看了之前Gr36_前辈在先知上的议题，其中有提到排序注入，最近经常遇到这样的问题，所以先总结下order by 排序注入的知识。 环境信息 测试环境：操作系统ubuntu0.14.04.1 MY
方案一，将临时结果存储到临时文件，然后再读取 特点：性能低 比如有3个数据库，当进行一次查询时，分别在这3个数据库中执行相同的SQL查询语句，然后把查询结果都放到一个LIST中，然后排序，然后根据页码和每页显示的条数来取出需要的数据返回给页面进行显示。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了…
分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
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。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了...
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
经常进行数据分析的小伙伴经常会需要生成序号或进行数据分组排序并生成序号。在MySQL8.0中可以使用窗口函数来实现，可以参考历史文章有了这些函数，统计分析事半功倍进行了解。而MySQL5.7中由于没有这类函数，该如何实现呢，下面对比MySQL8.0，列举两种情况的实现。
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表，可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈，帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。（说白了，就是优化SQL的工具）
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
InnoDB引擎对FULLTEXT索引的支持是MySQL5.6新引入的特性，之前只有MyISAM引擎支持FULLTEXT索引。所谓全文索引，是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。对于FULLTEXT索引的内容可以使用MATCH(column)…AGAINST(val)语法进行查询。
AnalyticDB，是阿里云推出的一款数据库产品，主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”，是因为其兼容MySQL生态，可以像MySQL一样去使用，非常简洁方便。不久前，其还推出单机版规格，颇为惊艳，可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的，"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事，特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL，在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
前言：MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下，供大家参考。 1. LIMIT 语句 分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_t
在 MySQL 8.x 版本中，MySQL 提供了窗口函数，窗口函数是一种在查询结果的特定窗口范围内进行计算的函数。
在mybatis中，如果union 或者union all 和 order by连用，会发现运行会报错：
工作中常常会使用ORDER BY进行排序，了解ORDER BY多种排序方式是非常有必要的。
今天来分享几个MySQL常见的SQL错误（不当）用法。我们在作为一个初学者时，很有可能自己在写SQL时也没有注意到这些问题，导致写出来的SQL语句效率低下，所以我们也可以自省自检一下。
Explain简介 本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划，通过 explain 我们可以知道以下信息：表的读取顺序，数据读取操作的类型，哪些索引可以使用，哪些索引实际使用了，表之间的引用，每张表有多少行被优化器查询等信息。 下面是使用 explain 的例子： 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临
本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划，通过 explain 我们可以知道以下信息：表的读取顺序，数据读取操作的类型，哪些索引可以使用，哪些索引实际使用了，表之间的引用，每张表有多少行被优化器查询等信息。
| 作者 沈启超，19年硕士毕业于东南大学，目前在腾讯CSIG企业产品部担任后台开发，同时也参与公司内部存储开源组件MySync的开发。 ---- 前言：MySQL架构体系 首先分享实验前的基础知识，MySQL主要分为Server层与存储引擎层。 Server层主要包含连接器、检索内存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能均于这一层构建，例如存储过程、触发器、视图，函数等，有一个标准化的binglog日志模块。 存储引擎负责数据的存储与存取，使用可更换的插件式架构，拥有InnoDB、MyISA
编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响，与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口，保证无论一次或多次来调用接口，都能够得到相同的结果。接口的幂等性设计在某些场景下是必需的，例如用户下单的场景。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面，即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗，增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化，首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导，使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升，了解了更多的内部机制，则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
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规则1：一般情况可以选择MyISAM存储引擎，如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意：MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制：参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用，问了：Explain你最关注哪些字段？
最近服务器到期等因素，进行了迁移。租了其它的外国厂商，但是由于资费问题，购买了1.5G 内存的服务器（现）。因为原本用惯了4G内存的服务器（原），现在压缩成这样，似乎不太能支持我的使用，囧！
MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下，供大家参考。
语句分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
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