先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
MySQL权限系统保证所有的用户只执行允许做的事情。当你连接MySQL服务器时，你的身份由
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：
在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，连接查询是一项重要的数据库操作，它允许我们从多个表中检索和组合数据，以便进行更复杂的查询和分析。
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
其实主键的概念，在我们的日常生活中也经常用到，比如每个人都会有的身份证号码，就可以认为是一个主键；以及在读书时拥有的学号，也是一种主键。
理解：查询语句中涉及到的字段来自于多张表，将这种查询称为多表连接查询 语法：select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例： select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积： 现象：表1和表2连接，结果为两表的完全连接结果，数据不正确 表1m行，表2 n行，结果为：m*n 行 产生原因：没有有效的连接条件 解决办法：添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样，但名称不一定一样！一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★： sql92语法： 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接（支持的不太好，mysql压根不支持） sql99语法： 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接（mysql不支持）
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
如果您点开这篇文章，估计您已经知道MySQL中用户定义函数（UDF）的用途。如果您需要快速了解UDF，请参阅MySQL参考手册“https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/adding-udf.html”。如果您创建过自己的UDF，是否曾经遇到过与UDF相关的字符集问题？如果遇到过，这篇文章将会提供一些帮助，如果您打算编写新的UDF，最好也阅读一下这篇文章。MySQL UDF框架在最初设计时，没有考虑字符串参数和返回值的字符集。这意味着UDF的参数和返回值将会使用“二进制”字符集。即使用户定义了字符集，服务器返回的字符串，也会忽略该字符集。现在，我们已经向UDF框架添加了字符集功能，用户可以读取或设置UDF参数的字符集，还可以根据需要转换返回值的字符集。
多表查询的过程就是先计算两张表的笛卡尔积，再根据一些条件对笛卡尔积中的记录进行筛选
MySQL学习仓库Up-Up-MySQL，这是一个学习MySQL从入门实战到理论完善，再到精通的一个仓库，后面会把MySQL的学习资料上传上去！欢迎大家star与fork起来！
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
1，没有数据库，使用磁盘文件存储数据； 2， 层次结构模型数据库； 3，网状结构模型数据库； 4，关系结构模型数据库：使用二维表格来存储数据; 5，关系-对象模型数据库； MySQL就是关系型数据库！
主要使用两个函数进行php备份数据库，缺点：不适合备份大型数据库 这里只是讲解下基本原理 备份基本原理过程：连接数据库服务器，查询表，导出表结构 查询数据，存入文件 恢复数据库：连接数据库，导入结构，插入数据 获取表名，使用函数mysql_list_tables mysql_list_tables() 接受一个数据库名并返回和 mysql_query() 函数很相似的一个结果指针。 用 mysql_tablename() 函数来遍历此结果指针 或者任何使用结果表的函数，例如 mysql_fetc
Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？ 占用CPU过高，可以做如下考虑： 1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引； 2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
在上一期《权限系统表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们针对mysql 系统库中的权限表做了一个简单的认识，本期我们将在上一期的基础上详细介绍MySQL 的访问权限控制系统，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧。
2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达：
Hash Join作为表连接的基础连接类型，各大关系型数据库（譬如Oracle、sqlserver、Postgres等）很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖，Oracle数据库支持三种主流的连接类型：Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join，这点一直为人诟病。千呼万唤始出来，MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中，Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
其中两个账户有相同的用户名monty和密码some_pass。两个账户均为超级用户账户，具有完全的权限可以做任何事情。一个账户 ('monty'@'localhost')只用于从本机连接时。另一个账户('monty'@'%')可用于从其它主机连接。请注意monty的两个账户必须能从任何主机以monty连接。
相比于5代版本，这款跨越6、7代版本的8代版本有许多的好评，当然我也没体验过5代版本，反正要用就用最新的嘛。
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
MySQL 在安装时会自动创建一个名为 mysql 的数据库，mysql 数据库中存储的都是用户权限表。用户登录以后，MySQL 会根据这些权限表的内容为每个用户赋予相应的权限。
1、自连接查询是特殊的多表连接查询，因为两个相关查询的表是同一个表，通过取别名虚拟成两个表然后连接。
6 聚合函数 聚合函数是用来做纵向运算的函数： l COUNT()：统计指定列不为NULL的记录行数； l MAX()：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； l MIN()：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； l SUM()：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0； l AVG()：计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0； 6.1 COUNT 当需要纵向统计时可以使用COUNT()。 l 查
MySQL 中字符串既可以用单引号也可以用双引号，而 Oracle 中只能用单引号。
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
SQL Join联接子句用于在两个或更多在数据库中的表的记录组合。JOIN是通过使用从两个表字段共通的值组合连接起来。MySQL官方只提供了三种join方式，内连接、左连接和右连接，不支持其他的连接关键字。但是可以通过一定的语法将达到其他的连接的效果。
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
1、参考书籍：MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源，调整系统参数使MYSQL运行更快，更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化，更新速度优化，mysql服务器优化等等。此处，介绍以下几个优化。包含，性能优化的介绍，查询优化，数据库结构优化，mysql服务器优化。 Mysql优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高mysql数据库整体的性能，另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。
发送完认证请求之后，服务端返回 OK Response ，然后就可以发送执行命令消息了；报文结构为
最近在学习scrapy redis，在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下，本篇为mysql篇，实例比较简单，学习sql还是要动手实操记的比较牢。
SQL Join 连接子句用于在两个或更多在数据库中的表的记录组合。JOIN是通过使用从两个表字段共同的值组合连接起来。MySQL官方只提供了三种join方式，内连接、左连接和右连接，不支持其他的连接关键字。但是可以通过一定的语法将达到其他的连接的效果。
sync_binlog， binlog的刷新写入方式，这个参数不仅影响到binlog对MySQL所带来的性能损耗，而且还影响到MySQL中数据的完整性。参数设置说明如下：
9 月初，我对 python 爬虫 燃起兴趣，但爬取到的数据多通道实时同步读写用文件并不方便，于是开始用起mysql。这篇笔记，我将整理近一个月的实战中最常用到的 mysql 语句，同时也将涉及到如何在python3中与 mysql 实现数据交换。
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
前面我们已经完整的介绍了performance_schema 、sys、information_schema三个系统库，今天开始我们为大家开启"全方位认识 mysql 系统库"系列，这也是MySQL中的最后一个系统库 ，在更早之前，我们在《MySQL 的 help 命令你真的会用吗？》一文中其实已经介绍过mysql 系统库的帮助信息表了。在接下来的系列文章中，我们将全面介绍 mysql 系统库。下面，请跟随我们一起开始mysql 系统库 的学习之旅吧。
-- select * from information_schema.PROCESSLIST where info is not null;
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
服务器上mysql的用户有两种: 1. 本地用户 从本机连接mysql，例如: mysql部署在A服务器上，从A上连接mysql的用户 2. 远程用户 从外部的服务器上连接mysql，例如: mysql部署在A服务器上，从B服务器上连接 A上的mysql的用户
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
查询数据时，如果表名很长，使用起来不方便，此时，就可以为表取一个别名，用这个别名来代替表的名称 SELECT * FROM 表名 [AS] 别名； 注意，为表指定别名，AS关键字可以省略不写。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
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