经过上一篇 where field in (...) 的开场准备，本文正式开启子查询系列，这个系列会介绍子查询的各种执行策略，计划包括以下主题：
WHILE循环：先判断后执行 REPEAT循环：先执行后判断 LOOP循环(死循环) LEAVE语句(离开) ITERATE语句：迭代，再次循环 RETURN语句：返回
②[ 条件判断式 ]就是使用test命令判断，所以中括号和条件判断式之间必须有空格
其实，不管是Excel、MySQL，还是Python，“if”条件判断都起着很重要的作用。今天这篇文章，就带着大家盘点一下，这三种语言如何分别使用 “if函数” 。
索引条件下推，也叫索引下推，英文全称Index Condition Pushdown，简称ICP。
我们日常写 SQL 时，子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略，接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性，英文是 index condition pushdown，一般简称为 ICP，索引下推通过减少回表的次数，来提高数据库的查询效率。
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中，我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句，但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂，包含多个条件，此时就需要具体分析SQL 使用到的索引，并了解 where 条件的判断逻辑。
说明 ① 标签是给 while 取个名字，标签和 iterate、leave 结合用于在循环内部对循环进行控制。 ② 个循环先判断条件，条件成立之后，才会执行循环体，每次执行都会先进行判断。
时间类型：MySQL字段的时间类型该如何选择？千万数据下性能提升10%~30%🚀
今天来讲讲 MySQL 索引的相关问题，谈到索引，其实算是有个非常有深度的问题，本人才疏学浅，能力有限，理解不当之处，请各位大佬批评指正！不胜感激；
学习 SQL 的时候，大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了，比如下面这句查询语句：
在使用ansible编写playbook的过程中，我们发现在安装某服务时，例如部署fastdfs分布式存储时，有的机器需要启动tracker和storage两个服务，有的机器只需要启动一个服务即可，它们需要的配置不同，我们要根据不同的机器来做不同的判断，来分发不同的配置文件，这时就会用到when来做判断了，并且我们还要使用jinja2的循环条件控制语句，还要在ansible的清单文件中设置好变量。
是一条或者多条的SQL语句的集合，存储过程就这些SQL封装成一个代码块，以便重复使用。
client 首先要与 MySQL 建立连接，这就需要一个连接器，负责与 client 建立连接、权限验证、管理连接。
连接器： 权限校验，查看登录用户是否有权限访问数据库，如果出错就会出现（Access denied for user）然后运行程序就结束了如果连接成功连接器就会去查看这个用户的权限，即以后的权限逻辑都是依赖于次权限，在连接过程中如果长时间没有操作则会在默认的时间内进行断开连接（wait_timeout)。
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
1 919 views A+ 所属分类：技术 以前写了十天学会ASP，十天学会 ASP.NET什么的，现在想想再写个PHP吧，也算比较全了。 PHP的调试方法我这里就不说了，外面很多文章都有介绍，也有很多不同的组合。我这里暂时是以 Apache web server 和 MY SQL 作为WEB服务器和数据库，在php-4.3.3下的环境做的程序。当然要简单的构建和访问查看数据库 PHPMYADMIN 不可少。 至于表单设计什么的，我这里也不想多说了，在《十天学会ASP》中已经有介绍。 下面
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
存储过程（Stored Procedure）是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL 语句集，它存储在数据库中，一次编译后永久有效，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。
假如age和user_name两个字段是个联合索引，我们通过age=18这个索引找到了二级索引树对应页所在的数据，但是由于user_name是模糊查询，导致了这个字段的索引失效，我们得到了二级索引的这一页中age=18的很多个数据(主键id)，我们通过这些主键ID回到主键索引树里再查表里的数据，这个操作就是回表。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等
在 MySQL 数据库的存储过程和函数中，可以使用变量来存储查询或计算的中间结果数据，或者输出最终的结果数据。
数据库技术爱好者，爱可生 DBA 团队成员，负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查，擅长 MySQL 主从复制及优化，喜欢钻研技术问题，还有不得不提的 warship。
子查询定义在一个完整的查询语句中包含的子查询块被称为子查询。通常情况下，我们可以将出现在SELECT、WHERE和HAVING语法中的子查询块称为嵌套子查询，出现在FROM语法后的子查询块称为内联视图或派生表。
连接到数据库，负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分，不同的存储引擎共用一个 Server 层。
当客户端（应用）连接到MySQL服务器时，服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
好了，目前我们已经大概理解了什么是 用户变量，然后我们就可以开始学习使用 用户变量 来进行 参数传递 的使用了。
用户表联合索引（name, age）为例，现在需检索表中“名字第一个字是张，且年龄是10的所有男孩”：
答： 方便追溯，相当于给账户余额的变化过程记录到了一张表，余额出现不一致，以流水表中金额的加减之后的结果为准
本文是用来系统阐述在MySQL中，不同语句在各种条件下的加锁情况，并不是解释各种锁是什么（或者说加锁的本质是什么）
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。
日常工作中，遇到很多left join的SQL，今天对left join的这种语法进行简单讲解。刚开始接触MySQL的时候，我也认为使用left join的时候，是左表驱动右表的，但是随着对MySQL理解的深入，时间长了发现这个理解是错误的。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇，第 1 ~ 3 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析（三）从 InnoDB 读数据
mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
先说说这个问题，这个问题在POLARDB 和 MYSQL 都存在，所以这不是POLARDB 代码的问题，这是存在于 MYSQL 8 的问题， 而由于POLARDB 使用了 MYSQL 的语句处理和解析等部分，导致的跟随性问题。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
MYSQL是在大小公司中使用率极高的开源的关系型数据库，以其良好的易用性和在分布式场景下的高性能而著称，也是所有新手在数据库入门时的产品首选。最近因为听了公司的一位师兄关于MYSQL InnoDB锁的讲座，收获很多，所以将MYSQL锁相关的必备知识在此进行梳理。这些知识不仅可以帮助面试，也可以在日常开发进行性能优化或死锁问题排查时派上用场。当然，最重要的是，在对数据进行上锁时，就能够梳理出相应的上锁流程，从而避免真正走到故障时再去排查。
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
首先有一个 user_info 表，表里有一个 id 字段，执行下面这条查询语句：
客户端将查询的select sql，按照mysql通信协议传输到数据库服务。数据库服务接受查询sql，执行sql前判断要执行的sql是否是查询语句。
本文若未特意说明使用的数据表，均为 MySQL索引（四）常见的索引优化手段 中的示例表。
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