SQL语句效率优化--持续更新

MySQL支持的数据类型很多，选择正确的数据类型对于高性能至关重要。下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。应该尽量使用可以正确储存数据的最小数据类型。如果无法确定哪个数据类型时最好的，就选择你认为不会超过范围的最小类型。比如用MySQ内建的类型而不是使

每一条会修改数据的sql都会记录到master的bin-log中。slave在复制的时候sql进程会解析成和原来master端执行过的相同的sql来再次执行。另外就是,由于mysql现在发展比较快，很多的新功能加入，使mysql的复制遇到了不小的挑战,自然

当搞清楚count函数的运行原理后，相信上面几个问题的答案就会了然于胸。为了解决上述的问题，我创建了一张 user 表，它有两个字段：主键id和name，后者可以为null，建表语句如下。`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT C

今天收到一个需求，要改写一个报表的逻辑，当改完之后，再次运行，发现运行超时。因为特殊原因，无法访问客户的服务器，没办法查看sql的执行计划、没办法知道表中的索引情况，所以，尝试从语句的改写上来优化。但是考虑到第2段代码中并没有prod_id这个字段，所以这

今天在优化工作中遇到的sql慢的问题，发现以前用了挺多游标来处理数据，这样就导致在数据量多的情况下，需要一行一行去遍历从而计算需要的数据，这样处理的结果就是数据慢，容易卡死。第一行表示标题；第二行表示客户，是一行空行；第三行是期初余额，只显示期末余额的数据

内存表，指的是使用Memory引擎的表，建表语法是create table …这种 表的数据都保存在内存，系统重启的时候会被清空，但是表结构还在。除这两个特性看 上去比较“奇怪”外，从其他的特征上看，它就是一个正常的表。如果是使用InnoDB引擎或者MyI

最近一直忙着处理原来老项目遗留的一些SQL优化问题，由于当初表的设计以及字段设计的问题，随着业务的增长，出现了大量的慢SQL，导致MySQL的CPU资源飙升，基于此，给大家简单分享下这些比较使用的易于学习和使用的经验。这次的话简单说下如何防止你的索引失效。

索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构。可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。在MySQL中，存储引擎也是用了类似

我们都知道初创公司一开始都是以单体应用为首要架构，一般都是单体单库的形式。但是版本以及版本的迭代，数据库需要承受更多的高并发已经成了 架构设计 需要考虑的点。高并发的情况下，可以将多个请求的查询合在一次进行，以减少对数据库的访问速度。我们都知道，只要数据库

后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过大，经常需要分页展示，这个时候就需要用到MySQL的LIMIT关键字。但你以为LIMIT分页就万事大吉了么，Too young,too simple啊，LIMIT在数据量大的时候极可能造成的一个

有个表做了分区，每天一个分区。该表上有个查询，经常只查询表中某一天数据，但每次都几乎要扫描整个分区的所有数据，有什么办法进行优化吗？有一个大表，每天产生的数据量约100万，所以就采用表分区方案，每天一个分区。`tst` timestamp NOT NULL

数据库查询快慢是影响项目性能的一大因素， 对于数据库， 我们除了要优化SQL， 更重要的是得先找到需要优化的SQL， MYSQL数据库又一个慢查询日志功能， 用来记录查询时间超过某个设定值的SQL语句， 这将极大程序帮助我们快速定位到问题， 以便对症下药。

Connection Pool**: 连接池a. 管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求。c. 而连接线程的主要工作就是负责 MySQL Server 与客户端的通信，接受客户端的命令请求，传递 Server 端的结果信息等。包括线程的创建，线程的 c

在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。有时候对于一个复杂SQ

前面章节我们介绍了如何选择优化的数据类型、如何高效的使用索引，这些对于高性能的MySQL来说是必不可少的。但这些还完全不够，还需要合理的设计查询。如果查询写的很糟糕，即使表结构再合理、索引再合适，也是无法实现高性能的。谈到MySQL性能优化，查询优化作为优

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。MySQL可以为多个字段创建索引,一个索引可以包括16个字段,只有查询条件中使用这些字段中的第一个字段时,索引才会被使用.子查询虽然可以使查询语句更

本篇文章将以问答的形式讲述关于自增id的一切。这就要求同一个叶子节点内的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子，则开辟一个新的页（节点）。自增id是增长的 不一定连续。

分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场

首先，您需要在MySQL提供的系统中启用MySQL yum存储库。根据您的操作系统版本执行以下命令之一，这里我们选择CentOS 7 / RHEL 7的源。因此，首先禁用mysql repo文件中的所有存储库。安装MySQL 8.0后，将为MySQL根用户

连接数查看进入MySQL命令行，输入“show processlist;”命令后，Command列出现一大堆Sleep睡眠状态的连接进程。超过配置的最大连接数，新的客户端连接将无法连接，mysql将无法提供服务，Web系统无法访问、崩塌。造成连接数过多原因

