可以看到数据已经插入进来，没有填充数据的列已NULL填充，关于这一点，我们可以在创建表的时候通过DEFAULT来指定默认值，就是在这个时候使用的
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
在使用数据库查询语句时，单表的查询有时候不能满足项目的业务需求，在项目开发过程中，有很多需求都是要涉及到多表的连接查询，总结一下mysql中的多表关联查询
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
有的时候我们在操作数据库时会将两个或多个数据表关联起来通过一些条件筛选数据，在关联表时我们要遵循一些原则，这样会使我们编写的SQL 语句在效率上快很多。
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
0x00 前言 最近看了不少关于WAF绕过的文章，想把理论深化到实践当中去，于是就有了您正在看的这篇文章，这篇文章分为两大部分，分别写的是SQL注入相关的WAF绕过和一句话木马免杀相关的WAF绕过，本文用来做测试的WAF是安全狗（4.0最新版），在一句话木马免杀的章节也会提到一些绕过D盾的技巧。 0x01 绕过安全狗继续SQL注入 其实说白了，绕过WAF就是混淆你的SQL语句，让它以另一种方式呈现出来，以绕过WAF的黑名单正则表达式匹配，至于具体的混淆方法，网络上有很多的文章已经讲的够详细了，在这里我就直接
每次看到select * 的时候都需要用怀疑的眼光审视，是不是真的需要返回全部的列。
在访问数据库时，应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源，并增加网络开销。 例如在处理分页时，应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据，而不是向应用程序返回全部数据后，再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来，避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询，应该只返回需要的列。
1.1.3 定义Dao层接口 public interface ICountryDao { Country selectCountryById(int cid); } 1.1.4 定义测试类 public class Mytest { private SqlSession session; private ICountryDao dao; @Before public void setUp() { session = MyBatisUtils.getSqlSession(); dao = session.getMapper(ICountryDao.class); } @After public void tearDown() { if(session != null) { session.close(); } } @Test public void test01() { Country country = dao.selectCountryById(1); System.out.println(country); } } 1.1.5 定义映射文件 1、多表连接查询方式 <mapper namespace="com.eason.mybatis.dao.ICountryDao"> <resultMap type="Country" id="countryMapper"> <id column="cid" property="cid"/> <result column="cname" property="cname"/> <collection property="ministers" ofType="Minister"> <id column="mid" property="mid"/> <result column="mname" property="mname"/> </collection> </resultMap> <select id="selectCountryById" resultMap="countryMapper"> select cid, cname, mid, mname from t_country, t_minister where cid=#{xxx} and cid=countryId </select> </mapper>
当我们遇到一个慢查询语句时，首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理，优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
当我们查询如课程信息的时候往往需要连同课程的学业导师一同查询出来，最原始的方法自然是将学业导师的信息单独添加在课程数据内，但在数据复用率高的情况下显然需要将导师信息单独放置在一张表中，这是我们就需要进行多表数据查询就是关联查询。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
什么是多表关联查询？ 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据，此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字：INNER JOIN 1.等值连接/相等连接： 使用”=“关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列，形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中，涉及到的两个表是同一个表，这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字：LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字：RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字：FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据，是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字：CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积，得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。
通过梳理 MySQL中的 SQL执行过程我们发现，任何流程的执行都存在其执行环境和规则，主要导致慢查询最根本的问题就是需要访问的数据太多，导致查询不可避免的需要筛选大量的数据。今天来跟大家聊聊问题定位和问题解决。
2.查询指定字段： select 字段1，字段2，字段3….from 表名；
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
从开篇词我们了解到，本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化，而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析，因此在专栏的开始，会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节，会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列，索引项可以为null（唯一索引、组合索引等），但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
Django ORM用到三个类：Manager、QuerySet、Model。Manager定义表级方法（表级方法就是影响一条或多条记录的方法），我们可以以models.Manager为父类，定义自己的manager，增加表级方法；QuerySet：Manager类的一些方法会返回QuerySet实例，QuerySet是一个可遍历结构，包含一个或多个元素，每个元素都是一个Model 实例，它里面的方法也是表级方法，前面说了，Django给我们提供了增加表级方法的途径，那就是自定义manager类，而不是自定义QuerySet类，一般的我们没有自定义QuerySet类的必要；django.db.models模块中的Model类，我们定义表的model时，就是继承它，它的功能很强大，通过自定义model的instance可以获取外键实体等，它的方法都是记录级方法（都是实例方法，貌似无类方法），不要在里面定义类方法，比如计算记录的总数，查看所有记录，这些应该放在自定义的manager类中。以Django1.6为基础。
关于SQL语句的优化的方法方式，网络有很多经验，所以本文抛开这些，设法在DAO层的优化和数据库设计优化上建树，并列举两个简单实例
一般情况下，查询可以看成按如下顺序执行任务：由客户端向服务端发起查询请求，然后在服务器端进行解析，生成执行计划，执行，最后将结果返回给客户端。
SQL（Structured Query Language）是结构化查询语言的缩写，用于管理和操作关系型数据库。它是一种标准化的语言，通过使用语句描述数据库中数据的定义、操作和控制。
你是否真的理解这些优化技巧？是否理解它背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。
---- 文章来源：https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下，效率越来越高： ALL 全表扫描
虽然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
目前java 持久层ORM框架应用最广泛的就是JPA和Mybatis。JPA只是一个ORM框架的规范, 对该规范的实现比较完整就是Spring Data JPA（底层基于Hibernate实现），是基于Spring的数据持久层框架，也就是说它只能用在Spring环境内。Mybatis也是一个优秀的数据持久层框架，能比较好的支持ORM实体关系映射、动态SQL等。
在数据库操作和SQL查询的开发过程中，有时候我们为了动态生成查询、进行权限控制、进行查询优化或者其他一些与数据库交互相关、数据库监控等的需求，需要从SQL语句中提取表名。本文分别使用正则表达式和使用SQL解析库的方式来获取。当然实际使用中需要进行优化，本次只是做初步的获取操作。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
相关API 1.get(**kwargs) 解释：返回与筛选条件相匹配的Model对象，返回结果有且只有一个。 说明：如果符合条件的对象多于一个抛出MultipleObjectsReturned异常，如果没有找到抛出DoesNotExist异常 语法：ModelName.objects.get(itemName=itemNameValue) 例子：Author.objects.get(id=1) 2.all() 解释：查询所有结果(懒加载)，当查询的时候并不真实发送sql语句，用的时候才会真的去查询 语法
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。 水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表：t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表： 在分片数据库中真实的表，如t_o
MyBatis 是一个优秀的持久层框架，它允许开发人员使用 SQL 语句来操作数据库，而且具有良好的灵活性和可扩展性。在实际项目中，很多场景需要进行多表查询，并且注解开发也是一种方便快捷的方式。本文将介绍如何在 MyBatis 中进行多表查询以及注解开发。
MySQL 的帮助信息重要吗？不太重要！有用吗？有！就好比你在家洗澡的时候，突然有人不停地按你家的门铃，能把你憋出心脏病来，嘿嘿。
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询。所以说查询优化，索引优化，库表结构优化需要齐头并进。
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
哈喽，小伙伴们好呀，我是狗哥。我们在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
在群里看到有小伙伴面试时，被问到 MySQL 该怎么优化的问题，不知道该如何回答。
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
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