mysql执行查询语句之前，把查询语句同查询缓存中的语句进行比较，且是按字节比较，仅完全一致才被认为相同。如下，这两条语句被视为不同的查询
MYSQL的查询缓存本质上是缓存SQL的hash值和该SQL的查询结果，如果运行相同的SQL，服务器将直接从缓存中删除结果，不再分析、优化、最低成本的执行计划等一系列操作。
很多数据库产品都能缓存查询的执行计划，对于相同类型的 SQL 就可以跳过 SQL 解析和执行计划生成阶段。 MySQL 在某种场景下也可以实现，但是 MySQL 还有另一中不同的缓存类型：缓存完成的 SELECT 查询结果，也就是查询缓存。 MySQL 将缓存存放在一个引用表中，类似 HashMap 的数据结构， Key 查询 SQL 语句， Value 则是查询结果。当发起查询时，会使用 SQL 语句去缓存中查询，如果命中则立即返回缓存的结果集。
flushInterval：刷新间隔时间，单位为毫秒。如果不配置，那么当SQL被执行的时候才会去刷新缓存。
TUNE TABLE命令根据表中当前的数据对现有表进行调优。 该数据应该代表表完全填充时所期望的数据。
客户端通过IP地址、端口号、用户名、密码等信息连接MySQL数据库，然后通过数据库的连接管理工具进行连接验证，确认用户名和密码的权限，是否可以访问数据库，可以访问哪些数据库。
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。
大家好！我是黄啊码，鉴于大家对于学习的热情，从今天起，将连载mysql的相关知识，需要学习的可以注意我的更新学习，后期估计会开启付费专栏，但当前完全可以白嫖，希望大家珍惜！
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
不可缓存查询数，current_date等不确定函数或者查询结果大于query_cache_limit使得查询不可缓存
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询，而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时，而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常，PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后，但在动态SQL中，可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句，转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备，必须清除缓存的查询。
学习了极客时间MySql课程，做个总结 以一条select语句为例：select * from T where ID=4 ，梳理下执行的流程
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景，社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断，早期缓存设计时由于流量不是很大，未体现出明显的问题，近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题，因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计，以保障收藏业务的性能和稳定性。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）。所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
运行时计划选择(RTPC)是一个配置选项，它允许SQL优化器利用运行时(查询执行时)的离群值信息。运行时计划选择是系统范围的SQL配置选项。
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如果指定的类名不存在，或者指定的字母大小写不正确，则跳过该类名，命令继续清除列表中的下一个缓存查询; 对于无效的类名，不会执行任何操作，也不会生成任何错误。 如果指定的表没有任何关联的缓存查询，或者该表不存在，则不执行任何操作，也不会产生错误。
基于Thinkphp+mysql 开发的,后台管理Whois服务器信息,还有域名查询记录,有效的缓存查询记录 域名查询了第一次就会缓存到数据库里面,如果有数据库数据,则优先显示数据库的数据,也可以查询时更新缓存记录!
