上篇文章说了，mysql5.6.6版本之前数据默认在系统表空间，之后默认在独立表空间，innodb因为索引和数据在一个b+树，所以两个文件，一个文件结构，一个存数据，myISAM则是三个文件。一个聚簇索引有两个段，叶子段和非叶子段，一个段有他专属的区，数据刚开始存在碎片区，不属于任何段，直属表空间。
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存，并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。 数据库的数据分为冷数据和热数据库，通俗的讲冷数据是存储在磁盘上不经常查询的数据；而热数据是频繁查询的数据，这部分数据会被缓存到内存中。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 第 10 章 数据库与缓存 目录 10.1. 什么是数据库缓存？ 10.2. 为什么缓存数据呢？ 10.3. 什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6
全字段排序在内存中进行，不涉及磁盘IO、不需要回表操作，但数据量受内存大小影响，有局限性。 语句执行流程：
2、为了支持filesort，优化器可以分配内存sort_buffer_size区域。
作者：李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。
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。
对上述原始数据，按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
用户可以用SQL语句逐一从游标中获取记录，并赋给主变量，交由python进一步处理，一组主变量一次只能存放一条记录
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
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。
这个排序过程叫做全字段排序，因为需要返回的字段都放入了 sort_buffer 参与排序过程。
我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析（语法分析->语义分析->生成执行计划），SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。
接着上篇博客，我们来谈谈java操作cassandra分页，需要注意的是这个分页与我们平时所做的页面分页是不同的，具体有啥不同，大家耐着性子往下看。
JDBC（Java DataBase Connectivity）就是Java数据库连接，说白了就是用Java语言来操作数据库。原来我们操作数据库是在控制台使用SQL语句来操作数据库，JDBC是用Java语言向数据库发送SQL语句。
JDBC的作用 JDBC为java访问数据库提供通用的API，可以为多种关系数据库提供统一访问。因为SQL是关系式数据库管理系统的标准语言，只要我们遵循SQL规范，那么我们写的代码既可以访问MySQL又可以访问SQL Server. 简单的说，JDBC可以做三件事： 与数据库建立连接 发送SQL语句 处理结果 JDBC中重要的类 java.sql.DriverManager：用来加载不同的JDBC驱动程序并且为创建的新的数据库连接提供支持； java.sql.Connection：完成对某一指定数据库的连接
JDBC为java访问数据库提供通用的API，可以为多种关系数据库提供统一访问。因为SQL是关系式数据库管理系统的标准语言，只要我们遵循SQL规范，那么我们写的代码既可以访问MySQL又可以访问SQL Server.
尤其是大对象，80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的： 【1】数据库（包括 Mysql和 Mongodb等 NOSql数据库），结果集太大； 【2】第三方接口传输的大对象； 【3】消息队列，消息太大；
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
Jdbc JDBC入门 1 什么是JDBC JDBC（Java DataBase Connectivity）就是Java数据库连接，说白了就是用Java语言来操作数据库。原来我们操作数据库是在控制台使用SQL语句来操作数据库，JDBC是用Java语言向数据库发送SQL语句。 2 JDBC原理 早期SUN公司的天才们想编写一套可以连接天下所有数据库的API，但是当他们刚刚开始时就发现这是不可完成的任务，因为各个厂商的数据库服务器差异太大了。后来SUN开始与数据库厂商们讨论，最终得出的结论是，由SUN提供一套访
在 MySQL中，慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据，那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的，那就是MongoDatabase Profiler.不仅有，而且还有一些比MySQL的
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
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
今天优化了一个，join关联查的语句，需要优化join的语句，那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼，百战百胜！！
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助 SQL 语句的执行的。其中，我们在排序的时候用到了 sort buffer，在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
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。
什么是临时表：MySQL用于存储一些中间结果集的表，临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，Mysql会自动删除表并释放所有空间。为什么会产生临时表：一般是由于复杂的SQL导致临时表被大量创建
Extra的 Using filesort 表示需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存（sort_buffer）用于排序。
这些天，一半的时间都花在练车了，导致毕设进度就慢下来了。而且最近完美主义越来越严重，就加了个调优的小版本。本来今天应该进入第二个阶段了（主redis），结果现在还在对第一个版本进行调优。所以目前还是主mysql。
（1）所有使用NULL值的情况，都可以通过一个有意义的值的表示，这样有利于代码的可读性和可维护性，并能从约束上增强业务数据的规范性。
假设有这么一个需求：查询出城市是 “南京” 的所有用户名，并且按照用户名进行排序，返回前 1000 个人的姓名、年龄。
MySQL索引下推学习 表结构 CREATE TABLE `demo` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(50
http://blog.csdn.net/qtyl1988/article/details/39519951
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的， Oracle Query Cache 是缓存执行计划的，而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻，但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的，这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
概念 1.普通索引：最基本的索引，它没有任何限制 2.唯一索引：索引列的值必须唯一，且不能为空，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 3.主键索引：特殊的索引，唯一的标识一条记录，不能为空，一般用primary key来约束。 4.联合索引：在多个字段上建立索引，能够加速查询到速度 5.Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复的行，同时进行默认规则排序 6.Union all：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序
在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。
SQL Server有工具进行数据库的优化，Mongo Database Profiler.不仅有，而且功能更强大。 MongoDB 自带 Profiler，可以非常方便地记录下所有耗时过长操作，以便于调优。有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别，第一种是直接在启动参数里直接进行设置。 启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。 也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置。可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的P
MYSQL * stdcall mysql init (MYSQL *mysql): 初始化一个数据库.如果传NULL.则返回一个数据库对象
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
1，内存泄漏（代码有问题，对象引用没及时释放，导致对象不能及时回收）
前言 上文 使用PostgreSQL进行中文全文检索 中我使用 PostgreSQL 搭建完成了一套中文全文检索系统，对数据库配置和分词都进行了优化，基本的查询完全可以支持，但是在使用过程中还是发现了一些很恼人的问题，包括查询效果和查询效率，万幸都一一解决掉了。 其中过程自认为还是很有借鉴意义的，今天来总结分享一下。 博客欢迎转载，请带上来源：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/8253131.html ---- 使用B树索引优化查询效果 分词问题 一开始是分词效果的
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的ORDER BY列都是WHERE子句中的常量 constants 。如果索引不包含查询访问的 列，则仅当索引访问比其他访问方法有效时才使用索引，使用索引是否比扫描全表更有效。 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1, key_part2; 在key_part1,key_part2 建立索引 查询使用SELECT*，它可以选择比key_part1和key_part2更多的列。在这种情况下，扫描整个索引并查找表行以查找不在索引中的列可能比扫描表和对结果排序更昂贵。如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。
只听到产品又开始口若黄河：我需要要查询到city是“上海”的所有人的name，并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
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