在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的，比如一些后台管理系统，我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。
【问题日期】 2022-11-14 22:45:12 【问题描述】 MySQL 排序字段数据相同不能分页问题：在分页查询数据时，按创建时间排序，由于数据是批量创建的，导致部分数据创建时间一样，而此时分页查询数据，翻页后出现重复数据 【问题拆解】 分页查询数据 按照创建时间排序&存在创建时间相同的数据 翻页后出现重复数据 【问题来源】 朋友遇到的 【可能原因】 是因为排序字段只有创建时间 【参考链接】 MySQL 官方文档： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/e
产品反馈，用户在使用分页列表时，出现数据重复的问题，查看代码后发现对应的分页SQL并没有使用order by进行排序，但是印象中Mysql的InnoDB引擎会默认按照主键id进行排序，本地测试了一下的确出现了部分数据在不同的页都出现的问题。
select ...from table where exist (子查询)；
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
大家好，我是田维常，可以叫我老田，也可以叫我田哥。2017年的时候，我刚去上海，朋友内推我去美团面试，之前我也写过一个一篇文章，也是在美团面试中遇到的：
innodb行锁 mysql> show global status like '%innodb%lock%'; +-------------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------+-------+ | Innodb_row_lock_current_waits | 0 | | Innodb_row_lock_time
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
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。
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同，使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值，尤其使用内存表临时表进行排序，操作时。因此最好只分
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。
在MySQL中，ORDER BY的实现有如下两种类型： （1）通过有序索引直接取得有序的数据，不用进行任何排序操作即可满足客户端要求 （2）通过MySQL的排序算法将数据进行排序，再将排序后的数据返回给客户端 通过索引得到有序数据是最理想的，但实际情况中常常会遇到第二种情况 如果没有索引可利用时，MySQL又如何实现排序呢？ MySQL目前可以通过两种算法来实现数据的排序操作： （1）取出满足过滤条件、并作为排序条件的字段，及其行指针信息，在Sort Buffer中进行实际的排序操作，然后根据行指针信息到表
在MySQL数据库的数据探索旅程中，排序和分组是不可或缺的工具。然而，当你面对大量数据、重复值等情况时，常规的处理方法可能显得不够灵活。本文将为你揭示一个精妙的技巧：如何在MySQL中先排序，后分组，从而获取每个类型的最新数据，助你轻松驾驭复杂的数据处理任务。
**内存临时表排序：**在MySQL中，使用InnoDB引擎执行排序操作时，当处理的数据量较小，可以在内存中完成排序时，MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下，MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果，这样可以快速地对数据进行排序，提高查询效率。
由于客户需求，需要按照汉字的首字拼音排序，项目开发中免不了数据的排序问题，排序中又免不了对中文的处理。今天分享一下如何在mysql中对中文进行排序，介绍下thinkphp连贯操作的order底层原理
2、在配置MySQL相关参数后，可以通过mysqldumpslow查找出查询较慢的SQL语句。
慢查询可以帮我们找到执行慢的 SQL，在使用前，我们需要先看下慢查询是否已经开启，使用下面这条命令即可：
MySQL排序字段数据相同不能分页问题，最近同事遇到一个列表的分页有bug，点击第1行，第2行数据会出现重复的，初步怀疑是数据重复了，通过SQL查询，确认数据都没重复。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
MySQL支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据，下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
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。
在访问数据库时，应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源，并增加网络开销。 例如在处理分页时，应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据，而不是向应用程序返回全部数据后，再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来，避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询，应该只返回需要的列。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
查看索引长度是74=(3*24+2),可以算出联合索引中只使用了name前缀索引.
首先开启慢查询日志，由参数slow_query_log决定是否开启，在MySQL命令行下输入下面的命令：
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知，大访问量的情况下，可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力，不过一切的原点，都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验，从配置以及调节索引的方面入手，对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题，找出瓶颈，所以，先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置，没有则在my.cnf中添加，如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
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。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
当数据量比较大的时候比如select * from u_user limit 10000000,10
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句，帮我们找到执行慢的SQL，方便我们对这些SQL进行优化。
（1）对于MyISAM存储引擎的表，可以使用：DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭 MyISAM 表非唯一索引的更新。
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源，SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行，而其中10条SQL执行时间过长，从而导致每秒只能完成90条SQL，所有新的SQL将进入排队等待，直接影响业务，然后用户就各种投诉来了。
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
有些应用系统就是要在(MYSQL 5.x)使用ORDER BY ,当然知道MYSQL 在ORDER BY DESC 上有问题的人都会强烈建议,不要在MYSQL上经常使用ORDER BY ,同时使用GROUP BY 的时候后面还建议带一个 order by null.
我们自豪的宣布 MySQL 5.7 稳定版开放下载了。 MySQL 5.7.9 是目前世界上最流行开源数据库的一令人兴奋的新版本， 比 MySQL 5.6 快 3 倍，同时还提高了可用性，可管理性和安全性。一些重要的增强功能如下：
在使用explain分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
开启了MySQL慢查询日志之后，MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来，这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。
设计mysql表结构的时候，有很多数据类型供我们选择，下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构，在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
看了之前Gr36_前辈在先知上的议题，其中有提到排序注入，最近经常遇到这样的问题，所以先总结下order by 排序注入的知识。 环境信息 测试环境：操作系统ubuntu0.14.04.1 MY
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划，还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
最近有粉丝秋招面试回来，说原来MySQL在互联网公司原来如此的重要！京东和阿里的面试中都被问到了。。。。。兄弟你才知道啊！ 防止在后续求职跳槽中还有对“MySQL”掉以轻心的人，这里给大家再简单强调一下： 近年来在互联网行业中，MySQL稳居第二，随时可能超过Oracle，随着其性能一直在被优化，安全机制也趋向成熟，更重要的是开源免费的，所以目前互联网行业中MySQL的使用是非常多的，也是求职中的面试重点。 很多人拥有大厂梦，却容易在面试中因为MySQL败下阵来。 原因是很多人平时工作上没机会接触，小公司的
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