以下是架构图（实际架构图根据现有机房架构和实际会比下图复杂，但整体思路不变）：
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
还是看看第二种：使用.format()函数，很多时候我都是使用这个函数来对sql参数化的
以下是 SQL SELECT 语句使用 WHERE 子句从数据表中读取数据的通用语法：
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
1、在业务复杂的系统中，有这么一个情景，有一句sql语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务，使用主从复制，让主库负责写，从库负责读，这样，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运作
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
锁定所有表（防止数据库状态值变化，锁定后，这时候只能读，不能写，写请求会在解锁后执行）
select ...from table where exist (子查询)；
MySQL 源码数量庞大，各种功能的代码盘根错节，相互交织在一起，形成一张复杂的网。
如果我们需要对读取的数据进行排序，我们就可以使用 MySQL 的 ORDER BY 子句来设定你想按哪个字段哪种方式来进行排序，再返回搜索结果。
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作，本文将主要从以下几个方面展开介绍：
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于I
本来需要插入的表并不多，仅七八张，手动执行下也很快。但是实施人员给过来的sql文件，一张表的数据根据数据量硬生生生成了近10个文件。文件多了，若手动执行，很容易出现遗漏或者重复操作，造成错误。 由于文件内结构比较单一，故用脚本实现。代码如下：
我们知道在 MySQL 中使用 SQL SELECT 命令来读取数据， 同时我们可以在 SELECT 语句中使用 WHERE 子句来获取指定的记录。
一、master记录二进制日志。在每个事务更新数据完成之前，master在二进制日志记录这些改变。MySQL将事务写入二进制日志，即使事务中的语句都是交叉执行的。在事件写入二进制日志完成后，master通知存储引擎提交事务。 二、slave将master的binary log拷贝到它自己的中继日志。首先，slave开始一个工作线程——I/O线程。I/O线程在master上打开一个普通的连接，然后开始binlog dump process。Binlog dump process从master的二进制日志中读取事件，如果已经执行完master产生的所有文件，它会睡眠并等待master产生新的事件。I/O线程将这些事件写入中继日志。 三、SQL slave thread（SQL从线程）处理该过程的最后一步。SQL线程从中继日志读取事件，并重新执行其中的事件而更新slave的数据，使其与master中的数据一致。
之前有做过把爬虫数据写到数据库中的练习，这次想把数据库信息抽离到一个ini配置文件中，这样做的好处在于可以在配置文件中添加多个数据库，方便切换(另外配置文件也可以添加诸如邮箱、url等信息)
数据库事务 什么是事务：事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。，事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。 事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。 事务结束有两种，事务中的步骤全部成功执行时，提交事务，如果其中一个失败，那么将发生回滚操作，并且撤销之前的所有操作。 在MySQL中只
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
MySQL主从同步是在MySQL主从复制(Master-Slave Replication)基础上实现的，通过设置在Master MySQL上的binlog(使其处于打开状态)，Slave MySQL上通过一个I/O线程从Master MySQL上读取binlog，然后传输到Slave MySQL的中继日志中，然后Slave MySQL的SQL线程从中继日志中读取中继日志，然后应用到Slave MySQL的数据库中。这样实现了主从数据同步功能。
本文介绍了什么是MySQL、MySQL的发展历程、特性、应用场景、优缺点以及如何进行MySQL的入门学习。
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
MySQL 事务隔离级别是为了解决并发事务互相干扰的问题的，MySQL 事务隔离级别总共有以下 4 种：
#这个是指slave 连接到master的状态 #当前在等待主发送事件 Slave_IO_State: Waiting for master to send event #master地址 Master_Host: 192.168.1.10 #master的同步账号 Master_User: sync #master端口 Master_Port: 3306 # Connect_Retry: 60 #I/O线程当前正在读取的主服务器二进制日志文件的名称。 Master_Log_File: mysql-bin.
查看一个本地数据库中某个表的数据。这份数据是《MySQL经典50题》的一个表之一：
在前几章节中，我们已经学会了如何在一张表中读取数据，这是相对简单的，但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
一条SQL被一个懵懂的少年，一阵蹂躏，扔向了MySQL服务器的尽头，少年苦苦等待，却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤，费尽苦心想从度娘那边寻求帮助，面对执行计划EXPLAIN，却等来的是无尽的折磨与抓狂。
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中，我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句，但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂，包含多个条件，此时就需要具体分析SQL 使用到的索引，并了解 where 条件的判断逻辑。
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
升级完成之后，放业务请求进来，没到一分钟就开始出现慢查询，然后，慢查询越来越多，业务 SQL 出现堆积。
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关于MySQL主从复制主要同步的是binlog日志，涉及到三个线程，一个运行在主节点（log dump thread），其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点，如下图所示:
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
复制状态信息查看可以通过一些语句如（show slave status）和相关的系统表来进行查看，它们之前有对应的关系
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
以上就是从python读取sql的实例方法的详细内容，更多关于如何从python读取sql的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
📷 Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写 📋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】🤗 💝Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 ---- 环境需求 环境：win10 开发工具：PyCharm Community Edition 2021.2 数据库：MySQL5
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备，本文正式开启子查询系列，这个系列会介绍子查询的各种执行策略，计划包括以下主题：
在前几章节中，我们已经学会了如果在一张表中读取数据，这是相对简单的，但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
在前面的章节中，我们已经懂得如何获取数据库连接 以及 单元测试，下面我们来使用 Statement 来实现 JDBC 的增删查改。
今天盯上了我的“MySQL”收藏夹，打开一看，总共有18篇。简单筛选了一下，有15篇将会在这篇做出选择。 来吧！！！
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