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你知道MySQL与MariaDB对子查询中order by的处理的差异吗？

02-23无意中在在论坛看到一个帖；具体的问题大概就是MySQL与MariaDB对子查询中order by的查询结果不一样； 具体的问题的描述看查看如下的连接；论坛帖子连接：https://bbs.csdn.net...通过上述的查看结果可以发现： 和论坛中发帖者的结果是一样的，这也是发帖者所期望的结果； 但是相同的操作，难道在mysql数据库就不行了吗？结果就不一样了？这么神奇吗？...通过上述的查看结果可以发现： 相同的操作在MariaDB和MYSQL环境查询出来的结果是不一样的，这是为什么呢？...通过对比MYSQL和MariaDB的官方文档的说明，得出如下的结论： MySQL与MariaDB对子查询语句当中的order by的处理方法不同。...，这时候就和在MariaDB中的查询结果一样了； ?

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MySQL索引详解及演进过程以及延申出面试题（别再死记硬背了，跟着我推演一遍吧）

2.2问题：当Page页越来越多，查询会出现什么问题、怎么解决怎么优化？ 2.3问题：怎么建目录呢？给每一个页都建一个目录吗？...没错，就是链表 Page页中的数据是怎么连接的(数据在同一个页中)： MySQL把页中的数据通过单向链表连接起来，如果是根据主键去查询，使用二分法定位会非常快，如果是根据非主键索引去查，只能从最小的一个个开始遍历单向链表...多个Page页是怎么建立连接（数据在不同的页中）： MySQL把不同的页通过双向向链表建立链接，这样我们就可以通过上一页找到下一页，通过下一页找到一页，由于我们现在不能快速定位到数据的所在页，我们只能从第一个页沿着双向链表一直往下找...百度上随便找个目录，贴个图： 我们发现，这个目录里面有两个很重要的信息： 内容简介（章节标题） 所在的页码 我们这个我们参考一个图书的目录的思想来达到我们快速查询数据的目的： 给数据加一个目录，查数据...但是我们要给每一个数据页都建目录吗？好像还必须如此，不给每一个页建数据，你怎么定位到页里的数据？难道全页扫描吗？

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腾讯云数据库TDSQL精英挑战赛--决赛Q&A（实时更新）

A：test_data_set.zip文件中包含测试数据集，由三个文件组成：以Binlog结尾的两个文件为MySQL8.0实例的二进制文件，也即是两个源数据的来源；answer.tar.gz压缩文件是校验数据集...Q: 决赛是把当前两个源的数据合并到TDSQL，合并到当前两个源最新，如果有查询权限的话我可以直接查询数据做合并么？不用Binlog可以吗？...VIEW, PROCESS） Q: 题目要求从两个源端MySQL实例获取Binlog，最终将数据写入到目标TDSQL实例中。...Q：Binlog解析是自己写吗？ A：是的。另外关注以下已回答过的问题。 题目要求从两个源端MySQL实例获取Binlog，最终将数据写入到目标TDSQL实例中。...文件中后出现的值应该覆盖前面的值； 4、对于来自不同实例的，主键相同并且时间戳相同的记录，冲突情况下以参数传递的第一个实例为准。

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千万级数据表选错索引导致的线上慢查询事故

试想一个月黑风高的夜晚，公司线上突然挂了，而你的同事们都不在线，就你一个人有条件解决问题，这时候如果被工程师的基本功把你卡住了，就问你尴不尴尬......「可以看到是有idx_city_id_type和idx_1索引的」，我们的查询条件是city_id和type，这两个索引都是能走到的。 但是，我们的查询条件真的只要考虑city_id和type吗？...采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。 而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。...而这次代码中查询条件实际结果为空，导致了扫描了全部的主键索引。 解决方案 知道了MySQL为何选择这个索引的原因后，我们就可以根据上面的思路来列举出解决办法了。...总结 本文带大家回顾了一次MySQL优化器选错索引导致的线上慢查询事故，可以看出MySQL优化器对于索引的选择并不单单依靠某一个标准，而是一个综合选择的结果。

