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。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的，当查询表中的记录时，需要先把数据或者索引加载到内存中，然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
我们知道，所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配，最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文中，浙大的研究者提出了一种名为 Transformed Query Synthesis（TQS）的方法。在运行了 24 小时后，TQS 成功找到了 115 个漏洞，包括 MySQL 中 31 个、MariaDB 中 30 个、TiDB 中 31 个、PolarDB 中 23 个。 2023 年度的 ACM SIGMOD/PODS 国际数据管理大会（SIGMOD 2023）将于当地时间 6 月 18-23 日在美国西雅图举办。近日，该会议公布了最佳论文名单，微软研究院的《Pr
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。
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本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
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)
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。
来源：http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
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先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行；涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”，也称为EXPLAIN计划。」
当你希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询。《高性能MySQL》
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。
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上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
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我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
对于 MySQL 的 JOIN，不知道大家有没有去想过他的执行流程，亦或有没有怀疑过自己的理解（自信满满的自我认为！）；如果大家不知道怎么检验，可以试着回答如下的问题
sync_binlog， binlog的刷新写入方式，这个参数不仅影响到binlog对MySQL所带来的性能损耗，而且还影响到MySQL中数据的完整性。参数设置说明如下：
前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写，比如多于的括号，比如有的外连接其实跟内连接类似，可以优化查询表的顺序。子查询又分为相关和不相关子查询，如果子查询过滤条件里有外层查询的参数，则是相关子查询，反之则是不相关子查询。Any函数就代表只要有一个就行，最小的，all代表必须所有的都满足这个条件，所以必须最大的也满足。当我们判断子查询里是否存在的时候，则用exists判断，有则返回true。
left join 左连接，用法如下，这种查询会把左表(student)所有数据查询出来，右表不存在的用空表示，结果图如下
连接（Join）是关系数据库重要特性，它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典，其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join，奈何 Join 特性实在是好用，广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲，依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢？它们的实现方式是怎样呢？它们之间又有什么区别呢？为什么需要这么多不同的连接算法呢？如果你也好奇这些问题，那么请继续往下阅读，本文将逐一回答上述问题。
我：嗨，老板娘，有冰红茶没 老板娘：有 我：多少钱一瓶 老板娘：3块 我：给我来一瓶，给，3块 老板娘：来，你的冰红茶 我：玩呐，我要冰红茶，你给我个瓶盖干哈？ 老板娘：这是再来一瓶，我家卖完了，你去隔壁家换一下
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。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
实时读取库表结构元数据信息，比如表名、字段名、字段类型、注释等，选中修改后的表，点击一键生成，代码成即可提现出表结构的变化。
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