从以上例子中，我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
在数据库中，我们常常需要从表中筛选出符合特定条件的数据，以便满足业务需求或获取有用的信息。MySQL提供了WHERE条件查询，使我们能够轻松地筛选数据。本文将详细介绍MySQL WHERE条件查询的用法和示例，帮助大家更好地理解和应用这一功能。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
Extra 是 EXPLAIN 输出中另外一个很重要的列，该列显示 MySQL 在查询过程中的一些详细信息。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
数据库表中包含了很多数据，一般我们不会检索表中的所有行。通常会根据特定的条件来提取出表的子集，此时我们需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件也叫作过滤条件（filter condition）。
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题，当加入筛选条件后会出现查询超时的问题，查询全部订单的时候没有问题，SQL如下（数据已脱敏，使用的是MySql）：
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
| 作者 肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接，作用是能连接多个表的数据（通过连接条件），从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A： idnameage1A182B193C20 表B： iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据： select A
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
对上述原始数据，按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
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首先给大家介绍一下在 MySQL 当中的分层，我相信大家在初学的时候都对这个没有进一步的了解，所以特意说一下，那么开始吧往下看。
某后台的功能列表，页面底部为通用分页： 总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？ 老板会质疑你，做的是什么玩意？查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间？（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～）
说明：-p表示需要输入用户密码。-u用来指定用户名。用户名和密码需要管理员提前设置。
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
1. 之前我们所学的都是DDL语句，接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……)，values左边的括号不加时，默认代表对表的所有列进行插入，不忽略任何一列，加上括号时，可以自己指定某些列进行插入，但值得注意的是如果某些列没有default约束，你还将其忽略进行数据插入的话，则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据，括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
我们都知道，当执行 select 查询语句时，用没用到索引区别是很大的，若没用到索引，一条 select 语句可能执行好几秒或更久，若使用到索引则可能瞬间完成。那么当执行 update 语句时，用没用到索引有什么区别呢，执行时间相差大吗？本篇文章我们一起来探究下。
MySQL常见命令 net start msyql; #启动mysql net stop mysql; #停止mysql show databases; #查看所有库 use 库名; #打开指定的库 show tables; #查看当前库内的所有表 show tables from mysql; select database(); #查看当前库 create table 表名(列名 列类型,name varchar(20)); #创建表 desc 表名; #查看表结构 select *
本文由读者小平同志投稿，小平是一位非常朴实认真的猿，现于某上市证券公司做微服务开发，对 MySQL 优化有深入研究，小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
就是查tableStore失败了，在日志平台查下看到，因为查询参数太长，日志平台直接进行了截断！！！
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。（CURD） 注意：进行增删改查操作的时候，请务必选中数据库。
本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。
整数：INT。 ⼩数：DECIMAL。 字符串：TEXT。 ⽇期与时间：DATETIME。
之前我们了解了Pod是k8s集群中调度的最小单元，Pod是由Pause容器+应用容器组成的。
要学会如何使用，你先要搞清楚：1、怎么看SQL是否用上了索引；2、怎么写SQL能避开出错点。
索引是有序的，index1索引在索引文件中的排列是有序的，首先根据a来排序，然后才是根据b来排序，最后是根据c来排序，像select * from tab 这种类型的sql语句，在a、b走完索引后，c肯定是无序了，所以c就没法走索引，数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
在MySQL数据库中，多表查询是一种非常实用的技术，它允许用户在一个查询中跨多个表检索数据。通过将来自不同表的数据组合起来，我们可以得到更全面、更准确的结果。多表查询在处理复杂业务逻辑或数据关联紧密的系统中具有重要意义。本文将深入探讨MySQL多表查询的原理、技巧和实践，帮助你更好地理解和应用这种强大的工具。
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。
在用explain对select语句进行执行计划分析时，我们常常会其中的Extra字段中出现Using index或Using index;Using where或Using where或Using index condition，那么这四者有什么区别呢？哪个检索的性能更好呢？
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
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）
在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就拍另一个快照。注意，这个快照时基于整库的。
语法： select 查询列表 ④ from 表名——————————① where 分组前条件—— ② group by 分组的字段③ having 分组后条件 ⑤ order by 排序列表 ⑥ 特点： 1、查询列表往往是：分组函数和分组后的字段 换句话说，和分组函数一同查询的字段，一般就是分组后的字段 2、分组查询的筛选有两种：分组前筛选和分组后筛选 连接关键字 位置 筛选的结果集 分组前筛选 where group by前面 原始表 分组后筛选 having group by后面 分组后的查询结果（虚拟表） 结论：分组函数做条件 肯定是 分组后筛选条件！！！ 3、分组查询可以通过单个字段，也可以通过多个字段，中间用逗号隔开
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
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
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