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MySQL选错索引导致的线上慢查询事故复盘

试想一个月黑风高的夜晚，公司线上突然挂了，而你的同事们都不在线，就你一个人有条件解决问题，这时候如果被工程师的基本功把你卡住了，就问你尴不尴尬… 本文的主要内容： 故障描述 问题原因排查 MySQL索引选择原理...可以看到是有idx_city_id_type和idx_1索引的，我们的查询条件是city_id和type，这两个索引都是能走到的。 但是，我们的查询条件真的只要考虑city_id和type吗？...采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。 而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。...而这次代码中查询条件实际结果为空，导致了扫描了全部的主键索引。 解决方案 知道了MySQL为何选择这个索引的原因后，我们就可以根据上面的思路来列举出解决办法了。...总结 本文带大家回顾了一次MySQL优化器选错索引导致的线上慢查询事故，可以看出MySQL优化器对于索引的选择并不单单依靠某一个标准，而是一个综合选择的结果。

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MySQL - 分页查询优化的两个案例解析

，分页查询都是必不可少的吧 ，MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ，你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ，常见的SQL如下 mysql> select * from employees limit...MySQL是怎么处理这个SQL的呢？ 先读取 10010 条记录，然后抛弃前 10000 条记录，仅保留10 条想要的数据 。 可想而知，如果要查询一张大表比较靠后的数据，这效率是非常低的。...---- Case1 根据自增且连续的主键排序的分页查询 我们先来看一个 【根据自增且连续主键排序的分页查询】的优化案例 select * from employees limit 10000, 10...既然是按照id排序，结合B+Tree 的特性 ，如果能从 10000这个数据位置往后扫描，是不是就会比扫描全部理论上更快一些呢？...所以这种优化方式必须同时满足以下两个条件： 主键自增且连续 结果是按照主键排序的 ---- Case2 根据非主键字段排序的分页查询 来看第二个案例，实际工作中可能比第一种用的比较多 select *

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【MySQL】我这样分析MySQL中的事务，面试官对我刮目相看！！

分析问题 表面上看，面试官是问了两个问题。一个是：什么是事务，也就是让你说说事务的基本概念；另一个是：并发事务会带来哪些问题。 实则不然，听到面试官这样问，你不要随意回答。...要用极短的时间思考一下，面试官究竟想要得到什么答案。 对于第一个问题：说说什么是事务？就只是让你简单的说说事务的基本概念吗？基本概念相信是个学过数据库的小学生都会，面试官为什么会问你这个问题呢？...我们来看一个经典的转账问题，开始小明和小刚都有1000元钱，在事务T1中，小明为小刚转账100元，在事务T2中，小刚为小明转账200元。则正常情况下，结果为：小明有1100元，小刚为900元。...幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。...并发事务问题的解决方案 为了避免上面出现的几种情况，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同。以下四种不同的隔离级别限制由低到高，性能从高到底。

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MySQL选错索引导致的线上慢查询事故

试想一个月黑风高的夜晚，公司线上突然挂了，而你的同事们都不在线，就你一个人有条件解决问题，这时候如果被工程师的基本功把你卡住了，就问你尴不尴尬......可以看到是有idx_city_id_type和idx_1索引的，我们的查询条件是city_id和type，这两个索引都是能走到的。 但是，我们的查询条件真的只要考虑city_id和type吗？...采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。 而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。...而这次代码中查询条件实际结果为空，导致了扫描了全部的主键索引。 解决方案 知道了MySQL为何选择这个索引的原因后，我们就可以根据上面的思路来列举出解决办法了。...总结 本文带大家回顾了一次MySQL优化器选错索引导致的线上慢查询事故，可以看出MySQL优化器对于索引的选择并不单单依靠某一个标准，而是一个综合选择的结果。

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mysql优化篇：where中的like和=的性能分析

， 那我在这里简单的总结下： 1，不同点：like可以用作模糊查询，而'='不支 持此功能；如下面的例子，查询info表中字段id第一个字母为1的数据： select * from info...info where id like '12345'; 以上就是返回结果中，like和'='中的相同和不同点。...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 没错，事情不能只看表面，如果你细心研究，就会发现其实like和等于号'='并不是那么简单，下面我们将详细的分析他们两者的真正区别~~~ 二、正文...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 小伙伴通过对比可以看到两条返回结果的type字段和Extra字段中的数据有所不同，那为什么不同，他们所代表的含义是什么呢？...type字段： type字段是一个可选值，这些值的性能从低到高的排序如下： ?

