同事提了个统计需求，MySQL某个库60%的表都有个isdel字段(char(1))，值是0或1，现在要检索该数据库所有存在isdel字段且isdel=‘0’的表的记录数，举个例子，执行如下的count操作，
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
MySQL中支持LIMIT子句，限制返回行数。如果先执行了LIMIT，我又想知道不带LIMIT能返回多少行，但又不想再执行一次相同的语句，这时能怎么做？
在进行慢SQL分析的时候，有时候我们会发现explain的扫描行数和慢日志中的行数相差很大，那explain中的rows这个扫描行数是怎么判断的？
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？本文将详细探讨这个问题。
但是使用explain select count(*) from country;的时候，发现行数rows达到6897，让我大吃一惊。
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
MySQL 慢日志（slow log）是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句，为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例，分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能，并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的，当查询表中的记录时，需要先把数据或者索引加载到内存中，然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
不管是Oracle还是MySQL，新版本推出的新特性，一方面给产品带来功能、性能、用户体验等方面的提升，另一方面也可能会带来一些问题，如代码bug、客户使用方法不正确引发问题等等。
今天在测试环境，测试工程师反应很多接口500错误，异常信息是 “To many connections”，因为是微服务架构，多个服务出现这个情况 ，并且有同事的navicat也连接不到MySql。
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。
注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在 WHERE 条件中，无论是写成 ZARA 还是 Zara，结果都是一样的
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DCL 比较简单，主要用于授予或收回访问数据库的权限，以及数据库事务的提交和回滚。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快，这能忍？必须得和他掰扯掰扯。
因为看到开发在mysql表里面某个字段长度设置的是2048，有其他开发提出了疑问，会不会有这么长，然后我就查了一下现有数据去确认一下大概字符长度。
前面我们说了join查询原理，最基本的是嵌套查询，这种不推荐，如果数据量庞大，因为内存是有限的，不能放下所有的数据，可能查询到后面的时候，前面的数据就从内存从释放，为了减少磁盘的查询次数，有了join buffer这个缓存区，专门放被驱动表的数据，用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合，当然还是建议用索引来查询。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
HTML 我们在页面上放置一个显示当前在线人数的div#total以及一个用于展示访客地区分布的列表#onlinelist，默认我们在列表中放置一张与加载动画图片，后面我们用jQuery控制当鼠标滑向时展示详细列表。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
同样的条件 , 第 1 次和第 2 次读出来的记录数（强调的是记录数，而不是记录本身，因为读锁的锁粒度是记录自身，而不是整张表）不一样。
当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！
https://mp.weixin.qq.com/s/1MsyxhtG6Zk3Q9gIV2QVbA
OK 弄清楚这两点后，一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询
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资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
农行研发中心“数风云”团队，一支朝气蓬勃、快速成长的技术团队，始终致力于农行大数据、数据库和云计算等领域的应用实践与技术创新，探索数据赋能，勇攀数据云巅，为企业数字化转型和金融科技发展不断贡献力量。
安装代理接口 1.检查操作系统版本和内核版本 lsb_release 操作系统 ********************************** LSB Version: :core-3.1-amd64:core-3.1-ia32:core-3.1-noarch:graphics-3.1-amd64:graphics-3.1-ia32:graphics-3.1-noarch Distributor ID: RedHatEnterpriseServer Description: Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) Release: 5.4 Codename: Tikanga ********************************** uname -r 内核版本 ********************************** 2.6.18-164.el5 ********************************** 2.安装代理接口 在线代理下载HAproxy 1.5.9版本 安装步骤 （1）tar xzvf haproxy-1.5.9.tar.gz ********************************** haproxy-1.5.9/ haproxy-1.5.9/.gitignore haproxy-1.5.9/CHANGELOG haproxy-1.5.9/LICENSE haproxy-1.5.9/Makefile haproxy-1.5.9/README haproxy-1.5.9/ROADMAP haproxy-1.5.9/SUBVERS haproxy-1.5.9/VERDATE haproxy-1.5.9/VERSION haproxy-1.5.9/contrib/ ...... haproxy-1.5.9/tests/test_hashes.c haproxy-1.5.9/tests/test_pools.c haproxy-1.5.9/tests/testinet.c haproxy-1.5.9/tests/uri_hash.c ***************************************************** (2)针对内核版本进行安装 安装前先要看看内核的版本，我这里是2.6.18 make TARGET=linux26 PREFIX=/usr/local/hapropxy make install PREFIX=/usr/local/haproxy (3)设置配置文件 cd /usr/local/haproxy vi haproxy.cfg ***************************************************** ###########全局配置######### global log 127.0.0.1 local0 #[日志输出配置，所有日志都记录在本机，通过local0输出] log 127.0.0.1 local1 notice #定义haproxy 日志级别[error warringinfo debug] daemon #以后台形式运行harpoxy #nbproc 1 #设置进程数量 pidfile /usr/local/haproxy/haproxy.pid #haproxy 进程PID文件 #ulimit-n 819200 #ulimit 的数量限制 maxconn 4096 #默认最大连接数,需考虑ulimit-n限制 chroot /usr/local/haproxy #chroot运行路径 uid 99 #运行haproxy 用户 UID gid 99 #运行haproxy 用户组gid #debug #haproxy 调试级别，建议只在开启单进程的时候调试 #quiet ########默认配置############ defaults log global mode http #默认的模式mode { tcp|http|health }，tcp是4层，http是7层，health只会返回OK #option httplog #日
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外，聚合函数忽略空值，如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名，并且该列存在空值，此时COUNT仍会忽略空值。
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中，我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL，其实不止文中用的方案，还会有其他的，很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
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