运算符是保留字或主要用于 SQL 语句的 WHERE 子句 中的字符，用于执行操作，例如：比较和算术运算。 这些运算符用于指定 SQL 语句中的条件，并用作语句中多个条件的连词。 常见运算符有以下几种：
上篇文章我们介绍了匹配列前缀，因为索引排序按字母一个个比较的特性，如果%在前面则不能触发索引，还有范围匹配，范围查询的时候，最左边的列可以触发索引，当前面有精确值的时候，比如name = ‘’，第二个范围也能触发索引，之后的则不可以触发索引。
在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件，这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND（&&）、OR（||）或 XOR 隔开。
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
select * from user order by classid,age DESC
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：狼爷 来源：www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
---- 文章来源：https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下，效率越来越高： ALL 全表扫描
虽然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2
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？
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，阈值指的是运行时间超过 long_query_time 值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为 10，意思是运行 10秒 以上的语句。默认情况下，MySQL 数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中，慢查询日志是会打开的。但是这同样会带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表 默认的阈值（long_query_time）是 10，这个显然不可用，通常，对于用户级应用而言，我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
哈喽，小伙伴们好呀，我是狗哥。我们在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
在数据库表结构变更发布之前，我们会和开发沟通索引设计是否合理，发现部分开发同学对于索引设计还是有一些知识盲区。本文把常见的案例记录下来，做个分析，抛砖引玉。
之前的文章中对于explain的数据结果中的字段已经进行了一部分介绍了，今天来说一说剩下的几个字段，为了防止忘记，先看看这个表结构：
table name = test、column1 = id、column2 = name.
网名“北在南方”，目前任职于杭州有赞科技 DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,betwe
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree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id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、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.
检索数据： 检索单个列： SELECT pname FROM product 检索多个列： SELECT pname,market_price,is_hot FROM product 检索所有列： SELECT * FROM product 过滤检索结果中的重复数据： SELECT DISTINCT market_price FROM product DISTINCT关键字： 1、返回不同的值，使用时放在列名的前面 2、多查询一个及以上列时，除非你查询的所有列的数据都不同，否则所有行都将被检索出来
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 本人从13年7月份起，一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作，共计十余个系统，累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升，遇到的问题千奇百怪，五花八门，匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将
基数是数据列所包含的不同值的数量，例如，某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3，那么它的基数就是 4。
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
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。
MySQL 使用 International Components for Unicode（ICU）实现正则表达式，该组件提供了完整的 Unicode 支持，并且是多字节安全的。在 MySQL 8.0.4 之前，MySQL 使用 Henry Spencer 的正则表达式实现，该实现以字节方式运行，不安全。
上篇文章我们说了，使用索引的注意事项，前面我们总结了查询数据库的方式有const，ref，ref_or_null，range，index，all，而使用时候需要注意，当where语句后面全是索引查询，当where语句后面跟着非索引的时候，当用and连接，比如where key1 and 非索引 = ‘abc’，这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’，这时候会直接全表查询。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有MySQL基础的开发人员。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
本文主要是总结了工作中一些常用的操作，以及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有mysql基础的开发人员
排序的字段可以根据具体需求进行选择，没有限制。排序的关键字可以使用 ASC 或者DESC。ASC 是按照升序进行排序的，是默认的排序方式，即 ASC 可以省略。SELECT 语句中如果没有指定具体的排序方式，则默认按 ASC 方式进行排序。DESC 是按降序方式进行排列。当然 ORDER BY 前面也可以使用 WHERE 子句对查询结果进一步过滤。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
上一节我们详细解释了mysql的聚簇索引部分以及mysql的索引使用匹配规则，其中最重要的内容是最左匹配的规则，由此可以推导出很多规则的应用，所以需要重点进行关，而其他的内容只需要学习即可。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第6章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的查询语句，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中的各种查询语句。好了，开始今天的正题吧。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有 MySQL 基础的开发人员。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作，以及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有MySQL基础的开发人员。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
下面是面试题： 由于我准备面试时大部分的项目准备是围绕数据仓库开发准备的， 而我面试的是货拉拉的大数据开发岗， 所以整个面试过程面试官也在反复和我确认到底是面试应用开发还是数仓开发。。。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
如果没有using index condtion，field1会走索引查询，匹配到对应的数据后，回表查出剩余字段信息，再去匹配。
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