SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
例如，我们有一个包含用户 ID 的 JSON 数组 [1, 2, 3]，我们希望查询所有这些用户的信息。在这种情况下，我们需要将 JSON 数组转换为 IN 子句的形式。
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JPA 这部分内容上手很容易，但是涉及到的东西还是挺多的，网上大部分关于 JPA 的资料都不是特别齐全，大部分用的版本也是比较落后的。另外，我下面讲到了的内容也不可能涵盖所有 JPA 相关内容，我只是把自己觉得比较重要的知识点总结在了下面。很多地方我自己也是参考着官方文档写的，官方文档非常详细了，非常推荐阅读一下。这篇文章可以帮助对 JPA 不了解或者不太熟悉的人来在实际项目中正确使用 JPA。
上次怎么大概说了一下or,!=,in/not in between,like,limit,order by,group by。
两张表连表查询可以使用join、exists和in等方式，其中exists和in都属于依赖子查询。参考博客1给出了三种方式使用场景。本文记录一次将join查询转换成exists查询后，性能得到了20倍以上的提升。
在class中先使用注解的形式，将class和表做一个映射关系（属性名称和字段名称的映射）。
这个功能刚上线不久，起初查询和导出速度都是蛮快的，把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
以上就是MySQL 连接查询的资料整理，大家如有疑问可以留言讨论，共同进步，感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
不可否认的是 JPA 使用是非常方便的，极简化的配置，只需要使用注解，无需任何 xml 的配置文件，语义简单易懂，但是，以上的一切都建立在单表查询的前提下的，我们可以使用 JPA 默认提供的方法，简单加轻松的完成 CRUD 操作。
前面文章，我们学习了 MySQL 慢日志相关内容，当我们筛选得到具体的慢 SQL 后，就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章，我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
引言 不可否认的是 JPA 使用是非常方便的，极简化的配置，只需要使用注解，无需任何 xml 的配置文件，语义简单易懂，但是，以上的一切都建立在单表查询的前提下的，我们可以使用 JPA 默认提供的方法，简单加轻松的完成 CRUD 操作。 但是如果涉及到多表动态查询， JPA 的功能就显得有些捉襟见肘了，虽然我们可以使用注解 @Query ，在这个注解中写 SQL 或者 HQL 都是在拼接字符串，并且拼接后的字符串可读性非常的差，当然 JPA 还为我们提供了 Specification 来做这件事情，从我个人使用体验上来讲，可读性虽然还不错，但是在初学者上手的时候， Predicate 和 CriteriaBuilder 使用方式估计能劝退不少人，而且如果直接执行 SQL 连表查询，获得是一个 Object[] ，类型是什么？字段名是什么？这些都无法直观的获得，还需我们手动将 Object[] 映射到我们需要的 Model 类里面去，这种使用体验无疑是极其糟糕的。
ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
概述： 交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。）
性能优化（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如慢查询等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时，在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点，都是面试官考察的重点内容。
他说，这里似乎很多玩的，有没有数据库语句好玩的呢？然而随手写了几条，我觉得呢看看书再实践实践应该很不错的。 ---- CASE WHEN 条件判断表达式 # 字段的值使用代号，节省内存 mysql> SELECT `name`,`age`,`sex` FROM `admin`; +----------+-----+-----+ | name | age | sex | +----------+-----+-----+ | AlicFeng | 21 | 1 | | Alice
数据库就是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。 简单的说，数据库（database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据提供的多种方法来管理数据库里的数据。
最近看到一篇博客《撸一段 SQL ? 还是撸一段代码？》，文章举例说明了一个连表查询使用程序code来写可读性可维护性更好，但是回帖意见不一致，我想作者在理论层面没有做出更好的论述，而我今天才
趁着下午的空闲时间，研究了一下mybatis-flex，看着对我还是挺有吸引力的。于是打开了官网，先从代码生成开始：
3、连表删除的最后那个问题，大家可以从 从哪些表删除 来思考，对比下官方给的案例
数据库主要是用来存储的，我们应避免让数据库做运算，比如写定时任务，存储过程等。复杂的计算应该在程序代码中实现。我们应该尽量简单的使用数据库。
本文实例讲述了laravel5.6框架操作数据curd写法(查询构建器)。分享给大家供大家参考，具体如下：
sql执行结果 确实是四条。 到此真相大白，确实是插件的锅。查看插件源码：