启动：net start mySql; 进入：mysql -u root -p/mysql -h localhost -u root -p databaseName; 列出数据库：show databases; 选择数据库：use databaseName; 列出表格：show tables； 显示表格列的属性：show columns from tableName； 建立数据库：source fileName.txt; 匹配字符：可以用通配符_代表任何一个字符，％代表任何字符串; 增加一个字段：alter table tabelName add column fieldName dateType; 增加多个字段：alter table tabelName add column fieldName1 dateType,add columns fieldName2 dateType; 多行命令输入:注意不能将单词断开;当插入或更改数据时，不能将字段的字符串展开到多行里，否则硬回车将被储存到数据中; 增加一个管理员帐户：grant all on *.* to user@localhost identified by "password"; 每条语句输入完毕后要在末尾填加分号';'，或者填加'\g'也可以； 查询时间：select now(); 查询当前用户：select user(); 查询数据库版本：select version(); 查询当前使用的数据库：select database(); 1、删除student_course数据库中的students数据表： rm -f student_course/students.* 2、备份数据库：(将数据库test备份) mysqldump -u root -p test>c:\test.txt 备份表格：(备份test数据库下的mytable表格) mysqldump -u root -p test mytable>c:\test.txt 将备份数据导入到数据库：(导回test数据库) mysql -u root -p test 3、创建临时表：(建立临时表test_temp) create temporary table test_temp(name varchar(10)); 4、创建表是先判断表是否存在 create table if not exists students(……); 5、从已经有的表中复制表的结构 create table table2 select * from table1 where 1<>1; 6、复制表 create table table2 select * from table1; 7、对表重新命名 alter table table1 rename as table2; 8、修改列的类型 alter table table1 modify id int unsigned;//修改列id的类型为int unsigned alter table table1 change id sid int unsigned;//修改列id的名字为sid，而且把属性修改为int unsigned 9、创建索引 alter table table1 add index ind_id (id); create index ind_id on table1 (id); create unique index ind_id on table1 (id);//建立唯一性索引 10、删除索引 drop index idx_id on table1; alter table table1 drop index ind_id; 11、联合字符或者多个列(将列id与":"和列name和"="连接) select concat(id,':',name,'=') from students; 12、limit(选出10到20条)<第一个记录集的编号是0> select * from students order by id limit 9,10; 13、MySQL不支持的功能 事务，视图，外键和引用完整性，存储过程和触发器 14、MySQL会使用索引的操作符号 <,<=,>=,>,=,between,in,不带%或者_开头的like 15、使用索引的缺点 1)减慢增删改数据的速度； 2）占用磁盘空间； 3）增加查询优化器的负担； 当查询优化器生成执行计划时，会考虑索引，太多的索引会给查询优化器增加
查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
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。
那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？这里以查询请求为 例展示：
在你登录失败时, 经常会遇到”Access denied for user”错误, 就是连接器中的权限验证没有通过.
MySQL是目前最流行的关系型数据库管理系统之一，它的体系结构和存储引擎是MySQL性能和功能的重要组成部分。了解MySQL的体系结构和存储引擎，可以帮助开发人员更好地理解MySQL的工作原理，并在实际开发中优化数据库性能。
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图可以清晰的看到 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
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。
各种语言都提供了连接mysql数据库的方法，比如jdbc、php、go等，可根据选择 的后端开发语言选择相应的方法或框架连接mysql
可以使用解释或显示计划工具来显示SELECT、DECLARE、UPDATE、DELETE、TRUNCATE TABLE和一些INSERT操作的执行计划。这些操作统称为查询操作，因为它们使用SELECT查询作为其执行的一部分。InterSystems IRIS在准备查询操作时生成执行计划；不必实际执行查询来生成执行计划。
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
mysql的内存参数分别有两大类，一类是线程独享的内存，一类是全局共享的内存 线程独享内存：join_buffer_size、sort_buffer_size、read_buffer_size顺序读取数据缓冲区、read_rnd_buffer_size随机读取数据缓冲区、bulk_insert_buffer_size批量插入暂存使用内存、tmp_table_size内部临时表使用内存、max_heap_table_size内存表使用内存 join_buffer_size:The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use indexes and thus perform full table scans.When Batched Key Access is used, the value of join_buffer_size defines how large the batch of keys is in each request to the storage engine用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引因而执行全表扫描的联接的缓冲区的最小大小。