数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。
2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
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今天给大家分享mysql常用的服务器状态命令 ，希望对大家日常运维mysql数据库或者调优提供一些帮助！
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中，存储其中一部分元数据，支持头条图片和视频相关业务，比如抖音等。
但是使用explain select count(*) from country;的时候，发现行数rows达到6897，让我大吃一惊。
Mysql增删改查sql语句练习 关于数据库的一些操作： 进入mysql 命令行: mysql -uroot –p 查看所有数据库: show databases; 创建数据库： create database wg charset utf8; 删除数据库： drop database wg; 选择数据库： use databases; 查看所有表： show tables; 查看创建数据库的语句：show create database databasename; 查看创建表的语句：show create table tablename; 查看表结构：desc tablename; 增： mysql> use wg； mysql> create table students( id int auto_increment primary key,name varchar(10) not null,sex varchar(12),address varchar(50),phone int not null unique); #自增长 auto_increment #非空 not null #默认值 default ‘xx’ #唯一 unique #指定字符集 charset #主键 primary key mysql> create table scores(id int auto_increment primary key,s_id int not null,grade float not null); 数据： mysql> insert into student (id,name,sex,phone) values(122,’wg’,’男’,’110’); mysql> insert into students values(111,’wg’,’121’,’dd’) ; 删： mysql> drop table tablename; mysql> truncate tablename; 快速删除表数据，自增长id从头在来，快速，从磁盘直接删除，不可恢复 mysql> delete from student; 删除整个表的数据，自增长继续 改： mysql> alter table oldtable rename newtable; 改表名 mysql> alter table scores modify s_id varchar(20);
在上篇文章 【使用NodeJS+Express开发服务端】我们已经学习了NodeJS+Express基本用法，你可能会记得我们的API接口返回的数据是假数 据并没有关联数据查询。在本篇文章中我们将实现基本的数据交互并实现简单 的增删改查。如果你还未阅读上篇文章请移步阅读~~~
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据，大家平时在进行MySQL数据导出的时候，如何数据量不大（万级记录）可能不会遇到这样那样的问题，下面就我前段事件导出MySQL千万级（目前量级8千万，已快到一亿）数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求，可能第一时间想到，直接全量查询不就好了，如果数据记录在几万条还好，当MySQL一个表的数据大于200W的时候，这个时候去查询已经非常吃力了，即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是，
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。
这次新开了一个个人的mysql专栏，专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结，同时也包括了一些mysql的底层实现，在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》（第二版）来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
sys: 存储过程、自定义函数、视图帮助我们快速的了解系统的元数据信息。（元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等）
mariadb 10 多源复制(Multi-source replication) 业务使用场景分析，及使用方法 官方mysql一个slave只能对应一个master，mariadb 10开始支持多源复制，一个slave可以有多个master，分别从各自的master复制不同的DB。 这个特性可以用在OLAP环境中，传统电商DB都是拆了再拆，分库分表，sharding，而OLAP环境或者大数据平台环境，通常需要各种数据的聚合，多个平台多个DB数据的复合查询，而这些数据分散在各个库中，怎么办了，当然通过应用
MySQL内置的函数能够让我们更为快捷的得到想要的信息，操作字符串的函数也有助于在注入时绕过WAF。这里列举一些注入常用的函数。
RESTful ，到现在相信已经没人不知道这个东西了吧！关于 RESTful 的概念，我这里就不做过多介绍了，传统的 Struts 对 RESTful 支持不够友好 ，但是 SpringMVC 对于 RESTful 提供了很好的支持，常见的相关注解有：
文章目录 链接数据库 python：MySQL-python 增删改查 链接数据库 import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", # 数据库主机地址 user="root", # 数据库用户名 passwd="yel219" # 数据库密码 ) print(mydb) python：MySQL-python 增删改查 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr
本文介绍如何利用Django框架实现一个简易的个人博客系统。首先，文章介绍了项目的基本功能，包括公共展示部分（如首页、文章列表和文章详情页）和后台管理部分（如文章管理和分类管理）。接着，讲解了开发环境、软件版本以及前端采用的技术。最后，总结了整个开发过程，包括项目规划、数据库设计、样式设计和功能实现，并提供了相关截图和部署说明。
