首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条，还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条，则将符合条件的资料都筛选出来，再按时间排序，再取一笔资料。 SQL如下：
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY进行使用。
任何一个系统，分页查询都是必不可少的吧 ，MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ，你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ，常见的SQL如下
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
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
电商中：我们想查看今天所有成交的订单，按照交易额从高到低排序，此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
方法1：查询出结果后将时间排序后取第一条(只能取到一条，并且不能查询不同客户的记录)
【数据库】MySQL进阶七、 limit用法与varchar排序 limit用法 limit是mysql的语法 select * from table limit m,n 其中m是指记录开始的index，从0开始，表示第一条记录 n是指从第m+1条开始，取n条。 select * from tablename limit 2,4 即取出第3条至第6条，4条记录。 MySQL中怎么对varchar类型排序问题 asc 升级 desc降序 在mysql默认order by 只对数字与日期类型可以排序，但对于va
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能，用于记录所有的请求数据，数据插入频繁，量非常大，比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率，就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中，然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了，就需要在运维系统中可以查询到，所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis，这样系统都可以连接到。但是数据量太大，需要分页查询，这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的，而且可以通过zrange来获取指
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的，减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑，当然，也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外，SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
朋友圈，微博，都是 Feed 流产品，还有图片分享网站 Pinterest，花瓣网等又是另一种形式的 Feed 流产品。很多 App 也都会有一个模块，叫动态或消息广场，这些也是 Feed 流产品。
只听到产品又开始口若黄河：我需要要查询到city是“上海”的所有人的name，并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
老婆急的直挠头：冬，冬，冬...，它跟天气有什么关系啊，那春天来了不应该是小草绿了吗
基本语法格式： SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field 分租 HAVING 筛选 ORDER BY field 排序 LIMIT 限制条数
当前分布式数据库架构有不少，但是总体架构相差不大，主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图：
MySQL并没有专门的中位数算法，而对于SQL不熟悉的人，书写中位数，只能通过Java等语言实现。并非推荐使用MySQL完成中位数计算，以下实现，仅为了通过算法解析的过程中，了解一些MySQL常用与不常用的功能、函数，并开拓思维。
线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。
分页功能是很常见的功能，特别是当数据量越来越大的时候，分页查询是必不可少的。实现分页功能有很多种方式，如果使用的ORM框架是mybatis的话，有开源的分页插件可以使用，如：Mybatis-PageHelper。如果不使用分页插件，那么就需要手动分页了，由于不同的数据库实现分页的SQL语句并不一致，如Mysql使用的是limit关键字，而Oracle使用的是rownum，所以本文本文讲解的分页方案只适用于Mysql数据库。
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下： SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求，但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗？ 假设你要查询城市是苏州的所有人名字，并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄，这条 sql 语句应该如何写？ 首先创建一张用户表，sql 语句如下： CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
假设有这么一个需求：查询出城市是 “南京” 的所有用户名，并且按照用户名进行排序，返回前 1000 个人的姓名、年龄。
索引是一种数据结构。官方描述为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化，本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点：
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
我们现在有一张表titles，共有4个字段，分别是emp_no(员工编号)，title(职位)，from_date(起始时间)，to_date(结束时间)，记录的是员工在某个时间段内职位名称，因为会存在升职，转岗之类的，里面emp_no可能会对应多个职位，我们现在要取到所有员工最近的职位信息，包括离职员工。
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
日常开发中，我们经常要进行字段的排序，但是我们大多不知道排序是如何执行的，今天我们就说说order by 的执行逻辑，
Extra的 Using filesort 表示需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存（sort_buffer）用于排序。
java8才有的特性 Optional防空利器 方法引用 就是这个奇葩语法:: 简洁之极 filter 上面Optional方便过滤空集合对象，这里的filter是过滤空元素 如果集合add空null，就容易NPE啦 map 集合变形，业务代码最常见的 输出名字集合数据 list转换map 输出结果 key就是id，value是student对象 limit 就像mysql的limit num 关键字 输出 第一条数据 skip mysql的limit num,num 关键字
当然了实际工作中是基本不会出现这种情况的， 假设真的取了100万数据， 无论是MySQL内存缓冲区的占用，还是网络带宽的消耗都是巨大的。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL，这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张，再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进，慢查询的数量正在飞速增长，每日的报警量也居高不下，因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓，此文主要针对MySQL。
连接（Join）是关系数据库重要特性，它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典，其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join，奈何 Join 特性实在是好用，广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲，依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢？它们的实现方式是怎样呢？它们之间又有什么区别呢？为什么需要这么多不同的连接算法呢？如果你也好奇这些问题，那么请继续往下阅读，本文将逐一回答上述问题。
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后，我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
explain所有人都应该很熟悉，通过它我们可以知道SQL是如何执行的，虽然不是100%管用，但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/9311281.html
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
分页器是 Web 开发中常见的功能，看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑，堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后"分页"面临的新问题。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录，其性能可想而知。而在分库分表的情况下（假设分为2个库），为了保证数据的正确性，SQL会改写为：
SQL调优这块呢，大厂面试必问的。最近金九银十嘛，所以整理了SQL的调优思路，并且附几个经典案例分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
