本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
大家可能不习惯SQL大写的习惯，但是真正的规范就是要大写，所以大家要慢慢习惯我用大写的方式讲解。在下面所有的讲解中，我将会以基本语法，案例，联系形式讲解，从而加强对每一个语句的使用和认识。本篇文章是笔者整理了整整一个通宵才写出，希望大家三连好评，谢谢。当然，拥有本篇文章，你将会完全掌握mysql的所有命令使用，不再用去购买或者杂乱学习。本篇内容暂时讲解数据库的筛选部分，因为数据库的最初入门如创建，备份等都有讲过，魔法传送：传送门 该传送门内容有：
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。
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询，今天有空便进行了整理，以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例，查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章，同时需要显示这些文章的热评数目
人生可悲的事情是,你不知道问题如何解决,并且困惑中, 而更可悲的是,你根本就不知道自己不知道, 当然从另一个角度,那也是一种"幸福".
我们知道mysql没有hash join，也没有merge join，所以在连接的时候只有一种算法nest loop join，nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录，如果有索引，就会走索引扫描，没有索引就会全表扫。
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在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
SQL语句只告诉机器干什么，没有告诉具体怎么干。DBMS内嵌了查询优化器，对用户透明。 但是有时候我们写的SQL语言查询很慢，就需要通过查询计划看看机器具体是怎么执行这个SQL的，确定查询慢的瓶颈问题，然后修改SQL进行优化。
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引，所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况，无法命中最优索引。
EXPLAIN 命令用于SQL语句的查询执行计划。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议，但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。
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。
这里之前一直没有写,主要原因觉得好多东西比较基础,没想都写,但是后来觉得,学习的话应该是扫盲和汇总的阶段,所以这里也单独写一下
以上实例中使用了LEFT JOIN，该语句会读取左边的数据表runoob_tbl的所有选取的字段数据，即便在右侧表tcount_tbl中没有对应的runoob_author字段值。
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中，对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询，一般比较抗拒，从而建议将join拆分，避免join可能带来的性能问题，同时也增加了程序和DB的网络交互。
当然，每个具体的情况都是不同的，所以在选择查询操作符时，我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时，我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈，从而做出更好的决策。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
EXPLAIN： 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
1、MySQL使用基于成本的优化器，它将试图预测查询使用某种执行计划的成本，并从中选出成本最低的优化器。
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一说起MySQL使用的内存，你可能会想到各种buffer，最著名的莫过于innodb buffer pool了，它是内存使用的大户，还有sort buffer等等。除了这些buffer之外，可能还有一些细枝末节，今天我们来总结一下。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
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在这个越来越卷的行当——数据科学，其找工作面试必然难以驾驭。而它的多学科领域性质决定了你需要翻阅大量材料才能感觉准备充分，而这很可能会让你不知所措，无从下手。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
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在我的上一篇文章中，我们知道了通过索引或者其他的方式获取数据可能不是语句执行最耗时的操作。比如，MySQL 的GROUP BY可能会占据语句执行时间的90%.
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点： （1）数据以表格的形式出现 （2）每行为各种记录名称 （3）每列为记录名称所对应的数据域 （4）许多的行和列组成一张表单 （5）若干的表单组成database
随着近些年来数据库技术发展演进，及国内数据库日益活跃。越来越多的企业将数据库从传统商业数据库迁移到开源或国产数据库平台。本文对比了最为常见的一种情况，从Oracle迁移到MySQL需要关注的一些差异点。这方便应用研发在迁移之初做好必要的评估备。此外，因MySQL生态发展很广泛，很多数据库产品会将MySQL作为兼容的首选。因此，很多其他类型的数据库迁移，也可以参考此文内容。
正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计，结果出乎意料的受欢迎？变相刺激了我多写点 Mysql？好吧，如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥，就把今天看的那个菜鸟教程学完吧，到时候估计一点了，就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。 你
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
mysql数据库存储数据的方式与excel类似，都是以表格的形式来存储数据。 excel一般用一张表来存储少量的数据，数据库可以用多个表来存储大量的数据。
我们来看一下当进行 join 操作时，mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些？
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
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。
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
一般情况下，查询可以看成按如下顺序执行任务：由客户端向服务端发起查询请求，然后在服务器端进行解析，生成执行计划，执行，最后将结果返回给客户端。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
今天这篇文章，我就先跟你说说join语句到底是怎么执行的，然后再来回答这两个问题。
大家好，这里是网络技术干货圈，今天给大家带来的是SQL命令列表，每条命令都会带有示例，对于sql初学者甚至小白来说无疑是个福音！
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