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
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
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。
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
“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。”
来源：https://www.jianshu.com/p/7c569ca6852e
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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。
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API，用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案，免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句，然后映射成 POJO 对象。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
使用python获取mysql相关信息，使用python执行mysql相关语句 test1
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。
在系统设计和架构中，数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划，以及如何使用执行计划来优化查询效率。
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。
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！
Solr发展飞快，现在最新的版本已经6.1.0了，下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点： （1）并行SQL特性支持，编译成Streaming 表达式，可以在solrcloud集群中，并行执行 （2）SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表，现在不仅仅可以支持强大的全文检索，还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 （3）在SQL的where语句中，全面支持强大的Lucene/Solr语法 （4）一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作，通过使用St
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录
最近刷短视频经常看到python广告，有句广告词是：你要悄悄学Python，然后惊艳所有人。这几年确实Python大火，它在数据分析、人工智能、自动化运维、网络爬虫等领域都得到了大量的应用。今天我们一起来看看pymysql是怎么操作数据库的，后续也有利于我们开发一些自动化运维的工具和脚本，减轻DBA的工作。
方案一，将临时结果存储到临时文件，然后再读取 特点：性能低 比如有3个数据库，当进行一次查询时，分别在这3个数据库中执行相同的SQL查询语句，然后把查询结果都放到一个LIST中，然后排序，然后根据页码和每页显示的条数来取出需要的数据返回给页面进行显示。
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
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的：
数据优化 读写分离,在X2的版本中，我们引入了多SQL服务器的支持，在主从服务器中，你可以配置写服务器跟读服务器，这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离，降低由于写过程序中造成的MySQL表锁定后的SQL排队等候时间过长。当你的服务器支持读写分离要求时，你可以在 config_global.php中配置。例如： /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1'][
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？
在写列表页读数据的时候往往要写上一个分页代码，小编研究了很久，也搜索了很多东西，最后总结出了以下分页代码，有需要的朋友可以研究研究
本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法，避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句，开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。
然后就开始试，把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查，发现查询非常慢，居然要几十秒，多的时候100多s。
在工作中，有时候，我们使用到集合list，需要对其模拟分页处理。那么这种情况下怎么来处理呢？
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.
一个小例子 先建立数据库连接返回一个游标对象 通过对游标对象的各种方法来实现对数据库的增删改查 最后关闭数据库连接 #首先在mysql数据库中建立mytest数据库并建立student表 import pymysql # 打开数据库连接 connect函数的参数分别为：数据库地址，用户名，密码，数据库名，字符集 conn = pymysql.connect("localhost", "root", "123456", "mytest",charset="utf8") # 得到一个可以执行SQL语句
查询语句的执行计划和SQL调优，是MySQL实践中对开发人员最为常见的一个技能了。
对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。
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)
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
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
看完了上面的这个操作流程，那么python操作数据库可以用上面模块来操作呢？ 目前比较流行的就是pymysql，下面来看看介绍。
可能是经常处理业务，最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么，让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了，对于这类需求，我已经有了一套比较官方的回答思路，我来说，大家看，看看还有什么没有考虑到的地方，欢迎指正。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
查询 Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。
首先给大家介绍一下在 MySQL 当中的分层，我相信大家在初学的时候都对这个没有进一步的了解，所以特意说一下，那么开始吧往下看。
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
在Oracle中，如果要进行日期间的查询需要用到Oracle的内置函数to_date()。
今天在处理一个业务的时候，谈及利用infobright作为存储引擎，来支持业务对大量数据的查询操作，就特意看了一下这个infobright的特点，这里对它进行一个总结。
本文仅记录本人在php中文网学习tp6的经历与学习笔记 个人觉得php中文网的tp6课程非常好，推荐欧阳克主讲师
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。
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。
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。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
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