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
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。
MYSQL的查询缓存本质上是缓存SQL的hash值和该SQL的查询结果，如果运行相同的SQL，服务器将直接从缓存中删除结果，不再分析、优化、最低成本的执行计划等一系列操作。
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
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
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。
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。
这里的查询条件包括查询本身、现在查询的数据库、客户协议版本号等可能影响结果的信息。因此，任何两个查询在任何字符上都会导致缓存。
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
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
MySQL查询执行流程 📷 查询流程： 客户端发送一条查询给服务器； 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果；否则，进入下一阶段； 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划； MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询； 将结果返回给客户端； 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果，被命中时，MySQL会立即返回结果，省去解析、优化和执行等阶段； MySQL保存结果于缓存中，把select语句本身做hash计算，计算的结果作
很多人都在使用mysql数据库，但是很少有人能够说出来整个sql语句的执行过程是怎样的，如果不了解执行过程的话，就很难进行sql语句的优化处理，也很难设计出来优良的数据库表结构。这篇文章主要是讲解一下sql语句的执行过程。
对于一个做后台不久的我，起初做项目只是实现了功能，所谓的增删改查，和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题，一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的？我被虐了，很开心，感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
昔日庖丁解牛，未见全牛，所赖者是其对牛内部骨架结构的了解，对于MySQL亦是如此，只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程，才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么：
那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？这里以查询请求为 例展示：
TCP连接收到请求后，必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互，所以还有个线程池，每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
MySQL之前有一个查询缓存Query Cache,从8.0开始，不再使用这个查询缓存，那么放弃它的原因是什么呢？在这一篇里将为您介绍。
🐬 在一个遥远的数字王国里，MySQL是一位勤劳的数据库管家，负责管理和守护着庞大的数据宝库。每当有人向王国发出查询请求，就是麦斯蔻（MySQL）大显身手的时刻。
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。
我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析（语法分析->语义分析->生成执行计划），SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。
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？
需要从数据库检索某些符合要求的数据，我们很容易写出 Select A B C FROM T WHERE ID = XX 这样的SQL，那么当我们向数据库发送这样一个请求时，数据库到底做了什么？
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。 服务器先检查查
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。
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。
如果你在使用MySQL时只会写sql语句的，那么你应该看一下《MySQL优化的底层逻辑》。如果你只了解到sql是如何优化的，那么你应该通过本文了解一下Mysql的体系结构以及sql语句的执行流程。
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
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说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
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。
很多新手都在使用 Memcached 或者 Redis 扩展来加速服务器数据库的运行性能，其实这些扩展对于小博客的服务器来说有时候是个负担和安全隐患的，具体可以参考【理智冷静的使用 Memcached 或者 Redis】一文，那么不使用优化扩展我们如何来提升 MySQL 或 MariaDB 数据库的运行性能呢？
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行，了解这些资源对于DBA来说非常重要，因为任何的超载行为都可能成为限制因素，导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置，避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先，性能优化是一个持续的过程，安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统，这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的，因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移，它可能会改变，磁盘访问可能会变得更加频繁。正
mysql中存在4个控制权限的表，分别为user表，db表，tables_priv表，columns_priv表, mysql权限表的验证过程为：
客户端将查询sql按照mysql通信协议传输到服务端。服务端接受到请求后，服务端单起一个线程执行sql
MySQL相信大家都耳熟能详了, 毕竟其还不错的性能和免费的特点深受国人的喜爱, 本篇文章将作为我《MySQL》系列的一篇文章, 主要用作整理和简单的概述MySQL相关的一些知识点 ok, 接下来我们开始进入正题, 从最简单的开始
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1.5 query_cache_size （1）简介： 查询缓存简称QC，使用查询缓冲，mysql将查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的select语句（区分大小写）,将直接从缓冲区中读取结果。 一个sql查询如果以select开头，那么mysql服务器将尝试对其使用查询缓存。 注：两个sql语句，只要想差哪怕是一个字符（列如大小写不一样；多一个空格等）,那么这两个sql将使用不同的一个cache。 （2）判断依据 mysql> show status like "%Qcache%"; +-------------------------+---------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+---------+ | Qcache_free_blocks | 1 | | Qcache_free_memory | 1031360 | | Qcache_hits | 0 | | Qcache_inserts | 0 | | Qcache_lowmem_prunes | 0 | | Qcache_not_cached | 2002 | | Qcache_queries_in_cache | 0 | | Qcache_total_blocks | 1 | +-------------------------+---------+ 8 rows in set (0.00 sec)
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
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。
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
PorxySQL 作为使用MYSQL的一种中间件，为什么是目前比较流行的中间件之一，个人总结有以下几点。
先来看下MySQL的体系结构，下图是在MySQL官方网站上扒下来的，所以有很高的权威性和准确性。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
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
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