在MySQL数据库中，在进行数据迁移和从库只读状态设置时，都会涉及到只读状态和Master-Slave主从关系设置, 以下针对real_only只读属性做些笔记记录:
执行了命令之后所有库所有表都被锁定只读，一般用在数据库联机备份，这个时候数据库的写操作将被阻塞，读操作顺利进行。
在第四节《表的增删改查》中已经介绍了 select 查询记录的几种使用方法：查询所有行的所有列、查询指定行的所有列、查询所有行的指定列和查询指定行的指定列。本文介绍一些数据检索的其他高级使用方法。
在上篇文章中，主要为大家介绍的是DDL语句的用法，可能细心的同学已经发现了。本篇文章将主要聚焦于DML语句，为大家讲解表数据相关操作。
打开 Linux 或 MacOS 的 Terminal （终端）直接在 终端中输入 windows 快捷键 win + R，输入 cmd，直接在 cmd 上输入
从根节点作为起始检索点，逐层向下检索，直至找到目标数据。检索的路径复杂度度跟树的高度成正比。
本文介绍了数据检索的相关知识，包括单表检索、多表检索、所有列检索、排除重复值、限制结果以及使用完全限定的表名等方法。
在mysql中，可以利用“DELETE”和“TRUNCATE”关键字来清空数据表中的数据，具体语法为“DELETE FROM 数据表;”和“TRUNCATE TABLE 数据表;”。
在使用MySQL数据库时，正确地使用索引可以显著提高查询性能。然而，如果查询不当，可能会导致索引失效，从而降低查询效率。以下是一些避免索引失效的策略：
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
读写分离的场景应用 随着业务增长，数据越来越大，用户对数据的读取需求也随之越来越多，比如各种AP操作，都需要把数据从数据库中读取出来，用户可以通过开通多个只读实例，将读请求业务直接连接到只读实例上。使用RDS云数据库的读写分离功能，用户只需要一个请求地址，业务不需要做任何修改，由RDS自带的读写分离中间件服务来完成读写请求的路由及根据不同的只读实例规格进行不同的负载均衡，同时当只读实例出现故障时能够主动摘除，减少对用户的影响。对用户达到一键开通，一个地址，快速使用。 MySQL内核为读写分离的实现提供了支持，包括通过系统variable设置目标节点，session或者是事务的只读属性，等待/检查指定的事务是否已经apply到只读节点上，以及事务状态的实时动态跟踪等的能力。本文会带领大家一起来看看这些特征。说明一下，本文的内容基于RDS MySQL 5.6与RDS MySQL 5.7。
它并非在slave上执行操作，修改不一致数据，而是在master上重新插入当前值，通过同步而影响slave，从而解决数据的不一致(指定用户需要足读写权限)
最近遇到一个慢sql，在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系，总结了下问题。
注：默认不排序；sql不区分大小写，但是建议SQL关键字使用大写，本文遵守此规则；建议每个SQL写完后跟上“;”，本文遵守此规则。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
把信息分解成多个表，一类数据一个表，各表通过某些常用值（即关系设计中的关系（relational））互相关联；
Dumpling 是由 Go 语言编写的用于对数据库进行数据导出的工具。目前支持 MySQL 协议的数据库，并且针对 TiDB 的特性进行了优化。Go Dumpling! 让导出数据更稳定文章对 Dumpling 进阶使用进行了介绍。本文接下来将会介绍 Dumpling 内部表内并发的优化逻辑，从而帮助大家更深刻地理解 Dumpling 工作原理。
MySQL查询是一种用于检索、筛选和分析数据的数据库操作技术。作为一个强大的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL支持多种查询方法，包括使用SQL（Structured Query Language）编写的查询语句。
在使用淘宝网进行购物过程中，当我们查询商品时，实际上是查询淘宝网数据库中的商品；当我们购买某一件商品时，我们是在向淘宝网的数据库的订单中，填写了一条购买信息；当我们去银行办理相关业务，查询账户余额时，是查询银行数据库中我们的个人账户信息；当我们取款时，我们是在修改银行数据库中账户信息的数据。所以，其实我们一直都在使用数据库，通过网络和设备，在与数据库进行交互。一方面数据库可以给应用提供插入、删除、修改、查询数据的功能，另一方面，数据库也能保证数据库再关机之后，数据不丢失，也就是数据的持久化。那么，数据库具体是如何实现的呢？
在数据查询中，大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找，而索引本身是一种数据存储的结构，通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法，本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 ， 缺一不可，所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式，这里统称为索引的类型。
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。个人认为，在单纯的数据库查询语句层面【即不考虑 DML、SQL 调优、索引等进阶】，窗口函数可看作是考察求职者 SQL 功底的一个重要方面。
LIMIT 5, 5指示MySQL返回从行5开始的5行。第一个数为开始位置，第二个数为要检索的行数。