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如何优化sql &最左匹配原则&索引是越多越好么?

关键字段分析 type(mysql找到数据行的方式),最后两个是全盘扫描,出现最后两个一般需要优化 查询性能从最优到最差排序为system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null...) 可以用force index(indexName)测试不同索引的查询效率进行优化 调优的方式 尽量使用索引进行查询(可以更改为使用索引查询,或者原查询加索引) 详见MySQL数据库优化的八种方式...二 联合索引最左匹配原则 设置联合索引 联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是...、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳....) 连接（JOIN）之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

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为啥count(*)会这么慢？

拓展：MyISAM 如果没有查询条件，只是简单的统计表中数据总数，将会返回的超快，因为service层中获取到表信息中的总行数是准确的，而InnoDB只是一个估值。实例废话不多说，先看一个例子。...以下分不同索引情况，看一下COUNT(*)的执行计划。1）在只有一个聚簇索引的情况下看一下执行计划。...为何索引变成刚添加的idx_hospital_code了。先别急着想结论，再看下面一种情况。3）存在两个非聚簇索引（二级索引）在上面的基础上，再添加一个二级索引。...所以问题来了，如果你是mysql的开发人员，你在执行count(*)查询的时候会使用那个索引？我相信正常人都会使用非聚簇索引。那如果存在2个甚至多个非聚簇索引又该如何选择呢？...但是此规则并不是完美的，有时候可能与你预期的不同，也可以通过一些技巧强制使用索引，但这种方式少用。

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美团三面： MySQL 幻读被彻底解决了吗？

翻译：当同一个查询在不同的时间产生不同的结果集时，事务中就会出现所谓的幻象问题。例如，如果 SELECT 执行了两次，但第二次返回了第一次没有返回的行，则该行是“幻像”行。...不同的数据库厂商对 SQL 标准中规定的 4 种隔离级别的支持不一样，有的数据库只实现了其中几种隔离级别，我们讨论的 MySQL 虽然支持 4 种隔离级别，但是与SQL 标准中规定的各级隔离级别允许发生的现象却有些出入...然后在可重复读隔离级别下，有两个事务的执行顺序如下： 从这个实验结果可以看到，即使事务 B 中途插入了一条记录，事务 A 前后两次查询的结果集都是一样的，并没有出现所谓的幻读现象。...这很好理解，假设你要 update 一个记录，另一个事务已经 delete 这条记录并且提交事务了，这样不是会产生冲突吗，所以 update 的时候肯定要知道最新的数据。...我举例两个可重复读隔离级别发生幻读现象的场景。 第一个发生幻读现象的场景 还是以这张表作为例子： 事务 A 执行查询 id = 5 的记录，此时表中是没有该记录的，所以查询不出来。

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mysql前缀索引使用,Mysql：前缀索引与索引

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 可以像普通索引一样使用mysql前缀索引吗？...解决方法: 如果你想一下,MySQL仍会给你正确的答案,即使没有索引…它只是不会那么快……所以,是的,你仍然会得到一个正确的答案前缀索引....性能会降低,因为在将“可能”行与索引匹配后,服务器将转到行数据并进一步根据WHERE子句过滤结果.两个步骤而不是一个,但应用程序无需关心....并且,前缀索引不能用作覆盖索引.覆盖索引是指SELECT中的所有列恰好包含在一个索引中的情况(加上可选的主键,因为它也总是存在).优化器将直接从索引读取数据,而不是使用索引来标识要在主表数据中查找的行....但是除了性能,优化和查询隐含地做你期望的事情(你不应该期待)之外,没有与前缀索引想到的逻辑相关的警告.结果仍然是正确的.

