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。
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求，但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗？ 假设你要查询城市是苏州的所有人名字，并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄，这条 sql 语句应该如何写？ 首先创建一张用户表，sql 语句如下： CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
原文链接：http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
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。
注意：当使用distinct的时候，只会返回指定的字段，其他字段都不会返回，所以查询语句就变成去重查询语句
在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
数据库是程序员必备的一项基本技能，基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员，你只要学会如何使用就行了，但越往后工作越发现，仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql，如果性能不好，达不到要求，可能会阻塞整个系统，那对于整个系统来讲是致命的。
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。
LIMIT 5, 5指示MySQL返回从行5开始的5行。第一个数为开始位置，第二个数为要检索的行数。
在之前的文章中，学习了MongoDB中往表里面插入数据的方法，接下来，让我们一起了解一下在MongoDB中查询数据是怎么样去写的：
+ where子句类似程序语言中if条件，根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
来源：http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段了。
今天给大家分享一次非常有意思的 SQL 优化经历，希望能帮助到大家。 文章来源：cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 作者： 风过无痕的博客 场景 用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景。 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条。 学生表 create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
其实，在写这篇博客之前，我也是感觉自己会点优化，至少知道不要使用“*”号啊，给经常查询的列创建索引啊什么的，其实都不是大家想的那样简单的，其实它们背后存在很多的东西，值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧，子查询和连接查询哪一个查询速度快？最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误，看到就是赚到，哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的，感触颇深，在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句，当时我是用子查询写的sql语句，第一次执行了21
序： 即使有较长的缓存有效期和较理想的缓存命中率，但是缓存的创建和缓存过期后的重建都是需要访问数据库的。对数据库写操作不是很容易引入缓存策略。 11.1 查看数据库状态 可以通过show status、show innodb status 来查看MySQL数据库的状态，使用mysqlreport这个第三方工具可使数据库状态报告更好看(mysqlreport本质是通过MySQL内部命令和工具来统计状态的)。 11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级
只听到产品又开始口若黄河：我需要要查询到city是“上海”的所有人的name，并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
💖✨MySQL一万字深度总结，基础+进阶(一) 📷 👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。微信搜索公众号Java学术趴联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：太阳请不要晒黑我的皮肤，请晒黑我爸爸妈妈的头发。 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴，今天继续给大家分
主流数据库包括：MS SQL Server， Oracle，DB2，Informix， Sybase 等。
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 2 篇，第 1 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它提供了许多功能强大的SQL查询语句，其中最常用且最重要的是SELECT语句。SELECT语句用于从数据库表中检索数据，并根据给定的条件返回所需的结果集。在本文中，我们将深入探讨MySQL SELECT语句的各个方面，并提供一些示例来说明其用法。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句，提升查询语句的性能瓶颈。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
数据库的索引是经在项目中常常使用到的，但索引是吧双刃剑，提高了查询但是也拖慢了修改的速度。
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
说实话，这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识，可以扯出一大堆，就像要考你计算机网络的知识时，问你“输入URL回车之后，究竟发生了什么”一样，看看你能说出多少了。
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