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
在这篇文章中，我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google
前言 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google 上提高排名，可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章，例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片，就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗？ 使用动态数据库驱动的网站，例如WordPress，你的网站可能依然有一个问题亟待解决：数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快
英文：Delicious Brains，翻译：开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢
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。
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。
使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。
Python是一种非常流行的编程语言，因为它易于学习、使用，并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面，Python可以很容易地与各种数据库进行交互，其中包括MySQL数据库。
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Python中，可以使用MySQL官方提供的Python库mysql-connector-python来连接和操作MySQL数据库。连接MySQL数据库后，我们可以使用SQL语句执行查询并获取查询结果。在本文中，我们将详细介绍如何处理MySQL查询结果。
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：
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使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分，不同的存储引擎共用一个 Server 层。
1、重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）
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
假设你在阅读一本包含数万页的巨幅小说，这就像数据库中的大型结果集。显然，你不可能立刻记住这本书的所有内容。这就像你的程序不可能一次性把大型结果集加载到内存中。那么，你怎么做呢？你可能会使用一个书签（游标）来追踪你当前阅读到了哪一页。
SQL 连接子句类似于关系代数中的连接操作。它将关系数据库中一个或多个表中的列组合起来，创建一组可以保存为表或按原样使用的集合。JOIN是一种通过使用每个表通用的值来组合来自一个或多个表的列的方法。JOINS是一项关键技能，也是一个常见的面试问题，可帮助您完成复杂数据库的大量工作。能够精确地操作 JOIN 查询将为您带来额外的优势。
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。
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优，那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题，不管你使用的是开源Mysql数据库，还是云原生数据库，或者是其他数据库，SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库，那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节，对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划，这意味着 IO 以及 CPU 代价最小，来达到最大的查询性能。
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。
选择：MyISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB。如果系统插入和查询操作多，不需要事务和外键，选择MyISAM，如果需要频繁的更新、删除操作，或者需要事务、外键、行级锁的时候，选择InnoDB。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
执行如下SQL,我们看到的只是输入一条语句，返回一个结果，却不知道这条语句在 MySQL 内部的执行过程。
MySQL的查询缓存是一种用于存储SELECT语句结果集的机制。当相同的SELECT语句再次被执行时，MySQL可以直接从查询缓存中获取结果，而不需要再次执行查询。这可以显著提高查询性能，减少数据库负载。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
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.
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
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
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
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。
我们通常会在SELECT语句中使用联接，MySQL查询的联接使我们能够利用一个SQL语句查询或操作多个表的数据。
1、大多数的SQL查询只包含从一个或多个表中返回数据的单条SELECT语句，但是,SQL也允许执行多个查询(多条SELECT语句),并将结果作为一个查询结果集返回。这些组合查询通常称为并或复合查询。 主要有两种情况需要使用组合查询： (1)在一个查询中从不同的表返回结构数据 (2)对一个执行多个查询，按一个查询返回数据 2、使用UNION 使用UNION很简单，所要做的只是给出每条SELECT语句，然后再每条SELECT语句之间加上UNION关键字,这样所给出的SELECT结果集就能组合成一个结果集并返回。
oracle作为最强大的数据库,Python也提供了足够的支持。不过与其他数据库略有不同,oracle的数据库的概念和mysql等完全不一样,所以在使用oracle上的操作也有很大差异。
undrop是一款针对mysql innodb的数据恢复工具，通过扫描文件或磁盘设备，然后解析innodb数据页进而恢复丢失的数据，对于drop、truncate以及文件损坏都很有帮助。本文介绍drop操作后表结构的恢复过程。
第1步：确保MySQL已安装且在运行 安装教程： 亲测：MySQL安装与python下的MySQLdb使用（附软件与模块包） 第2步：使用Python连接MySQL 连接教程： mysqldb库安装与python交互操作 第3步：Python中执行MySQL查询 cursor对象使用MySQL查询字符串执行查询，返回一个包含多个元组的元组——每行对应一个元组。如果你刚接触MySQL语法和命令，在线的MySQL参考手册 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/
当使用PHP在MySQL中编写查询时，它的适用性将基于MySQL本身进行检查。所以使用MySQL提供的默认日期和时间格式，即’YYYY-MM-DD’
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。
如果将数据存储在关系数据库中，最好将数据规范化，通常需要将数据拆分为通过键逻辑连接的多个表。大多数非简易的查询都需要多个表的连接来完成。本文简要介绍了SQL连接，重点介绍了内连接和外接之间的区别。
提到mysql查询优化，很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等，可是这些优化技巧是怎么来的？
一条SQL被一个懵懂的少年，一阵蹂躏，扔向了MySQL服务器的尽头，少年苦苦等待，却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤，费尽苦心想从度娘那边寻求帮助，面对执行计划EXPLAIN，却等来的是无尽的折磨与抓狂。
slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件(默认情况下保存在MySQL的数据目录中)
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）。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”
官方的定义是，MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
在当今数字时代，数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库，使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供全方位的指南。
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