自 MySQL5.1.6起，增加了一个非常有特色的功能–事件调度器(Event Scheduler)，可以用做定时执行某些特定任务（例如：删除记录、对数据进行汇总等等），来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。更值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux下的CRON或Windows下的任务计划）只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用（例如：股票、赔率、比分等）就非常适合。
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'][
前段时间使用E5SubBot来对365 E5进行续订，使用后发现E5SubBot项目确实有效。由于之前是使用nohup将程序放在后台运行，程序运行一段时间后会停止。为了解决这个问题，于是自己写了一个shell脚本，然后配合计划任务就解决了这个问题，事后发现自己又绕了弯路，用systemd服务不是更好吗？
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
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。
找到错误日志位置，定位日志（大量登录失败、异常查询）（并且不在正常运维期间所触发）
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。
1、是基于查询语句的优化器提供给服务器执行的计划内容。查询计划的方法是在查询句子之前添加EXPLAIN关键词。
MySQL 事件（Event）事件是根据时间表运行的任务，类似于 Unix crontab 和 Windows 定时任务。
早上看到hadoop的计算结果没有进入到mysql数据库，查看关于hadoop计划任务的输出日志发现有报错信息。果断拿来手动执行相关的python脚本，并没有错误，然后丢到计划任务里面就报错，折腾了我一上午终于搞好了。 报错信息 报错执行/data/datax/bin/tool_hive2mysql_build_json.py脚本的时候ImportError。 [root@uhadoop-mrdv2j-task1 data]# tailf /var/log/bigdata/run-hive-qz_yy_uv
近期发现宝塔面板内的计划任务中的数据库备份出现了错误，备份文件大小一直是20b，网上的各种办法都试过了，最后由宝塔官方运维-大炮出面解决，在此记录表示感谢。
进入『文件』，点击进入刚创建的网站主目录，点击远程下载，在URL处输入 https://dl.discuz.chat/dzq_latest_install.zip，并点击确定
Idera, Inc.一直专注于用户，并帮助软件用户在业务中做出实时技术决策。在过去的20年中，Idera, Inc.为更多人提供了更多工具和创新，并通过扩展Idera, Inc.品牌组合将自己确立为值得信赖的顾问。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
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
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。
JDBC（Java Database Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API。通过这个API，可以直接连接并执行SQL脚本，与数据库进行交互。
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令，可以直接嵌入到SQL查询中，以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题，或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时，来指导优化器选择更好的查询计划。
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它具备很多典型数据库管理系统的功能，比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等，但是又省略了一些关键的功能，比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据，不完全包含相关处理数据的算法等。
关于In与Exists的比较，先说结论，归纳出IN 和Exists的适用场景： 1）IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3）当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，并弥补外部表无法用到索引的缺陷，查询效率会优于IN。 4）当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
我们知道，执行计划是关系型数据库诊断SQL性能问题很重要的一种手段，Oracle中获取执行计划有很多种方式，不同方式有各自的优缺点，可以参考《查询执行计划的几种方法》。
首先在sql中查询计划事件的状态：SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler' 如果返回的是off表示当前是关闭状态，如果是on当前已经开启了计划任务。 在mysql程序的目录下找到my.ini文件，添加一个项：event_scheduler = On/Off 保存后重启mysql服务即可，重启服务可以在服务管理里面找到 也可以用脚本来实现： mysql event_scheduler 开启event_scheduler sql指令： SET GLOBAL event_scheduler = ON; SET @@global.event_scheduler = ON; SET GLOBAL event_scheduler = 1; SET @@global.event_scheduler = 1; 相反，关闭event_scheduler指令： SET GLOBAL event_scheduler = OFF; SET @@global.event_scheduler = OFF; SET GLOBAL event_scheduler = 0; SET @@global.event_scheduler = 0;
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
开放了22远程登陆，开放了外网，就有可能被暴力破解登陆，对方一直尝试root密码而登陆进去了。
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来，大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范：在MySQL中禁止（或建议不要）使用视图。究其原因，主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好，同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入，尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化，MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了，DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
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？
事件是用来执行定时任务的一组SQL集，在时间到时会触发。 一个事件可调用一次，也可周期性的启动，由一个特定的事件调度器线程来管理的。 事件取代了原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作，而且MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux下的CRON或Windows下的任务计划）只能精确到每分钟执行一次。
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。
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
描述:计划执行任务(Server专用)AT命令安排在特定日期和时间运行命令和程序,再进行$IPC空会话会用到,注意要使用AT命令计划服务必须已在运行中。 语法参数：
Lepus的慢查询分析平台是独立于监控系统的模块，该功能需要使用percona-toolkit工具来采集和记录慢查询日志，并且需要部署一个我们提供的shell脚本来进行数据采集。该脚本会自动开启您数据库的慢查询日志，并对慢查询日志进行按小时的切割，并收集慢查询日志的数据到监控机数据库。随后您通过Lepus系统就可以分析慢查询了。
之前博客分享过一篇《Linux/vps 本地七天循环备份和七牛远程备份脚本》，我自己也一直在用。某天检查备份的时候，突然发现数据库的备份的压缩包是空的！ 看了下 crontab 的日志，发现有如下错误： Access denied for user 'dbuser'@'localhost' to database 'db' when using LOCK TABLES 原来，我在计划任务中备份数据库时，用的是普通用户，在凌晨三点备份的时候，可能碰巧网站正在被访问（比如蜘蛛抓取）。由于存在数据查询，所以 my
在用户目录,例如 /root 下创建.my.cnf配置文件,并填写 MySQL 的用户名和密码.
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。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
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
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
一些安全研究员发现，通过修改创建的计划任务的注册表，同时删除计划任务文件，可以完全隐藏计划任务，并且执行不受影响
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。
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。
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
PostgreSQL作为关系数据库中学院派的代表，在U.C. Berkeley完成了初始版本，其后U.C. Berkeley将其源码交于开源社区，PostgreSQL现由开源社区对其进行维护。PostgreSQL代码具有简洁、结构清晰、浓重的学院派气息等特性。虽然，其在国内并未像MySQL一样广泛在互联网公司内部使用，但是随着国内对PostgreSQL的认识加深，越来越多的公司逐渐采用PostgreSQL作为其解决方案中数据的基础架构部件；更有许多公司在PostgreSQL的基础上进行二次开发来满足自己的需求。
ERD Online 是全球第一个开源、免费在线数据建模、元数据管理平台 提供简单易用的元数据设计、关系图设计、SQL查询等功能，辅以版本、导入、导出、数据源、SQL解析、审计、团队协作等功能、方便我们快速、安全的管理数据库中的元数据 特性 📦 开箱即用：将注意力集中在数据结构设计上 🌱 团队协作：三级权限（拥有者、管理员、普通角色）管理，元素级权限控制 📋 元数据设计：快速复制已有表结构、JSON 生成表，表默认字段、默认大小写等控制 🏷 元数据管理：在线管理表结构，支持正向向数据库执行 🎨 元数据解析：
🐬 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。
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