每次看到select * 的时候都需要用怀疑的眼光审视，是不是真的需要返回全部的列。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
mysql查询过程： 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存，如果命中缓存，则返回结果，否则，继续执行。 服务器进行sql解析，预处理，再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
1、首先可以从php和mysql入手，OPCache缓存就是针对php代码执行效率优化提速的，而Memcached主要是缓存我们的mysql查询，减少不必要的重复查询，从而加快访问深度，显著降低TTFB，减轻服务器压力。
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。
索引是MySQL的数据结构，关系着MySQL如何存储数据，查询数据；而如何操作数据，解决多线程时操作数据带来的问题，则需要通过事务来完成。
首先简单介绍一下悲观锁和乐观锁： 悲观锁： 比较悲观，一旦加锁，自身增删查改，其他线程无法任何操作，不能与其他锁并存。加锁方式 for update 乐观锁： 比较乐观，认为其他线程不会修改数据，一旦加锁自身可以增删查改，其他线程只能读。加锁方式 lock in share mode 两种锁的的释放都在 commit或者rollback 之后，否则就会一直持有。
#去重复查询DISTINCT mysql> select * from student; +------+------+------+ | uid | name | age | +------+------+------+ | 3 | hong | 30 | | 2 | aaa | 20 | | 1 | bbb | 26 | | 4 | ccc | 20 | | 4 | ccc | 30 | +------+------+------+ 5 ro
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
访问的速度快，对事务完整性没有要求，以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表
查询性能低下最基本的原因是访问的数据太多，大部分抵消的查询都可以通过减少访问数据量的方式进行优化。下面是针对常见四种问题的优化方案：
这个是在windows server2008下安装时遇到的错误，是在运行mysqld –initialize 这一语句时发生的warnning，这是一个配置错误。 解决办法 在mysql/my.ini 文件中的[mysqld]下添加一行explicit_defaults_for_timestamp=true。就可以了 这个语句的含义是 #开启查询缓存，这也是web缓存之一，对重复查询只需要在缓存中读取就可以，减少对数据库的访问。
原文 http://shichuan.github.io/javascript-patterns/#jquery-patterns
访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT * 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存 是否在扫描额外的记录。解决办法： 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化： 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。 改变数据库和表的结构，修改数据表范式 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
用户分析系统以用户的心跳数据为依据，统计查询用户的各种情况。心跳数据很多，经过去重，去无效，数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来，为此，分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没 where 条件就去掉 where，有where条件就加 and。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用，从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
7、索引命名：非唯一索引必须以 idx_字段1_字段2命名，唯一所以必须以uniq_字段1_字段2命名，索引名称必须全部小写
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件，效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
不过，最近，阿里刚刚推出了一款集成了AI功能的免费的多数据库客户端工具——Chat2DB。可以彻底抛弃传统navicat和dbeaver了。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver 相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员SQL的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。
Java 数据库连接 (JDBC) 是一个功能强大的 API，它弥补了 Java 应用程序与关系数据库之间的差距。通过利用 JDBC，您可以无缝地与数据库交互以存储、检索和操作数据。但是，要有效使用 JDBC，需要遵循最佳实践，以确保代码的最佳性能、安全性和可维护性。
有同时反馈，直接通过如下的sql进行分页查询，分页会出现重复数据，于是乎我专门查了相关了资料，整理了一下。
原子性是指事务包含的所有操作要么全部执行成功，否则失败回滚，回到未执行事务前的状态。
MySQL语法总结 查询相关: 查看数据库： show databases; 查看数据库信息： show create database 数据库名; 查看表信息： show create table 表名; 查看当前数据库版本号： select version(); 查看系统当前时间： select new(); 查看当前用户： select user(); 查看当前所在的数据库： select database(); 查看MySQL数据库状态： status; 查看表的结构
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
在软件工程领域，特别是在大量依赖数据库和缓存机制的系统中，有效处理缓存未命中对于性能和可扩展性至关重要。优化缓存使用并最小化冗余数据库查询的两种高级策略是缓存空值（Null Values）和使用布隆过滤器（Bloom Filters）。本文将深入探讨这两种方法。
基础规范 使用InnoDB存储引擎 表字符集默认使用UTF8，如果涉及到用户输入应当校验字符范围，emoji需要使用UTF8MB4 所有表都需要添加注释 单表数据量建议控制在5000W以内 不在数据库中存储图⽚、文件等大数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁⽌从测试、开发环境直连线上数据库 命名规范 库名、表名、字段名禁⽌止超过32个字符。并且能够准确表达含义。 库名、表名、字段名禁⽌止使⽤用MySQL保留字 临时库、表名必须以tmp为前缀，并以日期为后缀，日期格式为YYYY[MM][DD][HH][mm][
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。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
连环炮问下来，对于有做过优化的老司机来说，肯定能抗住。对于没有真正做过优化的小白来说，肯定扛不住这一系列的追问，最后只能以面试失败而告终。
最近项目联调的时候发现了分页查询的一个bug，分页查询总有数据查不出来或者重复查出。
京东服务市场是京东商家与第三方独立软件提供商（ISV）进行服务类的在线交易平台。作为京东生态圈重要的一环，伴随着整个京东的快速增长，也在快速的发展。随着服务市场访问、交易量指数级的增长，系统由原来的ALL IN ONE架构，快速的演进成为SOA架构。
图数据库的查询性能可以通过合理建模、索引优化、避免全图查询、使用搜索算法、批量操作、数据分片、缓存机制以及查询性能测试和调优等多个方面进行提升。
上一篇《.NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇》整理了基本的业务知识，同时也罗列了存在的问题，本篇主要是针对任务列表的页面进行性能优化。
国庆在家无聊，我随手翻了一下家里数据库相关的书籍，这一翻我就看上瘾了，因为大学比较熟悉的一些数据库范式我居然都忘了，怀揣着好奇心我就看了一个小国庆。
前段时间第一次接触大流量并发,而那时候我还没有相关经验,所以代码写的很渣,导致服务器死了又死
随着互联网的发展，前后端分离的开发模式越来越流行。在前后端数据交互过程中，为了保证数据的安全性和效率，通常会采用 DTO 和 VO 来封装数据。本篇博客将详细介绍 DTO 和 VO 的区别以及使用场景。
政采云的搜索服务是基于 Elasticsearch 的在线分布式搜索，为内部业务提供结构化和非结构化数据的多条件检索，支撑政采云PC端、APP端、小程序端的搜索能力。
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