在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据，这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的；
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
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’mysql慢查询优化 第一步：开启mysql慢查询日志，通过慢查询日志定位到执行较慢的SQL语句。 第二步：利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析SQL查询语句。 第三步：通过查询的结果进行优化。
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具，通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化，降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支，主要由开源社区在维护，采用GPL授权许可。开发这个分支的原因之一是：甲骨文公司收购了MySQL后，有将MySQL闭源的潜在风险，因此社区采用分支的方式来避开这个风险。MariaDB的目的是完全兼容MySQL，包括API和命令行，使之能轻松成为MySQL的代替品。在存储引擎方面，10.0.9版起使用XtraDB来代替MySQL的InnoDB。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
SQL注入是因为后台SQL语句拼接了用户的输入，而且Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断和过滤，前端传入后端的参数是攻击者可控的，攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。比如查询、删除，增加，修改数据等等，如果数据库的用户权限足够大，还可以对操作系统执行操作。
D(持久性)，一旦事务完成，无论发生什么系统错误，它的结果都不会受到影响，事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是：redo log机制去实现的，mysql 的数据是存放在这个磁盘上的，但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io，效率就很低，使用 innodb 提供了一个缓存 buffer，这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射，作为访问数据库的一个缓冲，从数据库读取一个数据，就会先从这个 buffer 中获取，如果 buffer 中没有，就从这个磁盘中获取，读取完再放到这个 buffer 缓冲中，当数据库写入数据的时候，也会首先向这个 buffer 中写入数据，定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中，进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上，这个时候 MySQL 宕机了，buffer 里面的数据就会丢失，造成数据丢失的情况，持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题，当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候，除了修改这个 buffer 中的数据，还会把这次的操作写入到这个 redolog 中，如果 msyql 宕机了，就可以通过 redolog 去恢复数据，redolog 是预写式日志，会先将所有的修改写入到日志里面，然后再更新到 buffer 里面，保证了这个数据不会丢失，保证了数据的持久性，redolog 属于记录修改的操作，主要为了提交或者恢复数据使用！讲完事务的四大特性，再来说下事务的隔离性，当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，来说一下如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：第一个问题是脏读，在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子，公司发工资了，领导把四万块钱打到我的账号上，但是该事务并未提交，而我正好去查看账户，发现工资已经到账，是四万，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给我的工资金额不对，是三万五元，于是迅速修改金额，将事务提交，最后我实际的工资只有三万五元，我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读，某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果，用大白话讲就是事务T1读取数据，事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果，发生了不可重复读。举个例子，我拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有一百块钱，这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账，把我工资卡的一百块钱转到另一账户，并在我之前提交了事务，当我扣款时，系统检查到我的工资卡已经没有钱，扣款失败，廖志伟十分纳闷，明明卡里有钱的。第三个问题是幻读，事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作，这时事务T2又对这个表插入了一条数据，而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库，操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改。举个例子，当我拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息，这个时候事务开始，我的女朋友就不可能对该记录进行修改，也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作，她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天，她正在查询到我当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，我女朋友很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。
MySQL 5.6版本开始增加了提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA)的新特性。
上图是使用Explain分析的一条sql语句，下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
id： select查询的序列号(是一组数字)，表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
mysql通过information_schema这个表查询相应的数据库名，表名，字段名。
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
在学习常用函数之前，先来学习一些数据库的基本操作，因为在自己试下面这些函数时，按照图片中的代码敲不一定对。有kali的同学可以在docker里做，而大部分同学是用ubuntu的，这个时候搭建的mysql里可能没有库没有表，那么就需要自己来建库建表来实践。不然没有建的话根本没东西，按下面的代码敲，就会报错。
前面学院君给大家简单介绍了如何在本地安装 MySQL 以及通过命令行和 GUI 客户端软件与 MySQL 服务器进行交互。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
我们在实际业务中经常会使用到explain，因为这里涉及到查询，下面我们来看一个例子，比如我们要查一本书的上一章或者下一章，我们的sql是这样：
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
集群通过不同服务器分发更改来为数据库添加高可用性。如果其中一个实例失败，则其他已可以的实例还能继续服务。
笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合 X 和 Y 的笛卡尔积(Cartesian product)，又称直积，表示为 X×Y，第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的所有可能有序对的其中一个成员。假设集合 A={a, b}，集合 B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
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。
数据库中的JOIN称为连接，连接的主要作用是根据两个或多个表中的列之间的关系，获取存在于不同表中的数据。连接分为三类：内连接、外连接、全连接。另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
之前做过一些项目会用到MySQL中的事物，也会根据需要配置事物的隔离级别，比如下图在切面中添加事物：
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。（QEP：sql生成一个执行计划query Execution plan）
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
将mysql驱动包（驱动名称：mysql-connector-java-5.1.46.jar）复制到activemq的lib文件夹内
每组的获胜者是在组内得分最高的选手。 如果平局，player_id 最小 的选手获胜。
上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
这次给大家带来的是牛客一位昵称为hel-mal的朋友分享的面经，勾玉在这里做出分析解答，一起看看吧~
相信很多做性能测试的朋友都知道，性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等，我们还需要了解Mysql性能，那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢？
在Python 2中，连接MySQL的库大多是使用MySQLdb，但是此库的官方并不支持Python 3，所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中，我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地，用户名为root，密码为123456，运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
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MariaDB [sec]> select /*!5555,name*/ id from user;
在CentOS8下搭建PXC集群一文中，演示了如何从零开始搭建一个三节点的PXC集群。但是光搭建了PXC集群还不够，因为在实际的企业应用中，可能会存在多个PXC集群，每个集群作为一个数据分片存在。因此，在完整的架构下我们还需要为集群引入数据库中间件，以实现数据分片和负载均衡等功能。
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个，开启慢查询日志。第二个，慢查询日志存储位置。第三个，没有使用
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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