当使用批处理密钥访问时，join_buffer_size的值定义了向存储引擎发出的每个请求中的批处理密钥的大小 sort_buffer_size:Each session that must perform a sort allocates a buffer of this size每个必须执行排序的会话都会分配一个这种大小的缓冲区 read_buffer_size:Each thread that does a sequential scan for a MyISAM table allocates a buffer of this size (in bytes) for each table it scans对MyISAM表进行顺序扫描的每个线程为其扫描的每个表分配一个这种大小(以字节为单位)的缓冲区 tmp_table_size:The maximum size of internal in-memory temporary tables. 内存中内部临时表的最大大小。mysql临时表分为两种，一种是使用create temporary table创建的，称为为外部临时表，一种是因union、order by、group by、distinct等语句产生的，称为内部临时表 max_heap_table_size:This variable sets the maximum size to which user-created MEMORY tables are permitted to grow此变量设置允许用户创建的内存表增长的最大大小
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等
缓存查询属性是我们在实际开发中会遇到的，什么是缓存查询属性呢？举个例子来说，在电子商城的订单系统中每个账户都有自己的订单数据，有时用户需要查看自己截止到目前所订单的数量，那么这个账户的订单数量可以被视为 查询属性，因为从众多的订单中统计出某个账户的订单数量是一件会消耗很多资源的命令，因此会将这个订单数量存储在缓存中（例如存储在RavenDB中），在后续查询中我们不需要再次从数据库中查询，只需要在缓存冲查询即可，这就叫做 缓存查询属性。 缓存查询属性的行为开起来很常见也很有意义，但是着是一个不良的行为。为什么这么说呢？首先在大部分领域中这种类似的属性并不是客户必须有的部分（可有可无），也不是客户文档必须包含的部分，其次，为了保证这个属性会在相关内容变更（例如订单删除和新增）时也跟着更改，我们就需要在相关内容发生变化时也去改变它的内容，等于说我们要对数据库多进行N次的操作，然后将更新的数据在存入缓存中，这样就会增大失败的概率，接着，我在进行开发设计前还需要考虑哪些操作会改变查询属性，如果是比较简单的项目还好，那如果是大型项目呢？里面的操作错综复杂，如何保证覆盖所有的操作？ 缓存查询属性这个问题其实是一个业务和成本方面的问题，在大多数情况下我们只是想在页面中展示这个值，并且要从关系型数据库中查询出这个值的话可能会很昂贵，因此很多人会将这个值直接放在缓存中。在 RavenDB 中我们可以使用 MapReduce 聚合操作来处理，我们根本就不需要缓存这种属性，也减少了成本，MapReduce的使用因为是一个很大的模块，因此我将放在后面专门开始一个专题来讲解。在解决完缓存查询属性的问题后，下一步我们该考虑如何处理并发的问题和并发问题对建模的影响，这个问题我将放在下一篇文章讲解。
一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。
昔日庖丁解牛，未见全牛，所赖者是其对牛内部骨架结构的了解，对于MySQL亦是如此，只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程，才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么：
分页查询是一个常用的功能，当单表数据量达到百万级别，查询速度缓慢，那么如何优化呢？
今天是《MySQL核心知识》的第2章，今天给大家讲讲MySQL的常用命令，好了，不多说了，开始今天的正题。
回顾与说明 本文是DotNET企业架构应用实践系列中的一篇文章，同时也是一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发系统中的一篇文章，所以本文应该还有一个副标题“一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-WinForm应用篇-在商口入库业务中使用缓存与缓存查询”，为什么会是这样呢？这个原因主要是我希望我在讲企业架的时候有结合具体的实例进行讲解，而不是泛泛而谈，而在AgileEAS.NET平台的案例开发中也正好涉及这样的内容。 在前面的WinForm篇前面
在现代应用中，数据库扮演着至关重要的角色，而MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统，面对大量并发查询时的性能问题成为了一个挑战。除了使用临时表外，还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。
在mysql服务器高负载的情况下，必须采取一种措施给服务器减轻压力，减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句，优化服务器的配置参数，从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存（key cache）和查询缓存（query cache），这主要讲解mysql的查询缓存（query cache）机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区（buffer）和缓存（cache
开门见山，当我们输入一条 SQL 语句的时候，MySQL 内部究竟执行了什么？直接上架构图，我们才能对其有一个概念，而不要陷入细节之中。
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍，也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手，介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践：缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术；并支持使用JCache（JSR-107）注解简化我们开发；Cache接口为缓存的组件规范定义，包含缓存的各种操作集合；Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现；如RedisCache，EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等；本文我们就来介绍下SpringCache的具体使用。
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
Redis的执行器非常薄，所以Redis只支持有限API，几乎没聚合查询能力，也不支持SQL。存储引擎也简单，直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
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