全字段排序在内存中进行，不涉及磁盘IO、不需要回表操作，但数据量受内存大小影响，有局限性。 语句执行流程：
这个排序过程叫做全字段排序，因为需要返回的字段都放入了 sort_buffer 参与排序过程。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制，人为地制造错误条件，使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求，但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗？ 假设你要查询城市是苏州的所有人名字，并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄，这条 sql 语句应该如何写？ 首先创建一张用户表，sql 语句如下： CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
查询数据时，如果表名很长，使用起来不方便，此时，就可以为表取一个别名，用这个别名来代替表的名称 SELECT * FROM 表名 [AS] 别名； 注意，为表指定别名，AS关键字可以省略不写。
分页功能是很常见的功能，特别是当数据量越来越大的时候，分页查询是必不可少的。实现分页功能有很多种方式，如果使用的ORM框架是mybatis的话，有开源的分页插件可以使用，如：Mybatis-PageHelper。如果不使用分页插件，那么就需要手动分页了，由于不同的数据库实现分页的SQL语句并不一致，如Mysql使用的是limit关键字，而Oracle使用的是rownum，所以本文本文讲解的分页方案只适用于Mysql数据库。
Extra的 Using filesort 表示需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存（sort_buffer）用于排序。
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
日常开发中，我们经常要进行字段的排序，但是我们大多不知道排序是如何执行的，今天我们就说说order by 的执行逻辑，
只听到产品又开始口若黄河：我需要要查询到city是“上海”的所有人的name，并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
分页器是 Web 开发中常见的功能，看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑，堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
Extra中包含Using filesort表示需要排序，在排序时，MySQL会为每个线程分配一块内存区域用于排序，称之为sort_buffer。
假设有这么一个需求：查询出城市是 “南京” 的所有用户名，并且按照用户名进行排序，返回前 1000 个人的姓名、年龄。
where条件后面是city字段，然后根据name排序，可以看到，执行计划中有：using filesort字样。这是因为name字段没有索引，所以需要借助sort_buffer来进行排序操作。
前面我们已经安装好了Docker，也简单了解了Docker。那么我们可以尝试搭建一个MySQL服务。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
项目场景是给做用户年报，项目属于活动类型，需要维持1个月左右，需要统计用户操作的一些数据，主要是统计方面的，当时注册用户大概280w左右，书单、评论、打赏还可以，之前的数据做过分表，只有阅读记录log大概将近1亿条，是个大难点。
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL 5.7.25 connector-mysql-cdc 2.0.0 三、测试代码 public class CDCWithSqlTest { public static void main(String[] args) { StreamExecutionEnvironment env
大家好，最近粉丝问我这样的一个面试题。MySQL的自增 ID 用完了，怎么办？以下是这个面试题的解决方案。
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如果你用过或了解过MySQL，那你一定知道自增主键了。每个自增id都是定义了初始值，然后按照指定步长增长（默认步长是1）。虽然，自然数是没有上限的，但是我们在设计表结构的时候，通常都会指定字段长度，那么，这时候id就有上限了。既然有上限，就总有被用完的时候，如果id用完了，怎么办呢？今天就一起来学习下吧。
如果你用过或了解过MySQL，那你一定知道自增主键了。每个自增id都是定义了初始值，然后按照指定步长增长（默认步长是1）。虽然，自然数是没有上限的，但是我们在设计表结构的时候，通常都会指定字段长度，那么，这时候id就有上限了。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等
在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。
你好，我是坤哥，今天是国庆最后一天，不知大家是否玩得尽兴，我基本在家带娃了，累得半死，顺带肝了一篇文，来自读者曾经在阿里的面试题，希望对大家有帮助，另外也欢迎大家加我微信「geekoftaste」，一起探讨技术问题，有疑问的我也许可以帮上忙^_^
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
分页 方式1： select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为，查询m+n条记录，去掉前m条，返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大，查询的性能会越低（越后面的页数，查询性能越低），因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2： select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录，却无需像方式1扫描过m条记录，在大数据
根据已有的知识，birth_city 字段出现在where条件中，我们在该字段上建立索引能加快访问速度。那么该语句的查询过程如下：
爱可生北京分公司 DBA 团队成员，负责 MySQL 日常问题处理和 DMP 产品维护。喜爱技术和开源数据库，喜爱运动、读书、电影，花草树木。
https://www.cnblogs.com/wdy1184/p/10655180.html
安装docker镜像时，先去docker hub上查找对应的官方镜像，然后选择版本，然后根据描述汇中的命令来启动镜像
一、mysql查询的五种子句 where(条件查询)、having（筛选）、group by（分组）、order by（排序）、limit（限制结果数） 1、where常用运算符： 比较运算符 > , < ,= , != （< >）,>= , <= in(v1,v2..vn) between v1 and v2 在v1至v2之间（包含v1,v2） 逻辑运算
来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Yqo5PaTtQcQTn4p8BE6SGg
当客户端（应用）连接到MySQL服务器时，服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
假设字段category无索引且有重复值，order by category 和limit组合使用的结果会和预期不符。
知道内连接，左外连接和右外连接后，全连接我想应该也知道了吧。就是多张表的所有数据，但是注意"它们的交集"不能重复出现。
看这样的业务场景，A系统发送数据到 B、C、D 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？A系统负责人几乎崩溃......
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
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？
当然了实际工作中是基本不会出现这种情况的， 假设真的取了100万数据， 无论是MySQL内存缓冲区的占用，还是网络带宽的消耗都是巨大的。
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
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