上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法，知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗？MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT，接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
这个sql的执行步骤如下： 1、查询出来d表中的某个id字段包含多个id值的所有的数据（因为此表是1-n的关系，所以需要去重，仅需要拿到不重复的id才可以继续下一个步骤）；可以看到此步骤我把查询出来的多个值的结果给生成的了一个子表名为sss；
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
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
首先，如果使用了长连接而长期没有对数据库进行任何操作，那么在timeout值后，MySQL server就会关闭此连接，而客户端在执行查询的时候就会得到一个类似于“mysql server has gone away“这样的错误。
数据库我想大家应该一点都不陌生吧，我想不管你写啥的，数据库就算没用过也听过了，是我们项目体系里面不可或缺的一环。
如何调用直接看__main__函数里如何调用此工具类就阔以啦！ 1 # encoding=utf-8 2 import pymysql 3 4 # 导入所有Mysql配置常量,请自行指定文件 5 from conf.settings import * 6 7 8 class MysqlConnection(object): 9 """ 10 mysql操作类，对mysql数据库进行增删改查 11 """ 12 13 def
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
项目中使用的技术五花八门，接触了很多新技术，之前也没用过mongo，今天恶补一下基础的知识，开始吧。
简介和安装 Node.js与MySQL交互操作有很多库，具体可以在 https://www.npmjs.org/search?q=mysql 查看。 我选择了felixge/node-mys
1、查询选项，用来对查询结果进行简单的数据过滤，查询选项在select关键字之后有两个互斥。
之前的SQL基础1中已经介绍了部分Select的内容，但是，实际使用中select 还有很多其他的用法，本文会再介绍部分select的其他用法。
提到复杂查询，MYSQL 头疼的旅程就开始了，当然优化的方法和其他的数据监控也不大同，MYSQL的语句优化属于发散性思维，只要你能用上的方法都可以，可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
连接到数据库，负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，"最优"的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。
查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field（字段） #分组 HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作 ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释
mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_s …
今天和大家聊一聊MySQL的基础架构。我们经常说，看一个事千万不要直接陷入细节里。应该先鸟瞰全貌。这样能够帮助你从高维度理解问题。当一条SQL语句执行的时候，我们看到的是最后的执行结果。却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的。
源表t_source结构如下： item_id int, created_time datetime, modified_time datetime, item_name varchar(20), other varchar(20)
作者：o0DarkNessYY0o 来源：http://blog.csdn.net/o0darknessyy0o/article/details/52080979 近期我正在学习MySQL命令的操作，之前一直是用Navicat Premium MySql 11.0来操作Windows平台下的MySQL，而现在要把项目搭建到服务器上，用的是Linux系统，因此，这里就先简单的把入门级的命令使用记录一下，毕竟最难的查询那块，基本都写在项目里面，暂时就不写出来了，等后面哪天有空，再把查询/模糊查询那块的内容详
前面说了explain的table是表名，显示在前面的代表驱动表，正常select会出现不同的id，但如果子查询本来是两个select，但被优化成连接查询，就会导致是相同的id，union查询会出现临时表，id为null，这个临时表作用于去重，union all不需要去重，所以也就不需要建立临时表。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
前一阵在写很多sql及类sql语句，发现自己的记忆力可以说是相当烂了，上午刚查过插入语句怎么写，下午就忘记了需要重新查，，而且隐隐约约的有点强迫症？？只要记得不是特别清晰，就需要去重新查，看，记一遍，十分浪费时间，因此在这里将自己用到的sql语句记下来，方便后续的查找！！
ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
一个典型的互联网产品架构包含接入层、逻辑处理层以及存储层，其中存储层承载着数据落地和持久化的任务，同时给逻辑处理层提供数据查询功能支持。说到存储层就要说到数据库，数据库知识掌握程度也是面试考察的知识点。
高产似母猪，废话少说，今天刚好读到一篇关于 MySQL 语句底层如何执行的文章，以下是我的理解，分享给你们。
mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的：
前面说了semi-join，这个是在where或者on语句后面，in里面，并且外层的条件必须用and与子查询连接，semi-join的作用就是，不管子查询有多少条数据返回，都不管，外层都只查询出来外层表数据，如果不符合条件，可以用物化表或者in变exists方法优化。还有派生表查询，可以内外合并，不行的话就物化查询。
例如，使用 MySQL 数据库判重，或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行，因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
对于一个做后台不久的我，起初做项目只是实现了功能，所谓的增删改查，和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题，一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的？我被虐了，很开心，感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
在MySQL中, 我们的数据库通常是存放在数据库服务器中的, 而数据库中又有数据表,数据表中悠悠数据行,最后数据行中有数据列, 整理后我们可以得到如下结构:
mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率，大约有10个，重点几个主要就是const，ref，range ，index，all。Const效率是最块的，成本可以忽略不计，主要通过主键或者唯一值查询的sql。还有比const更快的system，这种时候必须是mysql优化器内部精确计算查询成本，所以system不适用于innoDB，只适用于myISAM。Ref代表用的是索引b+tree查询的时候，比如用连接查询的时候，连接查询的条件是索引唯一值，这时候还分为eq-ref，er-ef是当被驱动表查询的是主键或者唯一二级索引的时候，这时候就是显示eq-ref。当连接表的条件是普通索引查询的时候，这时候显示就是ref，range顾名思义就是索引区间查询的时候，index代表查询覆盖索引的时候，all就是放弃索引全盘扫描了。
本文介绍了如何利用MySQL数据库进行去重统计，通过创建索引、分组统计和联合查询等方法，实现对大数据的高效去重统计。同时介绍了MySQL的去重机制和分组统计的实现方法，并给出了具体实践案例。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，你应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
前面说了有type,simple表示普通查询或者连接查询，primary代表union最左边的select，union result代表union查询的临时表去重，所以union all没有去重功能，subquery代表in的子查询物化表的情况下才会出现，dependent subquery代表相关子查询，dependent union代表相关union查询，还有driverd子查询，from后面的，也需要物化，还有物化后转连接查询，这些都能看到mysql优化器是采用哪种查询方式。
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
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