最近遇到一个专门进行SQL技术优化的项目，对很多既有的老存储过程进行调优（现在已经不再新增任何存储过程），因此系统的对SQL语句编写进行一次科学的学习变得很有必要。这儿将基于黄德承大神的Oracle
如果您想知道如何在表中查找重复值，那么您可以在 SQL 中使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 使用 group by 您可以创建组，如果您的组有超过 1 个元素，则意味着它是重复的。 例如，您需要编写一个 SQL 查询来查找名为 Person 的表中的所有重复电子邮件。 这是一个流行的 SQL Query 面试问题以及 Leetcode 问题。 您可以看到电子邮件 a@b.com 是重复的电子邮件，因为它在表格中出现了两次。 您需要编写一个查询来查找所有重复值。
今天我们一起来聊聊MyISAM存储引擎中的锁，MySQL中的表锁主要使用对象就是MyISAM存储引擎，大家可能会疑问，Innodb不用表锁吗？
大家一定用过 LEFT JOIN、RIGHT JOIN 这样的操作符，这实际上就是连接，SQL 中的连接是多表操作的基础之一，对连接不了解很难去查询好多表。同时 SQL 有众多版本，每个版本对连接支持和使用会有不一致，常用的有：SQL92、SQL99等。
对于大多数中小型应用，最多和最明显的的性能问题应该是出自最底层的数据库，数据库的性能又很复杂，SQL优化，索引等等，
1、查询的时候尽量避免使用 * ，虽然在写sql语句的时候很方便，但是在执行sql语句的时候会耗费更多的内存和时间资源。
表（TABLE）是数据库中用来存储数据的对象，是有结构的数据的集合，是整个数据库系统的基础。SQL数据库中用于存储数据的工具。
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转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6297752.html
以前碰到过一个sql注入式攻击引发大量mysql进程被锁住的例子，现在分享给大家。当时数据表用的是myisam存储引擎。 基本知识点： InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，而MyISAM支持的是表级锁。 对MyISAM表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；对MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；MyISAM表的读操作与写操作之间，以及写操作之间是串行的。 模拟示例： create table myis
Table:表。存储在同一表中的信息应该是一种类型或者一种清单，便于SQL化管理；
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在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql，其语法简洁明了，易于理解，目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法，包括 hive，spark，flink等，所以sql在大数据领域有着不可替代的作用，需要我们重点掌握。
说一下mysql比较宏观的面试，具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题，这里主要说的索引和B+Tree结构，很少提到我们的集群配置优化方案。
CREATE TABLE "TEST6" ( "ID" VARCHAR2(30), "NAME" VARCHAR2(30), "AGE" NUMBER(2,0), "SEX" VARCHAR2(2), "ENAME" VARCHAR2(30), "ADDTIME" DATE ) insert into TEST6 (id, name, age, sex, ename, addtime) values ('1', '张三', 18, null, 'zha
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。 水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表：t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表： 在分片数据库中真实的表，如t_o
概述：程序访问优化也可以认为是访问 SQL 语句的优化，一个好的 SQL 语句是可以减少非常多的程序性能的，下面列出常用错误习惯，并且提出相应的解决方案
我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就很有必要。
1.常见的关系型数据库管理系统产品有？ 答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access等。 2.SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？ 答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。 数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ,insert,update,delete, 数
答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access 等。
其他面试题类型汇总： Java校招极大几率出的面试题（含答案）—-汇总 几率大的网络安全面试题（含答案） 几率大的多线程面试题（含答案） 几率大的源码底层原理，杂食面试题（含答案） 几率大的Redis面试题（含答案） 几率大的linux命令面试题（含答案） 几率大的杂乱+操作系统面试题（含答案） 几率大的SSM框架面试题（含答案） 几率大的数据库（MySQL）面试题（含答案） 几率大的JVM面试题（含答案） 几率大的现场手撕算法面试题（含答案） 临时抱佛脚必备系列（含答案） 注：知识还在积累中，不能保证每个回答都满足各种等级的高手们，若发现有问题的话，本人会尽快完善。 ｡◕‿◕｡
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。好的数据结构会影响速度。好的数据库表设计会影响数据库操作效率。特别是数据多的时候，如果表的结构不好的话操作的时候条件（where后的内容）会变的非常复杂。 SQL是关系数据库中用到的一种语言。所以，为了简化SQL，表的关系（内部和外部）要尽量设计的合理。 下面有几个可以参照的步骤： 1）找出那个表要描述的东西； 2）列出你想通过这个表得到的相关信息的列表； 3）通过上面的信息列表，将信息划分成一块块小的部分，通过此小块来建表； 比如说： 现在需求是： 1）我需要一个表来管理我的朋友的个人信息； 2）我想要的是：通过名字查到某人的地址，生日和邮箱； 3）将上面的信息划分成一块块分别对应表里的一个字段，所以表可以如下： 姓名
在sql查询中为了提高查询效率，我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化，下面总结的一些方法，有需要的可以参考参考。
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
在MySQL中，写SQL语句的时候 ，可能会遇到 You can't specify target table '表名' for update in FROM clause 这样的错误
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点，存在多种数据存储引擎，每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样，为了满足各自特定应用场景的需求，每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计，所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。MySQL各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：表级锁定，行级锁定和页级锁定。 1.表级锁定（table-level）
示例： 当仓库中最后一件衣服时，A这时候下单，随后B也同一时间下单，这时候就会出现问题，到底这最后一件衣服卖给了谁？所以就要通过锁来解决这种问题。
在上一篇教程中，我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作，而日常开发中，往往会涉及到一些更复杂的查询语句，比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等，这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。
MyISAM表的读和写是串行的，但这是就总体而言的。在一定条件下，MyISAM表也支持查询和插入操作的并发进行。
SQL自连接和非自连接是在SQL查询中经常使用的两种方法，用于将同一表中的不同行进行比较或匹配。
1、存储引擎其实就是如何实现存储数据，如何为存储的数据建立索引以及如何更新，查询数据等技术实现的方法。
数据管理技术好坏评判的标准： （1）数据冗余 （2）数据共享 （3）数据独立性 （4）数据统一集中管理
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。
简称DDL(Data Defifinition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等。
数据库不仅要能存储数据，它也必须能够保证所保存的数据的正确性，为此MySQL 为用户提高了完整性约束条件。
在SQL查询中为了提高查询效率，我们常常会采取一些措施对查询语句进行SQL优化，下面总结一些方法，供大家参考。
Json Web Token 是 rfc7519 出的一份标准，使用 JSON 来传递数据，用于判定用户是否登录状态。
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。
任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
表级锁：一次性插入和更新较多数据时，当很多操作都是读表时可以选择。但当select语句时间过长或者update和delete语句短而且次数多时，不适用，会各种锁冲突。 行级锁：在很多线程请求不同记录时减少冲突锁。事务回滚时减少改变数据。使长时间对单独的一行记录加锁成为可能。比页级锁和表级锁消耗更多的内存。当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时不适合。
又在SQL性能上踩坑了，重新给自己上一课 尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id
一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化 2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。 B+树是应数据库所需而出现的一种B树的变形树。 B+树的特点： （1）所有叶节点包含全部关键字及指向相应记录的指针，而且叶节点中将关键字按大小顺序排列
（1）表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最 高，并发度最低。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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