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。
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个，用哪个统计数据的效率会高些，每次开发每次去百度找前辈的经验介绍，但是每次得到的建议总是会有些差别，今天看到了一篇阿里关于count的文章，觉得挺好，在这里分享一下，顺便加上一些个人的使用建议。
原因是会造成全表扫描，有位读者说这种说法是有问题的，实际上针对无 where_clause 的 COUNT(*)，MySQL 是有优化的，优化器会选择成本最小的辅助索引查询计数，其实反而性能最高，这位读者的说法对不对呢
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。
在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。
上期讲了 CLICKHOUSE 可以算是MYSQL生态闭环的一个关键的位置，OLAP的缺失让MYSQL 对比其他数据库，败的一塌糊涂。 CLICKHOUSE 作为MYSQL的OLAP的功能扩展，可以将对手甩的更远。实际上大数据处理的方式越来越多,但在处理方面也要考虑成本的问题,复杂的结构和简单的结构比起来, 可能简单的结构比传统的方式更有效,快速成本更低.
在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
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。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
这一期，我们通过工具来分析一下：MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划，以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL？
+ 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
过年回来的第二周了，终于有时间继续总结知识了。这次来看一下SQL调优的知识，这类问题基本上面试的时候都会被问到，无论你的岗位是后端，运维，测试等等。 像本文标题中的两个问题，就是我在实际面试过程中遇到的，所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下。
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。
Mysql 数据库中，最常用的两种引擎是 innordb 和 myisam。InnoDB 是 Mysql 的默 认存储引擎。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
ICP全称 Index Condition Pushdown，也就是常说的索引条件下推，在之前的一篇文章中介绍过它：explain 执行计划详解2--Extra
今天在线上运维过程中，遇到了一个MySQL的经典索引问题。线上的表结构不方便展示，我模拟了一个表结构用于说明问题：
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
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：
Mysql有两种存储引擎：InnoDB与Myisam，下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别： 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个 文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩 展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩 展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件，InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小，一般为 2GB 事务处理上方
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
线上，遇到一些sql性能问题，需要手术刀级别的调优。optimizer_trace是一个极好的工具，已经有很多资料介绍optimizer_trace怎么使用与阅读。有必要再介绍一下我们平时不太能注意到，但是又对sql性能起着绝对作用的优化器。
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
通过explain的执行结果我们可以看出，上面的SQL语句并没有走我们的索引a，而是直接使用了全表扫描。
在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？本文将详细探讨这个问题。
一般情况下，我们会在一个索引上较多的使用等值查询或者范围查询，此时索引大多可以帮助我们极快的查询出我们需要的数据。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
使用 select count() from t。计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
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。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种，在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join，比 nested loop 更加高效。
前段时间一直在更新sql-lab通关题解。无奈被黑客攻击删除了数据库，由于没有备份导致相关的那部分的数据丢失。也不计划重新更新了，但是特别写一篇博客记录下学习到的重要技术----MySQL报错注入。MySQL报错注入的方式有很多种，随着MySQL版本更新，官方也修复了部分bug。
农行研发中心“数风云”团队，一支朝气蓬勃、快速成长的技术团队，始终致力于农行大数据、数据库和云计算等领域的应用实践与技术创新，探索数据赋能，勇攀数据云巅，为企业数字化转型和金融科技发展不断贡献力量。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
利用mysql explain来对sql语句进行优化，你需要懂这些关键字各表示的含义，这样优化才有的放矢。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
