(不指定默认为0) end：切片的结束位置(不指定默认为序列的长度) step：切片的步长(如果省略默认为1，当忽略步长时，最后一个冒号也可以省略)
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
Hash Join作为表连接的基础连接类型，各大关系型数据库（譬如Oracle、sqlserver、Postgres等）很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖，Oracle数据库支持三种主流的连接类型：Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join，这点一直为人诟病。千呼万唤始出来，MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中，Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
作为mysql的初学者，自己看着教程视频，做的笔记，以便日后回顾复习，纯手打，可能有些误差，可指出更正。
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。
本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：
其中，case_expression是要测试的表达式，when_expression是每个测试的条件，statement是要执行的语句。
我们知道，所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配，最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
jdbc conection configuration：连接池、URL、driverclass、 user、password。
InnoDB的性能和自动崩溃恢复特性，使得它在非事务性存储的需求中也有广泛的应用。
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。
微信分享里总是有一些亲子活动，或者参加某些大赛需要进行投票，而面向的是所有人都可以参与，或者有限制一个人每天能投票同一个参与者3票之类的。。。这些应用场景有很多。假如一个投票系统做一次投票活动1小时之内预计有100万用户进行投票，而且用户投票完成后就能查看到投票的实时情况，这个场景这个问题我们使用redis+mysql冷热数据交换来解决就好了。
MySQL不支持数组。但有时候需要组合几张表的数据，在存储过程中，经过比较复杂的运算获取结果直接输出给调用方，比如符合条件的几张表的某些字段的组合计算，MySQL临时表可以解决这个问题.临时表：只有在当前连接情况下， TEMPORARY 表才是可见的。当连接关闭时， TEMPORARY 表被自动取消。必须拥有 create temporary table 权限，才能创建临时表。可以通过指定 engine = memory; 来指定创建内存临时表。
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件，分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划，以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作，分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中，优化器通过代价模型计算访问计划，选择成本最低的访问方式，提高查询效率。
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
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1.PHP和MySQL连接 php.ini 加载mysql组件： extension=php_mysql.dll 前的; 去掉 extension_dir = " " 路径是否正确 PHP链接mysql函数 mysql_connect: 开启 MySQL 链接 mysql_select_db: 打开一个数据库 mysql_connect("主机", "用户名", "密码")； mysql_select_db("打开数据库",连接标识符); 2
大多数SQL语句都是针对一个或多个表的单条语句。并非所有的操作都怎么简单。经常会有一个完整的操作需要多条才能完成
此时我们需要使用游标，通过游标的方式来遍历select查询的结果集，然后对每行数据进行处理。
Java 语言通过 synchronized 关键字来保证原子性，这是因为每一个 Object 都有一个隐含的锁，这个也称作监视器对象。在进入 synchronized 之前自动获取此内部锁，而一旦离开此方式，无论是完成或者中断都会自动释放锁。显然这是一个独占锁，每个锁请求之间是互斥的。相对于众多高级锁 (Lock/ReadWriteLock 等)，synchronized 的代价都比后者要高。但是 synchronzied 的语法比较简单，而且也比较容易使用和理解。Lock 一旦调用了 lock() 方法获取到锁而未正确释放的话很有可能造成死锁，所以 Lock 的释放操作总是跟在 finally 代码块里面，这在代码结构上也是一次调整和冗余。Lock 的实现已经将硬件资源用到了极致，所以未来可优化的空间不大，除非硬件有了更高的性能，但是 synchronized 只是规范的一种实现，这在不同的平台不同的硬件还有很高的提升空间，未来 Java 锁上的优化也会主要在这上面。既然 synchronzied 都不可能避免死锁产生，那么死锁情况会是经常容易出现的错误，下面具体描述死锁发生的原因及解决方法。
存储过程的英文是 Stored Procedure,它的思想很简单，就是 SQL 语句的封装; 一旦存储过程被创建出来，使用它就像使用函数一样简单; 我们直接通过调用存储过程名即可，存储过程实际上由 SQL 语句和流控制语句共同组成。
这一天终于来了，从此你不仅仅“不应该”使用mysql_函数。PHP 7 已经把它们从核心中全部移除了，也就是说你需要迁移到好得多的mysqli_函数，或者更灵活的 PDO 实现。
也就是说，“得益于”pq强大的引擎，Text.NewGuid()只运行了一次，的确非常节省算力。
接了一个需求，产品想分析一下用户增长的曲线。也就是某个时间段的每日总人数列表。好对近期活动进行一个效果的评测。这个统计sql还是花了我一小段时间的。mysql统计这个还是需要一定的技巧的。
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