随着近些年来数据库技术发展演进，及国内数据库日益活跃。越来越多的企业将数据库从传统商业数据库迁移到开源或国产数据库平台。本文对比了最为常见的一种情况，从Oracle迁移到MySQL需要关注的一些差异点。这方便应用研发在迁移之初做好必要的评估备。此外，因MySQL生态发展很广泛，很多数据库产品会将MySQL作为兼容的首选。因此，很多其他类型的数据库迁移，也可以参考此文内容。
背景1：查询返回的记录太多了，查看起来很不方便，怎么样能够实现分页查询呢？ 背景2：表里有 4 条数据，我们只想要显示第 2、3 条数据怎么办呢？
ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
查看mysql中的所有库：show databases； 创建库：create database 库名称；—-》create database if not exists 库名称；如果不存在该库，则创建 删除库：drop database 库名称； 选择使用数据库：use 库名称； 显示当前使用的数据库：select database（）；
select concat(vend_name,'(',vend_country,')') from vendors order by vend_name;
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的ORDER BY列都是WHERE子句中的常量 constants 。如果索引不包含查询访问的 列，则仅当索引访问比其他访问方法有效时才使用索引，使用索引是否比扫描全表更有效。 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1, key_part2; 在key_part1,key_part2 建立索引 查询使用SELECT*，它可以选择比key_part1和key_part2更多的列。在这种情况下，扫描整个索引并查找表行以查找不在索引中的列可能比扫描表和对结果排序更昂贵。如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。
Oracle数据库是业界的翘楚，各行各业拥有大量的Oracle DB的DBA，本文尝试通过将Oracle与MySQL数据库的架构、安全、模式对象、数据类型及数据存储进行对比，以方便熟悉Oracle数据库的人可以快速了解MySQL。
说起Linux下卸载MySQL最让人头疼，卸载不干净，会影响下一次的安装，本人最近就遇到了这个问题，下面就是我对这个问题的解决方法。
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
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具，通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化，降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
2、使用了root用户登录到mysql服务器，也可以使用其他mysql用户登录。
现在针对这个表发出一条SQl查询：查询每个部门中25岁以下的员工个数大于3的员工个数和部门编号，并按照人工个数降序排序和部门编号升序排序的前两个部门。
关键字 INT 是 INTEGER 的别名，关键字 DEC 和 FIXED 是 DECIMAL的别名。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。
2、为了支持filesort，优化器可以分配内存sort_buffer_size区域。
2、外键foreign key用于约束破坏表格的连接动作，保证两个表格的数据完整性。
当希望Mysql能够高效的执行的时候，最好的办法就是清楚的了解Mysql是如何执行查询的，只有更加全面的了解SQL执行的每一个过程，才能更好的进行SQl的优化。
使用Docker拉取的Mysql并启动的Mysql容器，这个时候如果需要跳过Mysql密码验证，网上流传的最多的就是在Mysql的配置文件my.cnf中添加一行代码，但是这个仅仅是在非Docker容器运行的Mysql使用，如果你的Mysql使用的Docker容器执行的，按照网上修改并无任何作用，甚至找不到my.cnf，废话不多说看操作
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。
mysql默认端口号为3306,修改端口号方法:修改配置文件/etc/my.cnf
在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器关联的顺序是A、B，那么就不需要在A表的对应列上创建索引。没有用到的索引会带来额外的负担，一般来说，除非有其他理由，只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引。
mysql使用的基础规范 1、InoDB必须用于表存储引擎。 2、表格字符集默认使用utf8，必要时使用utf8mb4。 3、禁止使用存储过程、视图、触发器和event。 4、禁止在数据库中存储大文件。 如照片，可以将大文件存储在对象存储系统和数据库中。 禁止在线环境进行数据库压力测试。 测试、开发、在线数据库环境必须隔离。 实例 说明： 1）通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节 2）`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集，有存储 4 字节例如表情符号时，使用它 以上就是mysql使用的基础规
在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
昔日庖丁解牛，未见全牛，所赖者是其对牛内部骨架结构的了解，对于MySQL亦是如此，只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程，才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么：
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689071.html
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的：
Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。为了缓解这一问题，MySQL使用了组提交，将多个刷盘操作合并成一个，如果说10个事务依次排队刷盘的时间成本是10，那么将这10个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于1。
本文是由爱可生研发团队出品的「图解MySQL」系列文章，不定期更新，但篇篇精品。欢迎大家持续关注～
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
MySQL事务主要用于处理一个包含操作量比较大、复杂的业务。比如说，删除一个学生，我们除了要删除该学生的基本信息，同时也要删除考试记录、违规记录等。诸多的操作组成一个事务。事务是用来管理insert、update、delete基本指令的。当MySQL使用innodb引擎的前提下才支持事务操作。
–输入以下命令:SHOWVARIABLESWHEREVARIABLE_NAME=’port’就可以查看当前连接的端口号,–例如:mysql>SHOWVARIABLESWHEREVARIABLE_NAME=’port’;
本节描述MySQL何时可以使用索引来满足ORDER BY子句，当不能使用索引时使用filesort，以及优化器中有关ORDER BY的执行计划信息。
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持，而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中，EXPLAIN是一项强大的工具，可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划，从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字，以揭开查询执行计划的面纱。
mysql使用GBK编码时,默认的会认为两个字符为一个汉字,前一个字符的ascii值大于128,达到汉字范围
docker可以快速启动一个容器, 而且非常轻量级。 使用docker来构建开发环境效率特别高，而且迁移特别快。 像以前如果想在本地搭建开发环境的话, 首先得先考虑本地windows或者linux环境, 然后安装各种包及扩展。 有docker完全不用考虑, 接下来我们用docker来构建一套lnmp环境。
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。
Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中的的新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。ICP可以减少存储引擎访问基表的次数以及MySQL服务器访问存储引擎的次数。
MySQL实现并发控制和数据一致性的原理主要依赖于锁机制和多版本并发控制（MVCC）。
MySQL中提供了四个事务隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。不同的事务隔离级别对并发访问有不同的影响。
假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生，同时要求按年龄排序，如果平台注册用户达到千万级，那么，我们一般会对这个搜索结果分页，避免结果页加载很慢，所以，为了实现这个功能，基于用户表，我们会写这样一条SQL：
转载自 https://blog.csdn.net/java852987/article/details/83541311
(2)使用python协程(遇到I/O操作就切换任务,无需等待--提高效率)
MySQL EXPLAIN详解:http://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
ps aux|grep mysql|awk '{print 6/1014 "M" "\t"
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