MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
SQL审核工具 SQLE 1.2205.0 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
在mysql服务器高负载的情况下，必须采取一种措施给服务器减轻压力，减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句，优化服务器的配置参数，从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存（key cache）和查询缓存（query cache），这主要讲解mysql的查询缓存（query cache）机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区（buffer）和缓存（cache
慢日志查询的主要功能就是，记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如，一条查询sql语句，我们设置的阈值为1s，当这条查询语句的执行时间超过了1s，则将被写入到慢查询配置的日志中. 慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能.
慢日志查询的主要功能就是，记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如，一条查询sql语句，我们设置的阈值为1s，当这条查询语句的执行时间超过了1s，则将被写入到慢查询配置的日志中.
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树（简单说， 左边比自己小，右边比自己大）
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
Oracle数据库 插入系统日期 insert into emp(empno,eanme,hiredate) values(1112,'chy',sysdate); 插入Oracle数据库指定格式的日期 insert into emp(empno,ename,hiredate) values(1113,'chy2','29/6月/2019'); 使用to_date()插入其他格式的日期（最常用） insert into emp(empno,ename,hiredate) values(1114,'chy3'
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
最基本的语句，意思是从那张表去查询什么数据列，可以是原表的列，也可以是聚合后的列，可以包含重复列，也可以去重，也可以只查看前几列。
社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景，社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断，早期缓存设计时由于流量不是很大，未体现出明显的问题，近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题，因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计，以保障收藏业务的性能和稳定性。
在日常业务开发中，会通过使用where 1=1来简化动态 SQL语句的拼接，有人说where 1=1会影响性能，也有人说不会，到底会不会影响性能？本文将从 MySQL的官方资料来进行分析。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句，具体指运行时间超过long_query_time（默认是10秒）值的SQL，会被记录到慢查询日志中。
访问该网址时，页面返回yes；在网址的后面加上一个单引号，即可再次访问，最后页面返回no。这个结果与Boolean注入非常相似，本节将介绍遇到这种情况时的另外一种注入方法——时间注入。它与Boolean注入的不同之处在于，时间注入是利用sleep()或benchmark()等函数让MySQL的执行时间变长。时间注入多与if(expr1,expr2,expr3)结合使用，此if语句的含义是，如果expr1是TRUE，则if()的返回值为expr2；反之，返回值为expr3。所以判断数据库库名长度的语句应如下：
最近在刷LeetCode中数据库题目时，有一道排名题目，用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现，想想也算是有趣。
联合索引是指对表上的多个列进行索引，联合索引也是一棵B+树，不同的是联合索引的键值数量不是1，而是大于等于2.
前言 上一次课讲解的是sql基于布尔型盲注，紧接着这节讲基于时间的盲注 布尔型盲注，是在我们判断网站是否存在注入的时候，网页不会暴漏错误信息，但会返回正确的页面或者错误的页面，我们基于这种情况，用猜测
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
在MySQL 5.6及更高版本中，当使用InnoDB存储引擎时，MRR是一种优化查询的技术，它可以在读取多个索引范围时减少磁盘I/O和CPU消耗。
当你执行一次MySQL查询时，有没有仔细想过，在查询结果返回之前，经过了哪些步骤呢？这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此，在对MySQL的查询进行优化之前，应该了解一下MySQL查询的生命周期。
当访问动态网页时，以MVC框架为例，浏览器提交查询到控制器（①），如是动态请求，控制器将对应sql查询送到对应模型（②），由模型和数据库交互得到查询结果返回给控制器（③），最后返回给浏览器（④）。
这两条sql看似只是limit的数值不同，但是第一个执行耗时3ms，第二个执行耗时66s，相差2000多倍。
我们在业务开发的时候，经常会遇到table列表的需求，这也是最基本的需求之一。大多数都是根据输入条件查询对应数据，然后对数据进行分页显示。数据量小的时候基本没啥问题，但是如果数据量在千万级别以上，这个时候limit就非常慢了。
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库，各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统，适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统，适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下，将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。 因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" （单位：分钟）的会话数量，并以此绘制柱状图。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划，还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
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。
作为一名数据分析师，利用SQL熟练的取数是一项必备的基础能力。除了SQL以外，Python的pandas也为我们提供了SQL的大多数功能。自从从事算法之后就很少写SQL了，今天在整理印象笔记时趁机复习了一下，也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
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。
各种语言都提供了连接mysql数据库的方法，比如jdbc、php、go等，可根据选择 的后端开发语言选择相应的方法或框架连接mysql
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
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
在数据库系统中，SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写，以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行，便于编辑，提高可读性 注释： SQL标准： /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释，注意有空格 MySQL注释： #
IN 一定走索引吗？那当然了，不走索引还能全部扫描吗？好像之前有看到过什么Exist,IN走不走索引的讨论。但是好像看的太久了，又忘记了。哈哈，如果你也忘记了MySQL中IN是如何查询的，就来复习下吧。
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
去重： 在需要去重的字段前加上 distinct 例如：test表中有多个相同数据字段名为：tt
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。如果这个表修改了，那么使用这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询，显然，者对于频繁更新的表，查询缓存不合适，对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节省很大的性能。
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
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。
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
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
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