MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为： order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中： oid，订单ID，主键 date，下单日期，有普通索引，管理后台经常按照date查询 uid，用户ID，有普通索引，用户查询自己订单 status，订单状态，有普通索引，管理后台经常按照status查询 money/time，订单金额/时间，被查询字段，无索引 … 假设订单有三种状态：0已下单，1已支付，2已完成 业务需求，查询未完成的订单，
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。
用python连接数据库 pymysql pip install pymysql #如果让你装vs环境, 执行以下命令升级pip即可 python -m pip install --upgrade pip 连接数据库 数据库设置 MYSQL_CONF = { "host": "127.0.0.1", "user": "root", "password": "qwe369", "db": "test" } 连接 # 连接数据库 mysql_con = pymysql.conn
我们都知道，业务开发涉及到数据库的SQL操作时，一定要 review 是否命中索引。否则，会走 全表扫描，如果表数据量很大时，会慢的要死。
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容，下面一一展开（本文图片可点开放大）。
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容，下面一一展开。
Adaptive Hash Index（以下简称 AHI）估计是 MySQL 的各大特性中，大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引，所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况，无法命中最优索引。
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理，今天我们就从原理走向实战，分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景，相信小伙伴们也能举一反三，灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
我今天抽时间给大家总结一个 MySQL InnoDB 存储引擎各种不同 SQL 情况下，加行锁、间隙锁、next-key lock 做一个总结。如果有错误的地方，请大家指正！
PS:本文只讲解了一个实例,中间用到了两个mysql的索引相关概念,覆盖索引和最左前缀索引,需要读者自行学习一下.
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
幻读（Phantom Read），简单的说，指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。
网上经常能看到一些文章总结在 mysql 中不能命中索引的各种情况，其中有一种说法就是指使用了 or 的语句都不能命中索引。
安装mysql之后，需要对mysql服务进行监控。 nagios开源自带的check_mysql 对 mysql 的slave 机监控倒是不错。但是对数据库主机监控就略显不足了。 使用一个监控插件：check_mysql_health 下载和使用方法见： http://exchange.nagios.org/directory/MySQL/check_mysql_health/details 具体监控： 对于slave 机 ，使用nagios 自带的 check_mysql 监控 command[check
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时，不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力，这一切在 MySQL 中都是由服务器和存储引擎来实现的。解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制，锁在功能上分为共享锁 (shared lock) 和排它锁 (exclusive lock) 即通常说的读锁和写锁； 锁的粒度上分行锁和表锁，表级锁MySQL 里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
pymysql是通过python操作mysql的模块，需要先安装，方法：pip install pymysql
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
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）
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
limit优化：若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行，然后再扫描处后10行，相当于全表扫描，性能很低。 若id为自增，则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数，然后再扫描条数，相当于一个range扫描。 如：Select * from artist limit 100000,10 可优化为： select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
有个面试题分享给大家： 创建了组合索引 （ A , B , C） 查询条件where C =1 AND A =1 AND B >1,是否用到索引呢？怎么证明？ 有关索引介绍及详解，可以参考我的一篇博客： 链接: MySQL索引详解及演进过程以及延申出面试题（别再死记硬背了，跟着我推演一遍吧）
今天遇到这个问题，之前没有仔细想过这个问题，记录一下。 1. 准备工作 先创建一张表 create table mytable ( col1 int primary key, col2 int not null, col3 int not null, col4 int not null, col5 int not null, col6 int not null ); 添加组合索引 ALTER TABLE mytable ADD INDEX index_na
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。
双十一仔细想了想，好像也没什么可买的，吃的零食什么的都还有，用的东西没什么缺的，想想还是算了吧，还不如早点搞完早点休息来的实在。个人感觉已经过了冲动消费的年纪了，这可能也是人老了的标志吧。。。
《MySQL性能调优，这个工具最有用》留了一个尾巴： select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性，为何检索过程完全不同？ 什么是回表查询？ 什么是索引覆盖？ 如何实现索引覆盖？ 哪些场景，可以利用索引覆盖来优化SQL？ 这些，这是今天要分享的内容。 画外音：本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。 一、什么是回表查询？ 这先要从InnoDB的索引实现说起，InnoDB有两大类
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
（0）可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
根据官网的文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/multiple-column-indexes.html
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇（blocks）数，key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks，如果缓存都用到了，要么增加key_buffer_size，要么过度索引，把缓存占满了。
我们可以看到mysql分为Server层和存储引擎两部分。Server层包含了连接器、缓存、分析器、优化器、执行器，并且所有的存储过程、触发器等存储功能都在这一层实现。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
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