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。
对于一个做后台不久的我，起初做项目只是实现了功能，所谓的增删改查，和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题，一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的？我被虐了，很开心，感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
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。
1、参考书籍：MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源，调整系统参数使MYSQL运行更快，更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化，更新速度优化，mysql服务器优化等等。此处，介绍以下几个优化。包含，性能优化的介绍，查询优化，数据库结构优化，mysql服务器优化。 Mysql优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高mysql数据库整体的性能，另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
在了解 MySQL 架构之前，我们先看几个 SQL 语句，当我们知道了 SQL 语句的执行流程，再学习 MySQL 架构简直手到擒来。
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：
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
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。
原文链接：http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
EXPLAIN 是 MySQL 中的一个重要命令，它用于分析 SQL 查询语句的执行计划。EXPLAIN 的主要作用是帮助开发者理解查询语句的执行过程，以及查询优化器如何选择索引、表扫描方式等。通过分析 EXPLAIN 的输出结果，开发者可以找到查询性能的瓶颈，并对查询语句进行优化。
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》的总结笔记的第一篇，总结了MySQL的基础架构、一个查询语句的执行过程 以及 一条更新语句的执行过程。
首先，我们先来看看MySQL的基础架构，我们再平时写的最多的也就是 sql 查询语句，那么，对于一条简单的查询语句，你可否有想过它是如何执行的，期间又经历了哪些步骤呢？如下sql 查询：
使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句，提升查询语句的性能瓶颈。
（1）SELECT子句是必选的，其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
前言 本来是想一个个关卡讲下去，后来自己测试了一下，发现第二、三、四这三关跟第一关，起始原理是一样的，只不过是单引号，双引号，带不带括号的区别，只要我们带入的语句能够把sql查询语句完美闭合并且执行我
对于生产业务系统来说，慢查询也是一种故障和风险，一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大，因此，要解决和避免这类故障，关注慢查询本身是关键。
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：
视图(View)是数据库管理中的一种常见技术，主要用于简化复杂查询、提高查询效率、保护数据安全性和提高数据可见性。它是一个虚拟的表，它是基于一个或多个实际表的查询结果。视图并不存储数据，而是从实际表中获取数据。以下是使用视图的一些主要优点：
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章，我发现自己的切入点有一些问题，虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性，但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候，去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章，分析SQL语句从头到尾的执行，串连一下MySQL当中的基础知识点。
可以从多个方面进行性能优化，原则是 尽量减少系统的瓶颈，减少资源的占用，加快系统的响应速度。比如：
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。
我们在MySQL实战之事务隔离：为什么你改了我还看不见讲过事务隔离级别的时候提到过，如果是可重复读隔离级别，事务T启动的时候会创建一个视图read-view,之后事务T执行期间，即使有其他事务修改了数据，事务T看到的仍然跟在启动时看到一样。也就是说，一个在可重复读隔离级别下执行的事务，好像与世无争，不受外界影响。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而，使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
一个事务要更新一行，如果刚好有另外一个事务拥有这一行的行锁，它会被锁住。既然进入等待状态，那么等到这个事务自己获取到行锁要更新数据时，它读到的值又是什么呢？
在MySQL数据库中，多表查询是一种非常实用的技术，它允许用户在一个查询中跨多个表检索数据。通过将来自不同表的数据组合起来，我们可以得到更全面、更准确的结果。多表查询在处理复杂业务逻辑或数据关联紧密的系统中具有重要意义。本文将深入探讨MySQL多表查询的原理、技巧和实践，帮助你更好地理解和应用这种强大的工具。
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。
查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQL 架构分为两部分，server层 与 存储引擎。其中 server 包含 连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。存储引擎架构模式为插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，最常用的是 InnoDB。
数据库三范式（Normalization）是数据库设计中的一种规范标准，旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库，以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图可以清晰的看到 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它可以在各种应用场景中使用，从简单的单用户桌面应用到高流量的Web应用程序。然而，MySQL的性能问题是一个常见的挑战，尤其是在高负载的生产环境中。为了解决这些问题，我们需要进行MySQL性能优化。下面是一些有用的MySQL性能优化技巧。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能；对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，其中包含两个步骤，其一是数据源的主从同步，其二是sql的读写分发；而Mycat不负责任何数据的同步，具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
这篇文章主要讲 explain 如何使用，还有 explain 各种参数概念，之后会讲优化
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
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