相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭，其实之前我也不知道到底哪个执行起来快，到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏，其中专门有一节是对这个问题的讨论，看完后也是解除了长久以来的疑惑。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
使用 select count() from t。计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。这里，用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。
统计一张表的总数量，是我们开发中常有的业务需求，通常情况下，我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加，你会发现这条语句执行的速度越来越慢，为什么它会变慢呢？
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢，
MySQL 事务隔离级别是为了解决并发事务互相干扰的问题的，MySQL 事务隔离级别总共有以下 4 种：
1、交互类型 1、安装引入模块 安装mysql模块，在windows和ubuntu中 windows里安装mysql模块 Linux里安装mysql模块 在文件中引入模块 import pymysq
当需要查询两个表的交集、并集等数据时，除了嵌套子查询的方式外，还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句，需要两个最基础的“角色”：主表即驱动表，关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略，分别为：Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时，需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
jdbc(java database connectivity)为java开发者使用数据库提供了统一的编程接口，它由一组java类和接口组成。
大家好，又见面了，我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、c
今天分享一下MySQL中的sum函数使用。该函数已经成为大家操作MySQL数据库中时常用到的一个函数，这个函数统计满足条件行中指定列的和，想必肯定大家都知道了，本身就没什么讲头了，这篇文章主要是通过几个小案例深入了解一下该函数，以及在做MySQL查询时如何使用sum函数做优化。
1.交互类型 1.安装引入模块 安装mysql模块，在windows和ubuntu中 windows里安装mysql模块 Linux里安装mysql模块 在文件中引入模块 import pymysq
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
4.JDBC的目标是使Java程序员使用JDBC可以连接任何提供了JDBC驱动程序的数据库系统
在之前的一篇文章 《TiDB 源码阅读系列文章（四）INSERT 语句概览》 中，我们已经介绍了 INSERT 语句的大体流程。为什么需要为 INSERT 单独再写一篇？因为在 TiDB 中，单纯插入一条数据是最简单的情况，也是最常用的情况；更为复杂的是在 INSERT 语句中设定各种行为，比如，对于 Unique Key 冲突的情况应如何处理：是报错？是忽略当前插入的数据？还是覆盖已有数据？所以，这篇会为大家继续深入介绍 INSERT 语句。
上次打了慢sql日志，发现有很多包含count逻辑的sql，周末抽空来梳理下mysql里的count。
由于MySQL扩展从php5.5开始弃用，所以以后不推荐大家再用MySQL扩展，请用MySQLi或PDO代替，以下是MySQL对应的MySQLi函数（绿色字体）供大家参考。（注：PHP手册上的有误，这里是最准的）
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。 需要注意的是，下面的讨论
关于MySQL 的 join，大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”，比如两表 join 要小表驱动大表，阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作，MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假，时对时错，需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
mysql官网下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
本文若未特意说明使用的数据表，均为 MySQL索引（四）常见的索引优化手段 中的示例表。
大家好，又见面了，我是全栈君。 在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些
上述的count(*)指的是在查询的时候不加where条件，不加where条件的count(*)在不同的数据库引擎下有不同的实现：
可以看到上面的执行计划返回了3行结果，id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT，所以id全为1，因此，我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句，我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现，Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b，这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
在开发的过程中避免不了和数据库的交互，在实际环境中用的最多的Mysql数据库，那python是怎么和Mysql进行交互的呢，python使用一个叫MySQLdb的库来连接MySQL，好的，下面最要从MySQLdb的安装、连接MySQL、执行sql语句、如何取得结果、关闭数据库连接来讲述一下：
可能你会一脸懵逼，But 实际上，其实考的就是 join 这个知识点，不难，看完这篇文章你就会啦~
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。
在访问数据库时，应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源，并增加网络开销。 例如在处理分页时，应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据，而不是向应用程序返回全部数据后，再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来，避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询，应该只返回需要的列。
今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快，这能忍？必须得和他掰扯掰扯。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句，提升查询语句的性能瓶颈。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
count(*) 和count(1) 都是统计行数，而count(col) 是统计col列非null的行数
然后觉得有点奇怪，数据库里面都没有创建这个dual表，这个表是从何而来呢？然后Google了一波，理解了一下。
| 作者 肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接，作用是能连接多个表的数据（通过连接条件），从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A： idnameage1A182B193C20 表B： iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据： select A
在各类系统的表格类信息展示的功能中，经常会用到“翻页”这个操作，在页面上每次只展示有限的数据，需要看其他数据的时候则像翻书一样翻到后面的“页”。在 MySQL 支持的 SQL 语法中对此有特殊的支持，开发人员在实现这类功能的时候很方便：
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下，我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集，这时MySQL游标（Cursor）就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景，帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
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