本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇，第 1 ~ 2 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段
相比于5代版本，这款跨越6、7代版本的8代版本有许多的好评，当然我也没体验过5代版本，反正要用就用最新的嘛。
mysql添加索引的方法：可以通过【create table】语句来添加，如【CONSTRAINT PRIMARY KEY | INDEX [] [] 】，表示创建一般索引。
在性能测试过程中，我们会发现各种各样的性能问题，其中数据库相关的问题尤为居多。在鄙人做过的项目中，超过40%以上性能问题是跟开发人员编写的SQL有关。今天从性能测试工程师角度谈谈如何定位mysql中的 SQL慢查询。
Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
最近在梳理 MySQL 核心知识，刚好梳理到了 MySQL 索引相关的知识，我的文章风格很多都是原理 + 实战的方式带你去了解知识点，所以本篇也是。
1.1 索引的介绍 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
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。
InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在 18 和 30 之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里？到底为什么快呢？
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
圈出来那一行，yes就是有，no就是没有，default就是系统默认的，一般是开着的，disabled就是有，但是被关了。
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
优化SQL，是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句，是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中，我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行，又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具，提高优化效率的想法。
1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： // 查询缓存不开启 $r = mysql_query(“SELECT username FROM user WHE
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）中，我们讲到了 3 种联表算法：SNL、BNL 和 INL，了解了数据的查询方式是 one by one，联表方式也是 one by one ；并谈到了 ON 和 WHERE，对下图中所说的提出了质疑
本文索引优化包含对 MySQL索引（三）explain实践，优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
我们在设计一个系统的时候，有时候通常为了基础业务，写出的查询sql语句并不高效，从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好，我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了，从而就可以对这些语句进行调优优化，使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
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。
在阿里巴巴的java开发手册有这么一条强制规定：超过三个表禁止join，需要join的字段，数据类型保持绝对一致，多表关联查询时，要保证被关联的字段需要有索引。
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点： （1）数据以表格的形式出现 （2）每行为各种记录名称 （3）每列为记录名称所对应的数据域 （4）许多的行和列组成一张表单 （5）若干的表单组成database
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： 上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。
互联网企业在近20年的崛起过程中，最应该感谢的是开源软件提供的支撑。包括操作系统、数据库、Web Server 在内的各种开源技术，以低成本的方式协助企业快速推出服务，赢得商业上的成功。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我 们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过 多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
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。
◆ Elasticsearch注意事项 客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。 对于Elasticsearch而言，想掌握好这门技术，除需要对它的用法了如指掌 外 ， 还 需 要 对 技 术 中 的 各 种 陷 阱 了 然 于 心 。这 里 总 结 一 些 关 于Elasticsearch的使用要点。 1）如何使用Elasticsearch设计表结构？ 2）E
日拱一卒，功不唐捐！ 缺士怕双车，缺象怕炮 布局：出动大子，左右均衡，抢占要道 类型：急攻、缓攻、灵活、散手
我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？
索引是一个单独存储在磁盘上的数据库结构，它们存储着对数据表里的数据记录的应用指针。
现在很多应用环境中都能看到JSON灵活的影子。各阶段数据层次的递归层次，能很好的分辨。一直对MySQL的JSON很期待的，最近才有时间研究一下。
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primary key， auto_increment，unique key 1、空属性 两个值：null（默认的）和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
| 作者 梁东阳，数据库研发中心数据库内核工程师，负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中，相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧，但是仔细想想，你真的了解这些优化背后的原理吗？ 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块，通过计算分析收集的各种系统统计信息，为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树，通过MySQL的数据字典和统计信息的内容，经过一系列运算，从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
索引下推（INDEX CONDITION PUSHDOWN，简称 ICP）是 MySQL 5.6 发布后针对扫描二级索引的一项优化改进。总的来说是通过把索引过滤条件下推到存储引擎，来减少 MySQL 存储引擎访问基表的次数以及 MySQL 服务层访问存储引擎的次数。ICP 适用于 MYISAM 和 INNODB，本篇的内容只基于 INNODB。
对于尚未上线的SQL，我们可通过在测试环境去基于全量日志或者审计日志的方式，进行explain分析其是否存在ALL或affect_rows过大的情况，提前优化sql或者添加索引。
一、库操作 创建库：create database 数据库的名字; 删除库：drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库：show databases; 查看当前使用的数据库：select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下：use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表：create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
这种方法要求对象及其所有引用类型字段都实现 Cloneable 接口，并且重写 clone() 方法。在 clone() 方法中，通过递归克隆引用类型字段来实现深拷贝。
MySQL 里字段的属性很多，对性能来说，影响也是可大可小，所以针对其属性这一块有必要进行一次探究。
在 MySQL 5.6 以及MySQL 5.7 上使用 GTID ，一直以来都有几个硬性限制，特别是针对开发人员编写 SQL 的两条限制，官方文档对这两条限制详细描述如下：
过滤条件在WHERE子句后面，以一定的方式来拼接SQL，全文索引的使用有特定的语法：
引言redo log 与 undo log介绍redo logundo logmysql锁技术共享锁和排他锁意向锁记录锁间隙锁下一键锁插入意图锁自动上锁空间索引的谓词锁MVCC基础事务的实现原子性的实现什么是原子性：undo log 的生成根据undo log 进行回滚持久性的实现隔离性实现READ UNCOMMITTEDREAD COMMITTEDREPEATABLE READ(Mysql默认隔离级别)SERIALIZABLE一致性的实现InnoDB和ACID模型原子性与InnoDB一致性与InnoDB隔离性与InnoDB持久性与InnoDB事务调度InnoDB中的死锁InnoDB死锁示例死锁检测和回滚如何最小化和处理死锁总结
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