这样写看起来很正常，但实际在数据量大了之后，使用起来开始出现问题，越来越慢，慢到不可接受，甚至影响其他的读写操作。
半年没更新了，难得想写一下，本来今天上午就打算写的，结果中途被别的事吸引了注意力，公司和某保险公司合作推了一个医疗保险，让我们给父母买，然后我研究了半天条款；又想起来之前买的支付宝那个好医保，也买了两年多了，但是条款也不怎么懂，查了下，感觉坑不少，都做好了理赔时撕逼的打算了。
在刚工作的时候，发现分页场景下，当offset变大，MySQL处理速度非常慢！具体sql如下：
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
索引可以说是每个工程师的必备技能点，明白索引的原理对于写出高质量的 SQL 至关重要，今天我们就从 0 到 1 来理解下索引的原理，相信大家看完不光对索引还会对 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的最小存储单位「页」会有更深刻的认识
“老板你好，我叫小M，不是叫 007 ，007 是我对公司的热爱，是我的毕生....”
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，阈值指的是运行时间超过 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 10秒 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。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中，慢查询日志是会打开的。但是这同样会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 默认的阈值（long_query_time）是 10，这个显然不可用，通常，对于用户级应用而言，我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
前端构造的SQL语句片段拼接到后台SQL语句中，后台缺乏正确识别和过滤，造成与其外的数据库查询结果。
在这里跟各位兄弟姐妹说声对不起，有一段时间没有更新文章。确实前段时间公司事情比较多，项目做不过来。请各位理解一下，以后尽量做到一周两更或三更。
前两天开发找DBA解决一个含有子查询的慢sql，我们通过将其修改为关联查询和添加索引解决。考虑到 大多数开发并没有准确的理解 MySQL 的子查询执行原理。本文介绍如何解决子查询慢查的思路。
索引在关系型数据库中，是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或者若干列值的集合，还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容，数据库使用索引以找到特定值，然后顺着指针找到包含该值的行，这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列（例如，User 表的 '姓名' 列）的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
之前服务器总是本人黑,千疮百孔,只能一步步的去做一些安全防范,如何防范自然先从如何渗透开始.
在表单里分别输入XXXX' or 1# , xxxx" or 1#。然后按下submit，观察反应
上周新系统改版上线，上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询，紧接着dba 给出了定位及解决方案，这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说（o(╥﹏╥)o），所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
在上一篇文章中，我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型，今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
往InnoDB表新增数据时，都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据，会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后，就会分裂成多个数据页，这时就需要索引页去指向各个数据页。
最近，又遇到了慢 SQL，简单的看了下，又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下：
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
这个问题是因为在数据库服务器中的mysql数据库中的user的表中没有权限(也可以说没有用户)，下面将记录我遇到问题的过程及解决的方法。
使用 select count() from t。计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
一个查询语句的结果是虚拟表，将（查询出）这张虚拟表（的sql语句）保存下来，他就变成了一个视图（mysql中还是以表的形式存在的）
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
站长，是群什么人？ 在当今互联网的高速发展之下，网上充斥着数量众多、各有特色的大小网站，他们有电影站、有资源站、有小说站、有门户社区、有社交论坛，如果你认为这些网站的背后都是一些大企业在做的话，那就大错特错了。其实在这背后，隐藏着一大批年龄不等、学历不等，但却都有着相同爱好的一种人：站长。 什么是站长？ 如今的互联网上充斥着大大小小、数量众多的网站，网站内的内容众多、资源丰富、可大部分网站的运营者并不是大公司的运营团队，而是一两个人，他们都有一个共同的称呼：站长。 这其中有“草根站长”、“兼职站长”、
我司的各种监控做的比较到位，当天突然收到了数据库服务器负载较高的告警通知，于是我和同事们就赶紧登录了Zabbix监控，如下图所示，截图的时候是正常状态，当时事故期间忘记留图了，可以想象当时的数据曲线反正是该高的很低，该低的很高就是了。
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https://blog.csdn.net/qq_27559331/article/details/99373734
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
Redis基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。
监控系统监控到我们的程序变慢了，怀疑是sql的原因，要怎么去分析排查呢？一般按照如下几个步骤进行：
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
11月末和这个12月都在折腾flask，想的是能够用web框架去从后端写一个网站出来，当中学习积累的时间有点多，我又不怎么喜欢学到哪儿写到哪儿，所以就慢慢写好了。应该会分成几个系列写。
Redis 相信大家都不陌生，由于它是基于内存的，所以它相比 MySQL 等数据库在处理速度上，要快上 N 个数量级。
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。
前面的两篇文章，讲的都是代码层次上的项目管理工具。这篇文章打算介绍一下关于知识管理的工具，当然，它也属于项目管理中的一部分。说到知识管理，你想到了什么呢？织网？找节点？不错，这是个人的知识管理。那么对于一个项目来说呢，或者对于一个企业来说呢？企业应该如何织网，如何找节点呢。你一定听说过 Wiki 这个词。而 Confluence 就是基于知识管理的企业 Wiki 软件。
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。
将数据库安装好后，导入原来的数据，启动tomcat，报错unable to load authentication caching_sha2_plugin，解决办法如下：
意义：浏览器运行lua文件，实现多级缓存 多级缓存：Nginx-Redis-Mysql
一、SQL注入就是一种通过操作SQL语句进行攻击目的的技术 二、SQL语句是各大数据库中的语言代码
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录，然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
一个老项目，数据库用的是 MySQL 5.7.36 ， ORM 框架用的 MyBatis 3.5.0 ， mysql-connector-java 版本是 5.1.26
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
我来更新了，本期是 MySQL 第二期，至此 MySQL 部分就全部更新完毕了，下一弹就是 Redis 篇了。
大家有没有遇到过慢查询的情况，执行一条SQL需要几秒，甚至十几、几十秒的时间，这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下，怎么优化？你能想到的就是加索引吧？
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