需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
提到mysql查询优化，很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等，可是这些优化技巧是怎么来的？
在系统设计和架构中，数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划，以及如何使用执行计划来优化查询效率。
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。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
联合索引是指对表上的多个列进行索引，联合索引也是一棵B+树，不同的是联合索引的键值数量不是1，而是大于等于2.
一个好的web应用，最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分，也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
当我们希望MySQL能够以更高的性能进行查询时，弄清楚MySQL中是如何优化和执行查询的就显得很有必要，这里，先搬出来一张图镇楼：
官方的定义是，MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
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。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
MySQL不用多说，大家都知道它是目前最为活跃热门的开源数据库，由于成本低，操作简易的特点，所以在互联网企业中被广泛使用，即使是头部的BATJ。由此可见，想要在互联网行业混得风生水起，或者说想要进入BATJ等一线互联网公司，那么熟练掌握MySQL必定是一块必要的敲门砖。
良好的schema设计原则是普遍适用的，但是MySQL有他自己的实现细节要注意，概况来讲，尽可能保持任何东西小而简单总是好的。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。 服务器先检查查
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项，排序不要用复杂的函数，范围查找的时候，左边的列有索引效果，后面的列没有，除非指定特定值，like模糊查询时候，前面不要用%，asc desc不要混用。索引排序之所以快，因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的，所以直接取出数据就好，不需要在磁盘和内存中排序。
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它具备很多典型数据库管理系统的功能，比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等，但是又省略了一些关键的功能，比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据，不完全包含相关处理数据的算法等。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
昔日庖丁解牛，未见全牛，所赖者是其对牛内部骨架结构的了解，对于MySQL亦是如此，只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程，才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么：
在MySQL中执行SQL查询时，如果SQL语句中字段的数据类型和表中对应字段的数据类型不一致时，MySQL查询优化器会将数据的类型进行隐式转换。
TCP连接收到请求后，必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互，所以还有个线程池，每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
1、重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
PostgreSQL作为关系数据库中学院派的代表，在U.C. Berkeley完成了初始版本，其后U.C. Berkeley将其源码交于开源社区，PostgreSQL现由开源社区对其进行维护。PostgreSQL代码具有简洁、结构清晰、浓重的学院派气息等特性。虽然，其在国内并未像MySQL一样广泛在互联网公司内部使用，但是随着国内对PostgreSQL的认识加深，越来越多的公司逐渐采用PostgreSQL作为其解决方案中数据的基础架构部件；更有许多公司在PostgreSQL的基础上进行二次开发来满足自己的需求。
Apache Calcite是一个基础的软件框架，它提供了查询处理、查询优化以及查询语言支持的能力。很多流行的开源数据处理系统例如Apache Hive,Apache Storm,ApacheFlink,Druid等都采用了它。
MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
森哥大作，接上一篇：SQL on Hadoop技术分析（一） SQL on Hadoop 技术分析（二） 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术，本次分析的重点是查询优化器（技术上的名词叫SQL Parser），在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位，一次查询SQL下来，SQL Parser分析SQL词法，语法，最终生成执行计划，下发给各个节点执行，SQL的执行的过程快慢，跟生成的执行计划的好坏，有直接的关系，下面以目前业界SQL onHadoop 使用的比较多的组件Impala、H
但也可能因为你使用错误的SQL语句而无法使用。其中有以下几种，在使用sql查询时尽量避免。
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
接了一个小需求，是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右，当时没多想，就觉得是先查询是否存在，再插入这个过程中查询是否存在比较耗时（因为操作记录表比较大），但是后面发现有10%，20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒，并且pgsql数据库cpu变高了很多，波段性的高峰存在。老样子，先查询是否存在慢sql，耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的，他们分别是(公司id，店铺id，xxid)，通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引，而是走了(公司id，店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度，因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义，它满足最左前缀匹配原则，mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询，进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边，我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻，下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
首先开启慢查询日志，由参数slow_query_log决定是否开启，在MySQL命令行下输入下面的命令：
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优，那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题，不管你使用的是开源Mysql数据库，还是云原生数据库，或者是其他数据库，SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库，那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节，对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划，这意味着 IO 以及 CPU 代价最小，来达到最大的查询性能。
当谈到数据库管理系统时，MySQL是一个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于各种应用程序和网站。本文将探讨MySQL数据库的基本原理、使用和管理。在第一部分中，我们将介绍MySQL的概述、安装和配置，以及基本的SQL查询。在第二部分中，我们将深入探讨MySQL数据库的高级主题，包括索引、性能优化、备份和恢复等。
在数据库中，对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
前言：众所周知，简历上“了解＝听过名字；熟悉＝知道是啥；熟练＝用过；精通＝做过东西”，我现在十分后悔在简历上写了“精通”二字…
mysql中存在4个控制权限的表，分别为user表，db表，tables_priv表，columns_priv表, mysql权限表的验证过程为：
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”
MySQL执行SQL会经过SQL解析和查询优化的过程，解析器将SQL分解成数据结构并传递到后续步骤，查询优化器发现执行SQL查询的最佳方案、生成执行计划。查询优化器决定SQL如何执行，依赖于数据库的统计信息，下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。
🐱 猫头虎博主来啦！无论你是数据库新手还是经验丰富的DBA，你都知道数据库性能对于任何应用都是至关重要的。为此，我精心准备了这篇《MySQL优化技巧》的文章，旨在为你提供实用的MySQL性能优化建议和策略。 🔍📊
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