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。
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。
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
了解一个产品，从性能测试下手是最好的方法，这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
响应时间（response time 简称 RT）是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度，是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量，也是业务请求（比如 sql 请求）的性能好坏的判断依据。
响应时间(response time 简称RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度，是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量，也是业务请求(比如sql 请求)的性能好坏的判断依据。
想象一下，导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢？ 1）title 词频统计 2）编辑发布文章统计 3）2017，2018，2019日报量统计 4）日报按月统计 5）编辑发日报时间按区间统计 6）关键词检索，如：性能、设计、优化、实战等 7）....
在二级索引idx_key1中，key1列是有序的，查找按key1列排序的第1条记录，MySQL只需要从idx_key1中获取到第一条二级索引记录，然后直接回表取得完整的记录即可，这个很容易理解。
QPS（Query per second） 每秒查询量 TPS（Transaction per second）每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标，需要经常查看，和Mysql基准测试的结果
mysql中在执行查询时有多种方案，它会选着代价最低的方案去执行查询，一条查询语句在mysql的执行成本分为两块。
我们说对于InnoDB存储引擎来说，表中的数据都存储在所谓的B+树中，我们每多建立一个索引，就相当于多建立一棵B+树。
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。
文章目录 1. 安装 2. 常用命令 2.1. 连接远程redis服务器 2.2. 键相关的基本命令 2.3. 字符串string相关命令 2.4. 哈希hash相关命令 2.5. 链表List相关命令 2.6. 集合Set相关命令 2.7. 有序集合sorted set 2.8. HyperLogLog基数统计 2.9. 发布订阅 2.10. Redis事务 2.11. redis连接 2.12. redis服务器命令 3. 参考 redis的安装、常用命令、关键知识点。 安装 #下载 wget h
首先，解释一下什么是度假起价引擎。度假每个旅游线路涉及到不同的出发地，不同的出发地下有不同可出发班期，每个班期都有对应的这一天的价格。旅游产品的价格由多个资源组成的，任何一个资源价格发生变化，都会影响到产品的价格。 为了尽快捕捉到价格变化，需要有一个专门的价格系统去监测不同资源的价格变化，这就是起价引擎。
📋前言📋 💝博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗 💝专栏地址：【https://blog.csdn.net/feng8403000/category_11958599.html】💝 ---- 为了帮助很多想搞算法但又害怕自己搞不定的孩子们，老师付准备了200个入门的逻辑练习题，在这200个逻辑练习题下可以加强你们的基础算法能力，以次
假设检验的核心其实就是反证法。反证法是数学中的一个概念，就是你要证明一个结论是正确的，那么先假设这个结论是错误的，然后以这个结论是错误的为前提条件进行推理，推理出来的结果与假设条件矛盾，这个时候就说明这个假设是错误的，也就是这个结论是正确的。以上就是反证法的一个简单思路。 了解完反证法以后，我们开始正式的假设检验，这里还是引用一个大家都很熟悉的一个例子『女士品茶』。 女士品茶是一个很久远的故事，讲述了在很久很久以前的一个下午，有一群人在那品茶，这个时候有位女士提出了一个有趣的点，就是把茶加到奶里和把奶加到茶
你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。 因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" （单位：分钟）的会话数量，并以此绘制柱状图。
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
不知道各位最近有没有看东京奥运会啊，昨晚看完是被小日子过得不错的日本人气得不行。好家伙，这届奥运会奥林匹克精神我是没看到，抗日精神硬是给我唤醒了，刚打开了金牌排行榜看了一下，还好暂时还是第一。
上篇文章说了连接查询的成本，主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定，而成本这些都是可以在%cost%表查看的，因为分为server和engine表，server不管理数据成本，里面包含连接管理，查询缓存，sql解码，sql优化，engine就是数据引擎成本，而distinct，union等特殊查询，会建立临时表，临时表看数据量可能建立磁盘或者内存，比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
==============================数据查询-单表=================================
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是 3 亿数据，非常庞大。
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
hello，小伙伴们，好久不见，MySQL系列停更了差不多两个月了，也有小伙伴问我为啥不更了呢？其实我去看了MySQL的全集，准备憋个大招，更新篇长文（我不会告诉你是因为我懒的）。
Druid是阿里巴巴的一个开源项目，号称为监控而生的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面都超过其他，例如 DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss、DataSource 等连接池，而且Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，通过了极为严格的考验，这才收获了大家的青睐！
本文代码可在开源项目https://github.com/SoundHearer/kuaiban中找到。
通过之前章节的学习，我们已经成功地安装了superset，并且连接mysql数据库，可视化了王者英雄的数据。使用的是最简单Table类型的图表，但是superset还支持非常多的图表类型。
日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用，演变到如今的微服务架构，日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查，还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析，甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时，系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是，日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志，到自建分布式日志中心来统一管理日志流，到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台，就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力，平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。
1. MySQL的语法： 2. MySQL语法的定义顺序： (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
QuartzCore.Blazor 是一个基于 .Net5 开发的轻量级 Quartz 作业配置中心，实践应用 Ant Design Blazor 和 FreeSql 两个技术， 对这两个技术感兴趣的小伙伴可以加我一起学习讨论哦，对有 Quartz 有需求的小伙伴亦可以开箱即用Code First。
说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写，为了避免出现不必要的麻烦，统一使用小写
俗话说工欲善其事，必先利其器，定期对你的MYSQL数据库进行一个体检，是保证数据库安全运行的重要手段。
有人的地方就有江湖，数据库也是，sql优化这个问题，任重道远，我们总是禁不住有烂sql。怎么办呢，还好各大数据库都有相关烂sql的收集功能，而MySQL的慢查询收集也是异曲同工，配合分析sql的执行计划，这个优化就有了搞头了。
对于正在运行的mysql，性能如何，参数设置的是否合理，账号设置的是否存在安全隐患，你是否了然于胸呢？
你对于正在运行的mysql 性能如何？参数设置的是否合理？账号设置的是否存在安全隐患？是否了然于胸？
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
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