在学习SpringCloud的同时,也在深入学习MySq中,听着,看着<高性能MySQL本系列文章是本人学习过程的总结,水平有限,仅供参考,若有不对之处或有啥建议都可与我联系,感谢!
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例：某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
近年来，不少程序员在吹捧MariaDB，抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方，分享给大家！
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
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在SQL语句中，"CASE WHEN … THEN … ELSE … END"是较常见的用来判断的语句，适用于增删改查各类语句中，公式如下：
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
MySQL的第八个版本蓄势待发，并有望于2018年发布。在MySQL 5.7.9的首个通用版本推出后的28个月内，MySQL 8发布了从8.0.0到8.0.4这五个候选版本。这些发布候选仅针对开发使用，而不应该生产系统中使用。因为这些候选版并不支持版本升级，用户可能会碰上候选版与一般可用（GA）版间存在数据格式不兼容的问题。
上次在写了一篇关于MYSQL的优化器关于索引方面的问题的文章后，有同学说不对，当时答应在做更深入的测试，来深度证明MYSQL 的确在索引方面的一些问题。
本文原作者“ manong”，原创发表于segmentfault，原文链接：segmentfault.com/a/1190000006158186
十多年前，与当时的大多数 Web 应用程序一样，GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站，它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
我的数据库是5.7版本,我这里下载5.1.47的驱动了,当然如果你们的数据库是8.0以上的版本,那么就下相应的版本就行
来源：jianshu.com/p/0768ebc4e28d 有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)； 操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段； 原理：1、减
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
可以看到，根据年、月、订单金额排序了，还多了一列order_rank，显示出了本条记录在本月的订单金额排名情况。
数据库是信息科技领域中不可或缺的一部分，它们在我们日常生活中扮演着重要的角色，从手机应用到云计算，无处不在。在本篇博客中，我们将深入探讨数据库的基本概念以及MySQL这一流行的开源关系型数据库的详细信息。不需要数据库专业知识，我们将从头开始，向您解释这些复杂的概念。
对于MySQL的历史，相信很多人早已耳熟能详，这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
在之前写VR360时有一个统计页面（https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html），在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句，当时也是参考了一些资料才写出来的。在平时开发中，涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数，其他关系数据库也是类似的，我是以mysql为例，比较简单还免费嘛。话不多说，下面直接列出常用的时间统计sql语句，记录下来方便以后学习巩固。
，如果我找出2019年年终的某篇关于POSTGRESQL的文字，那时我应该也是一个“psychotic” .
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰，但是在经历从互联网到企业级的转变中，却是困难重重。然而在 2019年，越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库，这是一个标志性的转变，代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场，而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
$sql="SELECT video_id,count(id)as n FROM rec_down WHERE UNIX_TIMESTAMP(NOW())-UNIX_TIMESTAMP(add_time)<=86400 group by video_id
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
从表面意思上看，MySQL分表就是将一个表分成多个表，数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
日常业务开发中，我们经常需要跟SQl的日期打交道，比如查询最近30天的订单，查询某一个月的订单量，统计某天每小时的下单量等等，于是整理了以下MySql时间处理函数。
''' # 作业内容 1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名 2、查询学生表中男女生各有多少人 3、查询物理成绩等于100的学生的姓名 4、查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩 5、查询所有学生的学号，姓名，选课数，总成绩 6、 查询姓李老师的个数 7、 查询没有报李平老师课的学生姓名 8、 查询物理课程比生物课程高的学生的学号 9、 查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名 10、查询挂科超过两门(包括两门)的学生姓名和班级 ''' 博客链接：https://blo
MYSQL 一直被diss的就是数据分析尤其在窗口函数这一块，相对于O , S , P三个数据库，MYSQL在这方面基本上属于空白。MYSQL 8 的到来后，这方面也有了改变。在别的数据库上有的专门的课程 T-SQL, PLPGSQL, PLSQL等等，也是否有可能在MYSQL上，随着MYSQL8的使用，出现 M- SQL。
该文介绍了MySQL 8.0的新特性，包括对Unicode更好的支持、对JSON格式和文档的处理，以及一直以来呼吁增加的象window函数的功能等。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2022年5月，StackOverFlow社区发布开发者调查报告，全世界超过70000名开发人员参与了调研，回答了他们的技术、工具以及工作偏好。 值得关注的是，在最流行的技术调查中，专业开发者群体的倾向有了较为明显的改变。调查显示，PostgreSQL超越MySQL成为专业开发者最喜欢的数据库。 MySQL看似结束了霸榜时代，但事实果真如此吗？ 事实上，专业开发者对PostgreSQL（46.48%）的喜好只是略胜于MySQL(45.68%)。 但是，可
2022年5月，StackOverFlow社区发布开发者调查报告，全世界超过70000名开发人员参与了调研，回答了他们的技术、工具以及工作偏好。 值得关注的是，在最流行的技术调查中，专业开发者群体的倾向有了较为明显的改变。调查显示，PostgreSQL超越MySQL成为专业开发者最喜欢的数据库。 MySQL看似结束了霸榜时代，但事实果真如此吗？ 事实上，专业开发者对PostgreSQL（46.48%）的喜好只是略胜于MySQL(45.68%)。 但是，可以看到在所有受访者中，MySQL(46.85%)却明显
mysql-1 一.数据库 1. 数据库介绍 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过sql语句对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作 2. 关系型数据库 关系数据库(Relationship DataBase Management System 简写:RDBMS) ，描述是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。说白了就是描述实体与实体之间的关系的数据库.例如用户购物下订单,订单包含商品.他们之间的
SQL SQL的概述： SQL全称： Structured Query Language，是结构化查询语言，用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。 SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统System上实现 美国国家标准局(ANSI)开始着手制定SQL标准，并在1986年10月公布了最早的SQL标准，扩展的标准版本是1989年发表的SQL-89，之后还有1992年制定的版本SQL-92和1999年ISO发布的版本SQL-99。 SQL标准几经修改
原文链接：http://t.cn/AidABz08
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
索引，可以有效提高我们的数据库搜索效率，各种数据库优化八股文里都有相关的知识点可背，不过单纯的被条目其实很容易忘记。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
mysql作为互联网公司都会用到的数据库，如果在使用过程中出现性能问题，会采用mysql的横向扩展，使用主从复制来提高读性能，要是解决写入问题，需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用，需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
在SQL语言中，一个SELECT-FROM-WHERE语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作，首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值，将一个查询块嵌套在另一个查询块的WHERE字句或HAVING短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。上层的查询块曾为父查询或外层查询。子查询的结果作为输入传递回“父查询”或“外部查询”。父查询将这个值结合到计算中，以便确定最后的输出。
为了更直观回答这个问题，我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库（及其列存扩展），分析型数据库和大数据计算引擎进行对比，分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第16章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的日志，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中日志相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,betwe
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