MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
Python是一种非常流行的编程语言，因为它易于学习、使用，并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面，Python可以很容易地与各种数据库进行交互，其中包括MySQL数据库。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端到服务端，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。其中 “执行” 可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序分组等。当希望 MySQL 能够以高性能的方式运行查询时，最好的办法就是弄清楚 MySQL 是如何优化和执行查询的。MySQL 执行一个查询的过程，如下：
MySQL数据库官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类：日志文件记录了影响数据库的各种类型活动，MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解：MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息，以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
最近公司的系统一点点的开始了拆分，从ORACLE 转移到 MYSQL 中，部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来，直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点，1 逻辑上移，数据库不在是承担你逻辑的第一选择，程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化，数据库将变得不再那么重要，而是仅仅是承载数据的地方，或者甚至高级的设计，数据库将变得可有可无，这当然也的和业务挂钩，不是放之四海都OK。
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 分析器是 MySQL 数据库系统中的一个关键组件，它负责解析 SQL 查询语句，确定如何执行这些查询，并生成查询执行计划。分析器将 SQL 语句转换为内部数据结构，以便 MySQL 可以理解和执行查询请求。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
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。
在Python中，可以使用MySQL官方提供的Python库mysql-connector-python来连接和操作MySQL数据库。连接MySQL数据库后，我们可以使用SQL语句执行查询并获取查询结果。在本文中，我们将详细介绍如何处理MySQL查询结果。
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat分表分库等。
当我们希望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让优化器能够按照预想的合理方式运行
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ，并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本，读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求，实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
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。
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一，与其免费、开源的特性是密不可分的。然而，很多小伙伴工作了很多年，只知道使用MySQL进行CRUD操作，这也导致很多小伙伴工作多年后，想跳槽进入大厂，却在面试的时候屡屡碰壁。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的，而查询也是SQL语言中最复杂的，很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在，那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤，那什么情况下测试人员会查看数据库呢？ 比如有一个测试场景是注册新用户，用户在前端页面上添加了一个新用户，点击提交后，弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库： 查询user表中新增一条数据，数据字段的信息与注册信息一致； 查询password表中新增一条数据
MySQL 优化器是 MySQL 中的一个核心组件。MySQL 优化器的主要职责在于确定查询的执行计划。在数据库中，同样的查询可以有多种不同的执行方式，如使用不同的索引，使用不同的连接顺序等。每种执行方式都有其相应的执行开销。MySQL 优化器的作用就是比较多个可能的执行计划和它们的开销，然后选择执行开销最小的那个以执行查询。
昨天写了乐观锁《使用MySQL乐观锁解决电商扣库存并发问题》，有人提出想看悲观锁，所以今天我们就说一说如何抗悲观锁解决并发问题：
这些基本的使用方式和注意事项可以帮助你有效地使用 mysql_query 来执行数据库操作。
悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。
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：
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
上周五面试了字节的第三面，深感数据库知识的重要，我也意识到在平时的学习中，自己对于数据库的学习较为薄弱。甚至在有过一定实习经验之后，依旧因为开发分工的原因，对数据库方面的知识掌握依旧不多。我也相信，很多人对MySQL的 索引、 日志、 多版本并发控制、 ACID等等都只停留在八股文的阶段。
https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689071.html
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
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。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
MySQL 从最初的 1.0、3.1 到后来的 5.x ,到今天的8.x，发生了各种各样的变化。
和大多数关系型数据库一样，日志文件是MySQL数据库的重要组成部分。MySQL有几种不同的日志文件，通常包括错误日志文件，二进制日志，通用日志，慢查询日志，等等。这些日志可以帮助我们定位mysqld内部发生的事件，数据库性能故障，记录数据的变更历史，用户恢复数据库等等。
MySQL不用多说，大家都知道它是目前最为活跃热门的开源数据库，由于成本低，操作简易的特点，所以在互联网企业中被广泛使用，即使是头部的BATJ。由此可见，想要在互联网行业混得风生水起，或者说想要进入BATJ等一线互联网公司，那么熟练掌握MySQL必定是一块必要的敲门砖。
MySQL默认情况下没有开启查询日志，如果需要开启查询日志，则需要在 my.cnf 文件或者 my.ini 文件的 [mysqld] 选项下进行配置。例如，配置开启 MySQL 的查询日志：
MySQL HeatWave 是 MySQL 数据库的一项新技术，它是由 Oracle 公司开发的，专为云环境下的高性能分析应用而设计。该技术能够显著提升 MySQL 数据库在大规模数据分析场景下的性能和吞吐量，为企业提供更高效、更快速的数据处理能力。本文将介绍 MySQL HeatWave 的原理、特点和应用场景，以及它在数据库领域带来的重要意义。
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
慢查询日志是MySQL数据库的一个特殊的日志文件，记录了执行时间超过一定阈值的SQL语句和相关的信息。
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
性能优化（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如慢查询等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时，在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点，都是面试官考察的重点内容。
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
提到mysql查询优化，很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等，可是这些优化技巧是怎么来的？
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
在mysql服务器高负载的情况下，必须采取一种措施给服务器减轻压力，减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句，优化服务器的配置参数，从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存（key cache）和查询缓存（query cache），这主要讲解mysql的查询缓存（query cache）机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区（buffer）和缓存（cache
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性，但是如果主表中数据被删除或修改，从表中数据应该如何？
索引除了能够确保唯一的标记一条记录，还能是MySQL服务器更快的从数据库中获取结果。索引在排序中的作用也非常大。
🐬 在一个遥远的数字王国里，MySQL是一位勤劳的数据库管家，负责管理和守护着庞大的数据宝库。每当有人向王国发出查询请求，就是麦斯蔻（MySQL）大显身手的时刻。
最近意外发现之前对悲观锁乐观锁的理解有误，所以重新学习了一下。 1.悲观锁 悲观锁介绍（百科）： 悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。 使用场景举例：以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status
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