一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。 a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式，存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤。 b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行数据过滤,而非将所有通过index access的结果传递到MySQL server层进行where过滤. 优化效果:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数,减少io次数，提高查询语句性能。 二 原理
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动，它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/，可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例，资源地址是：https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e；Linux平台需下载源码zip包，下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
不管对于哪种服务，对于其优化，无非是从两个方面着手，第一个是对于硬件方面的优化，第二个是对系统以及服务本身的优化。 1、查询连接MySQL服务器的次数
numa是控制cpu分配内存的控制手段，比如8核cpu 64G内存，每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了，那为什么要关闭numa呢？
三歪最近发现我一直在写MySQL的文章，然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了，问我怎么办。
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
1. innodb_stats_on_metadata（是否自动更新统计信息），MySQL 5.7中默认为关闭状态
索引下推（INDEX CONDITION PUSHDOWN，简称 ICP）是 MySQL 5.6 发布后针对扫描二级索引的一项优化改进。总的来说是通过把索引过滤条件下推到存储引擎，来减少 MySQL 存储引擎访问基表的次数以及 MySQL 服务层访问存储引擎的次数。ICP 适用于 MYISAM 和 INNODB，本篇的内容只基于 INNODB。
双十一仔细想了想，好像也没什么可买的，吃的零食什么的都还有，用的东西没什么缺的，想想还是算了吧，还不如早点搞完早点休息来的实在。个人感觉已经过了冲动消费的年纪了，这可能也是人老了的标志吧。。。
默认不会自动提交，需要显式的提交或回滚。如果断开连接时有未提交事务，客户端工具一般可以配置自动提交或回滚。
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
当你作为一个开发人员，每天上班开开心心的coding。突然某一天DBA找上门来说发给你或者你的部门经理一大堆的sql，需要你们紧急处理这些快要把系统搞挂掉的慢查询。那问题来了？然而今天我说的问题不是这些SQL为啥执行慢，而是DBA如何定位发现他们的。本文核心讲解和慢查询有关参数的说明使用。
在Spring Boot中，"bean" 是一个非常重要的概念，它代表了一个由Spring容器管理的对象实例。这些对象通常用于组成应用程序的各个部分，并且可以在整个应用程序中共享和重用。Spring Boot的Bean管理是基于Spring框架的IoC（控制反转）和DI（依赖注入）原理构建的。
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
一次优化的过程中，MySQL执行计划选择了单独的3个二级索引中的2个索引，通过Using intersect算法进行index merge操作。从字面意义来上intersect就是 交集的意思。虽然性能上没多少影响，但比较好奇，在理解当中MySQL知识体系中是没有交集语法。
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
在上一篇文章《用Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 执行》中，我们讲解了 Explain 命令的详细使用。但是它只能展示 SQL 语句的执行计划，无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择，比如说明明有索引，但是为什么查询时未使用索引等。为此，MySQL 提供了 Optimizer Trace 功能，让我们能更加详细的了解 SQL 语句执行的所有分析，优化和选择过程。
果您需要在全局范围内修改默认时区，需要在MySQL的配置文件my.cnf中添加以下行：
哈希索引是基于内存的支持，底层结构就是链式哈希表，增删改查的时间复杂度都是O(1)，一断电就没了，因为内存搜索，哈希表是最快的
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range()，通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎，该接口返回精确值，例如MyISAM；但对于另一些存储引擎则是一个估算值，例如 InnoDB。 第二个API是info()，该接口返回各种类型的数据，包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据，或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数，那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型，而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息，或者统计信息不准确，优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同，所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同，每次运行的成本也不同：
1.查版本号无论做什么都要确认版本号，不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat， iostat，sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
推荐文章： Liunx系列： 1、Linux基础命令 2、Linux进阶命令 任务编程系列： 1、多任务编程 - 1 2、多任务编程 - 2 前端技术： 1、JavaScript
2NF：每一个非主属性完全依赖于候选码（属性组的值能唯一的标识一个元组，但是其子集不可以）。
最近公司项目添加新功能，上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口，而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范，导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效，进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家，因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题，在此从==全局角度==记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。
1、子查询in 2、子查询exists 3、用户管理 4、权限管理 5、MySQL权限列表 6、为什么要禁止root远程登录 7、禁止远程登录 8、忘记root密码的解决方法 9、重启MySQL时关闭
基本上所有的产品都离不开模糊搜索，无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索，我们最典型的解决方案是大家都可以想到的，使用SQL的like功能来实现，如下：
对于全栈而言，数据库技能不可或缺，关系型数据库或者nosql，内存型数据库或者偏磁盘存储的数据库，对象存储的数据库或者图数据库……林林总总,但是第一必备技能还应该是MySQL。从LAMP的兴起，到Mariadb的出现，甚至PG的到来，熟练的MySQL技能都是大有用武之地的。
MySQL 一般出现 CPU 负载过高问题的时候，我们都会去看下故障期间的慢sql日志，然后找出全表扫描、索引不合理、函数运算过多的sql，让开发同学优化下。实在不行的话，那就升级CPU硬件，替换更高频率的CPU，1路的升级成2路，2路的升级成4路。
使用哈希索引两次搜索，第一次找到相应的行，第二次读取数据，但频繁访问的行通常被存储在存储器中，对数据库性能的影响不大。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会，就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式，本周由我负责组织和分享，这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
提到 limit 优化，大多数 MySQL DBA 都不会陌生，能想到各种应对策略，比如延迟关联，书签式查询等等，之前我也写过一篇优化的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/2nSdHiGsu35Yf3fRStzumQ ，有兴趣的朋友可以复习一下。
今年4月份，MySQL突然直接从8.0.5跳过多个版本号到8.0.11，直接宣布8.0.11 GA，告诉大家说，这个版本已经可以到线上用了。
原文链接：http://enmotech.com/web/detail/1/577/1.html
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
对于生产业务系统来说，慢查询也是一种故障和风险，一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大，因此，要解决和避免这类故障，关注慢查询本身是关键。
我们已经写了很多 MySQL 的文章了，比如索引优化、数据库锁、主从复制等等。今天在来和大家学习一个优化方法：show processlist——查看当前所有数据库连接的 session 状态。帮助我们查看每个 SQL 线程的运行状态，是运行正常呀，还是 sleep 了，还是其他什么情况。
即没有特别指明的类型，大多数时候mysql 引擎都支持这种索引（Archive 是例外， 5.1 之前不支持，之后支持单个自增列的索引）
有的时候，明明某个字段有索引，那我们一般认为走索引好一些，结果mysql走了全表扫描 ， 那怎么看mysql是怎么选择的呢？ 来 今天来看一看MySQL是如何循着合适的执行计划的？
我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，通过启动和关闭MySQL服务，可以控制数据库的运行状态。本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。
前言 性能测试过程中，数据库相关指标的监控是不可忽视的，在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中，重点关注了这些参数，但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中，结合实际情况来调整相关参数，分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注： 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉，以开启相关功能 l
#[mysqld_multi] #mysqld=/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe #mysqladmin=/usr/local/mysql/bin/mysqladmin #user=root #log=/data/mysqllog/multi.log [mysqld] explicit_defaults_for_timestamp=true #意思是为timestamp类型的列明确的注明default值。 # tmp for mysql load data infile,l
1.全文搜索 由于google搜索引擎默认空格是加号的规则: 例如：mysql foreign key 能搜索到mysql 或者 mysql foreign 但不一定 能搜索得到 mysql foreign key ,如果要能搜索到 mysql foreign key 就要这样子 “mysql foreign key”
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