FORWORD_ONLY 结果集的游标只能向下滚动。 SCROLL_INSENSITIVE 结果集的游标可以上下移动，当数据库变化时，当前结果集不变。 SCROLL_SENSITIVE 返回可滚动的结果集，当数据库变化时，当前结果集同步改变。
(使用的数据库：MYSQL 5.7 版本，InnoDB 引擎) 自从服务加了Skywalking后，将大部分慢接口暴露出来。于是就有了这次慢接口的优化。大概的优化过程。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好，诚然知道物理存储的性能不是很好，在关键系统都在使用SSD 的时代，我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点，为什么有的地方使用费SSD 的设备，其实插入的性能还好，或者说如果换装SSD 设备后，其实也看不出区别。 排除数据量小的问题，其实数据库对插入的优化也是需要的。
格式化SQL 包含子查询的SELECT语句难以阅读和调试，特别是它们较为复杂时更是如此。如上所示把子查询分解为多行并且适当地进行缩进，能极大地简化子查询的使用。
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是一种专门用来与数据库通信的语言，其并非是编程语言。 SQL 的优点：
刚开始接触一定要跟着Mybatis的官方文档入门学习，同时先不要想mybatis 和 spring的整合啥的，咱就先把mybatis单独拿出来，学习他的使用。
可以使用解释或显示计划工具来显示SELECT、DECLARE、UPDATE、DELETE、TRUNCATE TABLE和一些INSERT操作的执行计划。这些操作统称为查询操作，因为它们使用SELECT查询作为其执行的一部分。InterSystems IRIS在准备查询操作时生成执行计划；不必实际执行查询来生成执行计划。
在 MySQL 里面，grant 语句是用来给用户赋权的。不知道你有没有见过一些操作文档里面提到，grant 之后要马上跟着执行一个 flush privileges 命令，才能使赋权语句生效。我最开始使用 MySQL 的时候，就是照着一个操作文档的说明按照这个顺序操作的。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
过去两年，我们在掘金平台上发布过一些文章，小彭也受到了大家的意见和鼓励。最近，小彭会陆续搬运到公众号上。
摘要 大多数网站的内容都存在数据库里，用户通过请求来访问内容。数据库非常的快，有许多技巧能让你优化数据库的速度，使你不浪费服务器的资源。在这篇文章中，我收录了十个优化数据库速度的技巧。 1、小心设计数据库 第一个技巧也许看来理所当然，但事实上大部分数据库的问题都来自于设计不好的数据库结构。 譬如我曾经遇见过将客户端信息和支付信息储存在同一个数据库列中的例子。对于系统和用数据库的开发者来说，这很糟糕。 新建数据库时，应当将信息储存在不同的表里，采用标准的命名方式，并采用主键。 来源: http://www.s
在web开发中，业务模版，业务逻辑（包括缓存、连接池）和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库，在淘宝的去IOE（I 代表IBM的缩写，即去IBM的存储设备和小型机；O是代表Oracle的缩写，去Oracle数据库，采用Mysql和Hadoop代替；E是代表EMC2，去EMC2的设备性，用PC server代替EMC2）,大量使用Mysql集群！而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于Mysql出现的慢查询，可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，Mysql将全表扫描，从第一条记录开始，然后读完整个表直到找出相关的行。
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理，大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
查看数据库中执行SQL的执行计划，及相关信息是每个数据库都有的功能，PostgreSQL explain 的功能很丰富，下面就看看，这个explain 有什么过人之处。（以下均已pg 11作为演示版本）
所以决定还是学一下jdbc具体是如何写的？以及是如何一步步封装的？其中JDBC一共有6步：
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该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
9 月初，我对 python 爬虫 燃起兴趣，但爬取到的数据多通道实时同步读写用文件并不方便，于是开始用起mysql。这篇笔记，我将整理近一个月的实战中最常用到的 mysql 语句，同时也将涉及到如何在python3中与 mysql 实现数据交换。
尝试用最简单的方式解释一下OLAP和OLTP的区别。毕竟对于一个走业务线的数据分析师而言，一些技术问题也没有必要过分深究。
前篇： 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一，TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar是一个中间层服务，使用mysql协议，属于前者。 二，TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
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