在数据库中，对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式。
MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
通过explain的执行结果我们可以看出，上面的SQL语句并没有走我们的索引a，而是直接使用了全表扫描。
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
从4到1，成本是逐渐增大的，因此数据库的优化上，SQL语句优化是很重要的一个方面。
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🐱 猫头虎博主来啦！无论你是数据库新手还是经验丰富的DBA，你都知道数据库性能对于任何应用都是至关重要的。为此，我精心准备了这篇《MySQL优化技巧》的文章，旨在为你提供实用的MySQL性能优化建议和策略。 🔍📊
这半个月，很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是M
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MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between就不要用in了；再或者使用连接来替换。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL，如下：
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题：聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
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新冠疫情已经是第三个年头了，虽然国内防控做得非常好，但是他对职场的影响还在，一个月后即将又迎来一次大考。近两年企业越来越不好做，导致面试时对程序员的要求越来越高，越来越挑剔；
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需要理解MySQL对多表连接的处理方式，首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表，也就是说以哪个表为基准，在处理此类问题时，MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法：哪个表的结果集小，就以哪个表为驱动表，当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。
《高性能MySQL》 里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询，提升查询效率，因为在一条索引里面，range字段后面的部分是不生效的（ps.需要考虑 ICP）。MySQL优化器将in这种方式转化成 n*m 种组合进行查询，最终将返回值合并，有点类似union但是更高效。
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上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
执行SQL-1，显示耗时 9.35sec。显然是不乐观的一个值，查看其执行计划(explain):
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇，总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。
说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
（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。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
数据库Mysql在后端开发工作中，必不可少，关于mysql优化的知识也是后端工程师必备的。接下来小强将分阶段的向大家介绍关于关于Mysql优化的相关知识。
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法，巧用这19条技巧，至少提高3倍效率，具体如下：
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中，笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景，然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中，我们有时候会碰到明明已经建了索引，但是查询速度还是上不去的问题，这时候就要当心了，有可能你的查询语句根本就没使用到索引，因为Mysql索引在某些情况下会失效，今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解，我们先建2张表：user表和address表（由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样，所以本文所举的例
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
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
Mysql开发技巧： MySQL开发技巧（一） MySQL开发技巧（二） MySQL开发技巧（三）
1.范式：即表的列，不可再分解，即列的信息，具有原子性不能分解，只要数据库是关系型数据库，就自动满足1范式。
上篇文章说了，mysql5.6.6版本之前数据默认在系统表空间，之后默认在独立表空间，innodb因为索引和数据在一个b+树，所以两个文件，一个文件结构，一个存数据，myISAM则是三个文件。一个聚簇索引有两个段，叶子段和非叶子段，一个段有他专属的区，数据刚开始存在碎片区，不属于任何段，直属表空间。
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中，MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此，优化数据库的性能，特别是SQL查询的执行效率，成为了提升整个应用性能的关键环节。
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