索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本。MySQL 在 300w 条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说 500~800w 记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL 提供了 EXPLAIN，用于显示 SQL 执行的详细信息，可以进行索引的优化。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。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
源自于业务上遇到的一个先将某个语句Prepare再Execute查询效率很低的问题，而将查询中的参数直接嵌入到SQL语句内并以文本形式执行，则执行反而变得很快。
当MySQL Query Optimizer无法找到可以利用的合适索引时，就不得不先读取需要的数据，然后通过临时表来完成GROUP BY操作 例如 EXPLAIN SELECT max(gmt_create) FROM group_message WHERE group_id > 1 and group_id < 10 GROUP BY user_id \G ********** 1. row ********* id: 1 select_type: SIMPLE table: group_message
本文介绍下如何在ubuntu系统中，利用apt工具，搭建mysql+sphinx的全文检索环境。
用户操作与权限管理 MySQL用户操作 创建用户 方法一： CREATE USER语句创建 CREATE USER "用户名"@"IP地址" IDENTIFIED BY "密码"; 方法二： INSERT语句创建 INSERT INTO mysql.user(user,host, password,ssl_cipher,x509_issuer,x509_subject) VALUES(‘用户名’,’IP地址’,password(‘密码’),’’,’’,’’)
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
此删除涉及到事物，在删除计划的过程中，还要删除立项信息、合同需求信息关联的计划信息。在删除开始之前设置事物，是不够严谨的。所以，把开启事物放置到删除立项的方法、合同需求方法、计划的方法，这样，每一模块是一个单独的事物。锁的范围缩小，基本并发可用。
有赞的每个OLTP数据库实例上会设置一个sql-killer进程用于kill 掉执行时间超过一定阈值的sql。下午开发接收到sql被kill的报错，一起帮助开发排查，本文介绍该案例。
今天收到报警邮件，提示在短时间内DB time有了很大的抖动。报警邮件如下： ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: DB time is too high ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: DBtime：543 % -----------------------------
BeanShell是一个小型嵌入式Java源代码解释器，具有对象脚本语言特性，能够动态地执行标准JAVA语法，并利用在JavaScript和Perl中常见的的松散类型、命令、闭包等通用脚本来对其进行拓展。BeanShell不仅仅可以通过运行其内部的脚本来处理Java应用程序，还可以在运行过程中动态执行你java应用程序执行java代码。因为BeanShell是用java写的，运行在同一个虚拟机的应用程序，因此可以自由地引用对象脚本并返回结果。 基于Beanshell可以实现很多有意思的功能，比如最近的工作中为了给前端提供灵活的数据库条件查询，我利用Beanshell的能力，可以实现了WhereHelper用于根据前端提供的参数，动态生成SELECT查询语句，大大简化了代码复杂度。 本文介绍WhereHelper的使用
在上一节的学习中，学习了php的条件语句if。在php编程中进行条件判断还可以使用switch语句。switch语句语法如下：
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
最近在给一个物流系统做TiDB POC测试，这个系统是基于MySQL开发的，本次投入测试的业务数据大概10个库约900张表，最大单表6千多万行。
在查询、更新、删除的时候，都是用find()方法创建对象。 为了更好地理解save()方法，我们查看一下vendor\yiisoft\yyiw\db\BaseActiveRecord.php代码
使用@Insert或相关注解配置SQL语句时，SQL语句与抽象方法的对应关系非常直观，但是，却不便于阅读、管理各SQL语句！因为在源代码中，SQL语句的表现就是一个字符串，在实际开发过程中，经常会使用到一些较长的SQL语句，如果使用1个字符串表示较长的SQL语句，在源代码就存在必须换行显示，又存在字符串拼接的问题！所以，非常不推荐使用@Insert或相关注解来配置SQL语句！
Hi，大家好，这几天公司忙着年会，整个大部门去西安出差了几天，今天刚刚回来，所以我这几天没有怎么搭理公号。
前几天碰到一个CPU负载较高的问题。从系统层面来看，情况不是很严重，但是从应用的角度来说，已经感觉到很慢了。因为前端的调用频率还是比较高。所以会把这个问题放大。 使用top -c查看了基本的服务器信息。可以看到负载大概在30%左右。IO wait不高。 top - 19:30:48 up 179 days, 4:54, 3 users, load average: 4.43, 4.28, 4.14 Tasks: 669 total, 6 running, 661 sleeping, 0 sto
唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。例如，用户表中的身份证(idcard) 列上创建了唯一索引，则所有身份证不能重复 主键索引 主键索引是唯一索引的特殊类型。 数据库表通常有一列或列组合，其值用来唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查
本次采用服务器端消息持久化，当服务器接收到WebSocket消息时，可以将消息保存到数据库或其他持久化存储中。这样，即使客户端断开连接，服务器仍然可以在需要时检索和处理这些消息。
语法：create index index_name on table_name (column_name)
1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： // 查询缓存不开启 $r = mysql_query(“SELECT username FROM user WHE
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日常开发中，我们经常会使用到group by。亲爱的小伙伴，你是否知道group by的工作原理呢？group by和having有什么区别呢？group by的优化思路是怎样的呢？使用group by有哪些需要注意的问题呢？本文将跟大家一起来学习，攻克group by~
2、由于覆盖索引可以减少树木的搜索次数，显著提高查询性能，因此使用覆盖索引是一种常用的性能优化方法。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： 上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。
在错误的提示信息中，可以明确的看到：可用的参数是[arg1, arg0, param1, param2]！
上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB，并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我 们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过 多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
Sphinx是一个开源搜索引擎，允许全文搜索。众所周知，它能非常有效地对大数据进行搜索。要编制索引的数据通常来自非常不同的来源：SQL数据库，纯文本文件，HTML文件，邮箱等。
数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。因为这样的数据类型占用的内存、磁盘更低，CPU处理时间也更少。举个常见的例子。
例：select *from tempagreement where rownum<10;
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据
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。 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说： a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 发生的列，可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引， 选择度高的列建议作为索引的第一个字
在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
/task/get-task-list接口，主要是查询每个任务以及所属分组，所以从SQL即可实现，这里就没有复杂的所及，返回SQL查询结果即可。
本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅，本文侧重说明用法，不会展开讲解特性、原理。篇幅较长，但内容基本涵盖了SQL语法的大部分内容。
本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅，本文侧重说明用法，不会展开讲解特性、原理。
由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
Mysql 本文的示例在 Mysql 5.7 下都可以测试通过。 概念 数据库（database）：保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。 数据表（table）：某种特定类型数据的结构化清单。 模式（schema）：关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储，包含存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如何命名等信息。数据库和表都有模式。 列（column）：表中的一个字段。所有表都是由一个或多个列组成的。 行（row）：表中的一个记录。 SQL 基础 SQL（S
查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
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