mysql是一个开源的应用非常广泛的数据库。mysql里面的索引能利用利用指针，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。那么，怎么创建索引呢？
用 0、1、2、3、4、5 的递增 id 标识每个 url，把映射关系存到数据库里。
SQL注入漏洞：Web安全方面最高危的漏洞，SQL漏洞威胁着网站后台数据的安全问题。
学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。目前支持web端和微信小程序，能覆盖到pc机和手机等设备。
《Percona Server 5.7 performance improvements 》（详见文末延伸阅读）文中已经表明了Percona Server 5.7补丁对于性能的影响，我们现在可以讨论它们的技术原理和细节。让我们从上文中回顾一下MySQL 5.7.11 performance schema synch wait曲线图，在这个测试中不限制InnoDB并发线程数（innodb_thread_concurrency）：
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇（blocks）数，key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks，如果缓存都用到了，要么增加key_buffer_size，要么过度索引，把缓存占满了。
作为后台开发，在日常工作中如果要接触Mysql数据库，那么不可避免会遇到Mysql中的NULL和空值。那你知道它们有什么区别吗？
在表单里分别输入XXXX' or 1# , xxxx" or 1#。然后按下submit，观察反应
在数据库表结构变更发布之前，我们会和开发沟通索引设计是否合理，发现部分开发同学对于索引设计还是有一些知识盲区。本文把常见的案例记录下来，做个分析，抛砖引玉。
1、接口有多个实现类时，可以使用 @Autowired+@Qualifier 注入指定实现类。
主要考察项目相关以及编程能力。相关知识能说多少说多少，面试官不会打断你，主要看技术深度 。 编程题手写有困难的情况下，必须介绍分析思路、准备用什么方法
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
前一阵在写很多sql及类sql语句，发现自己的记忆力可以说是相当烂了，上午刚查过插入语句怎么写，下午就忘记了需要重新查，，而且隐隐约约的有点强迫症？？只要记得不是特别清晰，就需要去重新查，看，记一遍，十分浪费时间，因此在这里将自己用到的sql语句记下来，方便后续的查找！！
网名“北在南方”，目前任职于杭州有赞科技 DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
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
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：
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle旗下的产品。 MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。数据库的稳定运行是保证业务可用性的关键因素之一。这一小节当中将介绍如何使用Prometheus提供的MySQLD Exporter实现对MySQL数据库性能以及资源利用率的监控和度量。
一、MySQL自带的压力测试工具——Mysqlslap mysqlslap是mysql自带的基准测试工具,该工具查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据,系统运维和DBA人员应该掌握一些常见的压力测试工具,才能准确的掌握线上数据库支撑的用户流量上限及其抗压性等问题。 1、更改其默认的最大连接数 在对MySQL进行压力测试之前，需要更改其默认的最大连接数，如下：
了解一个产品，从性能测试下手是最好的方法，这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
今天使用ide连接线下MySQL报错Can not connect to MySQL server. Too many connections，报错很明确，与MySQL的连接数满了。想想也是，每起一个服务都会创建MySQL连接池，占用不少的长连接。用ide查看了一下，原来最大连接数才151，看来有必要改大一点了。
OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (1040, u'Too many connections')
Threads_connected 跟show processlist结果相同，表示当前连接数。准确的来说，Threads_running是代表当前并发数
使用Spring boot 搭建Web API,通过Web API对数据增删查改.
单机版流复制测试环境搭建 搭建规划: 主库 备库 数据目录/pgdata/12/data/pgdata/1202/data归档目录/pgdata/12/arch/pgdata/1202/arch端口 54325433 创建流复制用户： create role replica with replication login password '123456'; 备份主库： pg_basebackup -D /backup/ -Ft -Pv -U postgres -h 1.15.57.253 -p5
关于JDBC技术我相信很多小伙伴多少都会有些了解了，所以我在这里就简单的对它进行概述一下。
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
很多时候，程序员对mysql处于频繁使用，但都一知半解的程度，除了会加个索引，貌似也没啥优化的技能了。事实上，mysql能有今日的成就，必然不是靠个索引就吃饭的。更何况很多情况下，索引什么的应用层面也解决不了实际问题。那么，我们就需要深入到mysql内部去一探究竟。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引，B+树索引等，而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择 BTree 索引。
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
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