但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法，感兴趣的朋友可以了解下啊，或许对你有所帮助
在使用mysql时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录，但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段，例如有如下表user:
分页加载通常适用于客户端，通常是为了防止一次返回导致客户端崩溃，所以采用下拉加载更多的方式，为了防止数据重复的现象，数据传递建议使用唯一标识id。 普通的下拉加载方式 对于普通的下拉加载我们通常处理方式分为以下步骤： 1 客户端传递请求数目大小和上一次请求最后一条数据的id或者时间（如果是第一次请求则可以不传递） 2 对于后端按照终端请求的id或者时间进行某种特定次序排列，取固定数目返回给终端。由此便可以保证终端每次获取到正确数据
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在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
一个好的web应用，最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分，也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。
在日常开发中，我们会经常遇到某一张表中某列或者多列的值是唯一的，不能重复插入同一个值。遇到这样的设计，我们一般会设置一个unique的索引。也就是在要求值不能是重复的列或者多列上添加一个唯一索引。例如，会执行这一条SQL语句：
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
此时小蓝还没有提交这个事务，小林去访问了这个表(小林去年买了个表，哈哈哈嗝)，于是
隔离性是事务的基本特性之一，它可以防止数据库在并发处理时出现数据不一致的情况。最严格的情况下，我们可以采用串行化的方式来执行每一个事务，这就意味着事务之间是相互独立的，不存在并发的情况。然而在实际生产环境下，考虑到随着用户量的增多，会存在大规模并发访问的情况，这就要求数据库有更高的吞吐能力，这个时候串行化的方式就无法满足数据库高并发访问的需求，我们还需要降低数据库的隔离标准，来换取事务之间的并发能力。
mysql中可以使用explain这个关键字来获取（查询）sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
相信在此之前，很多人都只是记忆，没去理解，只知道count(*)、count(1)包括了所有行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL，count(列名)只统计列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为NULL的记录。
sql语句通过DISTINCT关键字去重， 用于返回唯一不同的值。DISTINCT关键字需要搭配SELECT 语句使用，语法为SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称。如果指定了 SELECT DISTINCT，那么 ORDER BY 子句中的项就必须出现在选择列表中，否则会出现错误。
之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库，那如何在python程序中操作数据库呢？这就用到了pymysql模块，该模块本质就是一个套接字客户端软件，使用前需要事先安装
事务内嵌套事务： 1) 都用spring事务时，取决spring采用的事务的隔离级别。 这个默认隔离级别是与具体的数据库相关的，采取的是具体数据库的默认隔离级别，不同的数据库是不一样的。 如是同一事务，事务有传播性： 在有事务的方法A内执行修改，再于A内调用有事务的方法B执行修改同一字段， B用的是A的事务，可以拿到A手中的写锁，2次修改都执行成功。 2) 如果方法A用spring的事务，方法B用代码事务，是2个不同事务。 3) 在主线程中开子线程，并分别在主、子线程中执行修改，则是2个不同事务， 4) 只要是2个不同的事务，就会造成写锁等待。 只有当先拿到写锁的修改方法的事务提交或回滚后，另一个线程的修改方法才能拿到写锁，第2次修改才能执行。 5) 另外：read-only只读事务作用：多条查询SQL必须保证整体的读一致性， 否则，在前条SQL查询之后，后条SQL查询之前，数据被其他用户改变， 则该次整体的统计查询将会出现读数据不一致的状态，此时，应该启用只读事务支持 6) 事务ACID四个属性； 原子性（atomicity）、一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）、事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 比如：A扣款了，B就收款了。 隔离性（isolation）、一个事务的执行不能被其他事务干扰，并发执行的各个事务之间不会互相干扰。 持久性（durability）、指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。 接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。 7) 默认隔离级别: Read Commited--------Sql Server、Oracle. Repeatable Read ------- MySQL 、InnoDB存储引擎 read committed:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次可能不一样的, 因为在这2次读之间可能有其他事务更改这个数据,这也就是读提交, 每次读到的数据都是已经提交的(行级锁,不锁间隙)。 read repeatable:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次读的数据是一致的(行级锁且是锁间隙); 8) 不可重复读与幻读的区别: 不可重复读的重点是修改,同样的条件,你读取过的数据,再次读取出来发现字段值不一样了。 幻读的重点在于新增或者删除,同样的条件,第 1 次和第 2 次读出来的记录总条数不一样。
1.下面三种方式，在多数情况下效率是基本相同的，但问题在于，很多情况下，我们数据库可能有脏数据，比如重复数据，或者某条数据重要字段是null的，那下面的这几种，会把这种脏数据也统计上，本质都是统计满足条件的行数的：
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
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
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
Redis是一个key-value型的数据库（相比较之下，MySQL是关联数据库），也就是说，一个key对应一个value，这是保证高效的手段之一。另外，Redis的所有数据在使用时都存放在内存中。2021Java面试宝典
回顾以前写的项目，发现在规范的时候，还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL，那么肯定是要实践一番的。 为了准备，创建测试数据表（建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci，感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置）：
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
说MVCC(Multiversion concurrency control，多版本并发控制)之前，先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation，隔离性。
“编写SQL查询，获取并返回Employee表中第n高的薪水，查询应该返回null。”
建表sql大家也不用扣细节，只需要知道id是主键，并且在user_name建了个非主键索引就够了，其他都不重要。
来源：https://www.jianshu.com/p/7c569ca6852e
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
缓存穿透指的是用户持续访问了一个数据库中根本就没有的数据,使得大量这样的访问直接怼到了数据库上,使得数据库最后直接崩掉.
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
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慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
create index `sindex` on `test` (`aaa`,`bbb`,`ccc`);
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
事务指的是逻辑上的一组操作，这组操作要么都执行，要么都不执行。最典型的就是转账的例子：
pymysql是通过python操作mysql的模块，需要先安装，方法：pip install pymysql
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？ 通过本篇内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
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