本人在做测试服务的过程中，开发了一个功能，就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id，功能非常简单，就是执行sql语句，处理返回结果，再返回。
解决办法，起别名 total = this->model ->alias([‘fa_xb_order’=>’xborder’])//解决tp5 连表查询，时间区间查询报错的bug ->with([‘xborder’,’xbordergoods’]) ->where(where) ->order(
当感觉mysql性能出现问题时，通常会先看下当前mysql的执行状态，使用 show processlist 来查看，例如 mysql> show processlist; +—–+————-+——————–+ | Id | User | Host | db | Command | Time| State | Info +—–+————-+——————–+ |207|root |192.168.0.2:51621 |mytest | Sleep | 5 | | NULL |208|root |192.168
这张表中的activated_time和store_id均有索引，但是先线上explain时却是走的全表扫描。
在MySQL中如果两张表的字符排序集（Collate）不同（比如一张表为utf8mb4_general_ci， 另一张表为utf8mb4_unicode_ci），在连表查询时就可能会如下类似的错误：
在使用MongoDB存储数据的时候，我们查询的时候，有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库，连表查询，很多时候，需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后，我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
说到数据库每次面试都会在sql语句上吃大亏，考察的问题无非是去重，连表查询，求最值，平均值等，看起来很简单吧，但是写起来还真有点困难，不会sql面试会大打折扣。于是决定好好整理下sql，希望对大家有帮助
一对多：先一后多，外键可以为对象或依赖表的主键（publish and book)
建表的角度上 1、合理安排表关系 2、尽量把固定长度的字段放在前面 3、尽量使用char 代替varchar 4、分表：水平分和垂直分
SQL，指结构化查询语言，全称是 Structured Query Language，是一种 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言，可以让我们可以处理数据库。
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能，他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询，这就意味的你的循环有多少次，就会查询多少次数据库，这是很恐怖的场景。
postgres不知不觉已经升到了版本13,记得两年前还是版本10，当然这中间一直期望着哪天能在项目中使用postgresql，现在已实现哈～； 顺带说一下：使用postgresql 的原因是它的生态完整，还有一个很重要的点儿是 速度快 这个在第10版的时 这么说也许还为时过早， 但是在13这一版本下一点儿也不为过,真的太快了，我简单的用500w的数据做聚合，在不建立索引(主键除外)的情况下 执行一个聚合操作，postgres 的速度是mysql的8倍，真的太快了～；好了，这一章节我就聊一聊我实际碰到的问题，就是：跨库查询，这里是用mysql_fdw实现的。
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条，还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条，则将符合条件的资料都筛选出来，再按时间排序，再取一笔资料。 SQL如下：
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最近线上遇到一个问题，后台一个查询把服务给整挂了，然后找了dba看了下sql慢查询，我们explain一下结果。
参考 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530
某天本猿按部就班地上班，喝着一杯刚刚好的白开水，一缕阳光透过没有关好的窗帘偷偷照进了我的座位，看着安静的工作群，刷着各种新闻，溜达一下各大社区，这摸鱼时间真的太好了。。。然鹅，客服小姐姐的一条消息打破一切的宁静，又要开始修BUG了!!!!
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、连表查询的原因 （1）如果查询结果不在一个表中，在多个表中，那就需要将表关联，进行连表查询。 （2）连表查询大多数都作用在外键得基础上。—表与表之间有关
假设两张表 user: id name dept_id dept: id dept_name
demo 地址：https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档：官方文档
Django的orm操作本质上会根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句；所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....，如果数据库迁移，只需要更换Django的数据库引擎即可；
前提：所有实验操作是基于mysql5.6，其他版本可能有差异，届时以具体的情况为准。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
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