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面试分布式事务必问知识点！

分析问题 表面上看，面试官是问了两个问题。一个是：什么是事务，也就是让你说说事务的基本概念；另一个是：并发事务会带来哪些问题。 实则不然，听到面试官这样问，你不要随意回答。...要用极短的时间思考一下，面试官究竟想要得到什么答案。 对于第一个问题：说说什么是事务？就只是让你简单的说说事务的基本概念吗？基本概念相信是个学过数据库的小学生都会，面试官为什么会问你这个问题呢？...我们来看一个经典的转账问题，开始小明和小刚都有1000元钱，在事务T1中，小明为小刚转账100元，在事务T2中，小刚为小明转账200元。则正常情况下，结果为：小明有1100元，小刚为900元。...幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。...并发事务问题的解决方案 为了避免上面出现的几种情况，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同。以下四种不同的隔离级别限制由低到高，性能从高到底。

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和产品争论MySQL底层如何实现order by的,惨败!

这时魔鬼产品突然凑过来问：给我看看你代码咋写的，你这么写你真的懂MySQL 底层怎么执行order by的吗？小a突然惊醒，还真没想过这些。 产品经理冷笑道：你知道你的 city 索引长啥样吗？...所以若单行很大，该方法的效率可不够行哦。 ? 产品大大又开始发难，那么你知道若MySQL认为排序的单行长度太大，它又会干啥吗？ 现在修改个参数，让MySQL采用另外一种算法。...但这时，排序的结果就因少了city和age字段值，不能直接返回了，整个执行流程变成如下： 初始化sort_buffer，确定放入两个字段，即name和id 从city找到第一个满足city='上海’条件的主键...注意了，最后的resultSet是一个逻辑概念，实际上MySQL服务端从排序后的sort_buffer中依次取出id，然后到原表查到city、name和age这三字段的结果，不需要在服务端再耗费内存存储结果...若不排序就能得到正确的结果，那对系统的消耗会小很多，语句的执行时间也会变得更短。 并非所有order by都需排序操作。

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8 个不得不说的 MySQL 陷阱

这个表是十分高效的，它执行的规则也很好。突然一次，有人上传了一个使用了连字符的九位数邮编。或者还有可能，你得到了一位来自加拿大客户的信件，上面写有邮政编码。 这时，一切都乱了。...分支的混乱 是的，一个可靠的、得到良好支持的MySQL分支，可以带来竞争和选择，但是它也引起困惑和混乱。更糟糕的是，一个称为MariaDB的ＭySQL 分支，由Monty Widenius维护着。...也许它们在性能和我们查询的范围内，在两个阵营中工作方式相同？但也许他们不同-或者将来会不同。...有时候你需要速度并且可以接受不一致的结果时是很好的。 当人们需要更多时，具备完整事务支持的InnoDB出现了。但这还不够。现在，它可能有20种存储引擎的选择——这足以使一个数据库管理员疯狂。...当 然，有些时候在不同的存储引擎之间切换而不必重写你的SQL是很好的，但是切换后总会带来混乱。这个表格我选择的引擎是 MyISAM 还是 innoDB 呢？或者，我决定输出的数据是CSV格式的吗？

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MySQL实战第十四讲－count(*)这么慢，我该怎么办?

count(*) 的实现方式 你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。 1. ...如下 图1 所示为会话 A、B、C 的执行流程： 你会看到，在最后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。...对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。...小结 今天，我和你聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。...其实，把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。

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【技术创作101训练营】MySQL索引，你真的会用吗？

image.png 第一页演讲文稿： 大家好，我是架构精进之路，今天给大家带来一个主题为《MySQL索引，你真的会用吗？》，关于MySQL索引的应用分享。...有一天我在执行SQL的时候（两个查询SQL一个是指定了字段 id，另一个未指定查询字段，而是利用了 *），发现两种情况下查询执行结果竟然不一样！ 这事成功的引起了我的注意。...也就是说两个SQL由于查询字段的不同，导致MySQL在具体执行时候选取了不同的索引策略，从而导致了查询结果的不同。...1）首先我们遇到一个查询问题，由于查询字段的不同导致我们的查询结果数据存在差异； 2）我们对问题进行追究，发现根据select的字段不同，MySQL选取的索引策略不同，即结果数据不同； 3）对于是否存在索引覆盖问题...重点提炼： 不同引擎对于查询实现方式的不同、索引覆盖、MySQL索引选取原则。

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MySQL深入学习第十四篇－count(*)这么慢，我该怎么办?

count(*) 的实现方式 你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。 1....你会看到，在最后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。...对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。...小结 今天，我和你聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。...其实，把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。

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