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。show [session|global] status 可以根据需要加上参数“session”或者“global”来显示 sessi

如果需要对关联查询做分组，并且按照关联表中的某个列进行分组，那么通常采用关联表的标识列分组的效率比其他列更高：。select actor.first_name,actor.last_name,count(*) from film_actor inner j

　　2）最佳左前缀法则：如果索引了多列，要遵守最左前缀法则，即查询where子句从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。　　3）不在索引列上做任何操作，因为这样会导致索引失效而转向全表扫描。　　6）mysql在使用不等于（!　　8）like 以 ‘%xx

学习了mysql的next-key-lock后，现在正式进入sort by的学习阶段。我也听说sort by有可能会对mysql造成压力，所以要学习一下sort by的过程，从而才能深刻的了解自己的sort by语句对mysql的压力，避免线上性能低下或者

根据业务需求，发现以前的同事在设计表的时候，很多字段都没有设置默认值。在mysql5.7版本之后，没有设定默认值的字段，在严格模式下是很容易报错的，所以我这边需要先给每个字段加上一个默认值。对于常见的int类型，默认值为0就好，但是对于varchar类型呢

本篇是关于mysql架构层面的内容，之前的知识追寻者发布的文章都是基础系列文章，如果读者们学习到这边就算是步入MYSQL的高阶内容了，你将理解什么MYSQL的架构与引擎，读写锁，等进阶知识，为以后的MYSQL参数配置，引擎选择，语句优化打下坚实的基础；学习

= 或 <> 操作符不会使用索引，而对于 < 、 <= 、 = 、 > 、 >= 、 BETWEEN AND，数据库才会使用索引。因此对于上面的查询，正确写法应该是：select name from table wher

这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开

还有没使用的；innodb的策略是尽量使用内存，对于一个长时间运行的数据库来说，未被使用的内存页很少。日志写满，需要flush到磁盘，这时候更新全部堵住，写性能跌为 0，这种情况对敏感业务来说，是不能接受的。InnoDB 需要有控制脏页比例的机制，来尽量避

mysql > show status like ‘Slave_running‘;当前客户端已连接的数量。这个值会少于预设的值，但你也能监视到这个值较大，这可保证客户端是处在活跃状态。这个值在很短的时间内超过限定值是没问题的。当Threads_run

在应用的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是当应用系统正式上线后，随着生产数据量的急剧增长，很多 SQL 语句开始逐渐显露出性能问题，对生产的影响也越来越大，此时这些有问题的 SQL 语句就成为整个系统性能的瓶颈

最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现

　　1.B+树的叶子节点包含了所有的数据；　　2.叶子节点可以直接访问其他叶子节点，不需要回到根节点；　　操作系统中，默认的是每一页是4KB；而InnoDB存储引擎，默认每一页是16KB；　　UserRecord（行记录）区域，保存的是真正的数据，会包含多

然后是某一条SQL 语句一直执行的很慢，可能的原因有没有用到索引，例如该字段没有索引；由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引，或者是数据库选错了索引。这种情况是我们要关心的，需要进行SQL语句的优化，简单来说就是该用索引就要用索引，避免全表扫描。

假设你现在维护了一个交易系统，其中交易记录表 tradelog 包含交易流水号、交易员 id、交易时间等字段。为了便于描述，我们先忽略其他字段。这个表的建表语句如下：。假设，现在已经记录了从 2016 年初到 2018 年底的所有数据，运营部门有一个需求是

最近生产爆出一条慢sql，原因是用了or和!于是，总结了索引失效的十大杂症，希望对大家有帮助，加油。如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，让索引失效，看起来也合情合理嘛。在联合索引中，查询条

varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000，如果存储长度 大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效 率。最近有用户反馈产品有些页面加载比较慢，刚好我在学习 Mysql 相关知识，所

通过mysql的主从复制，实现读写分离，增删改走主节点，查询走从节点。使用负载均衡在多台数据库服务器之间访问,降低单台服务器的压力.

近段时间就是忙得不亦乐乎, 一个人搞项目, 中途几经崩溃, 一个是业务方案有问题, 被带跑偏了整整一周, 最后尝试去挑战, 才重新回到正轨. 然后就是自己搞崩盘, sql 这块的处理, 嵌套写太深了, sql 有问题了, 各种查询不出来, 但也不报异常..

主从复制的原理这里不再阐述，本人博客里有关于Mysql主从的配置文章，当然里面也介绍了原理。如主库发不完信息把信息同时写入缓存，读的时候直接从缓存取数据；比如关键数据的信息不仅仅把ID写入队列或者缓存，也可以避免查库；再比如直接主库拿；

像所有的数据一样，MySQL的数据也需要经常的备份。由于MySQL数据库是基于磁盘的文件，普通的备份系统和例程就能备份MySQL的数据，但是由于这些文件总是处于打开和使用状态，普通的文件副本备份不一定总是有效。MySQL 提供了一系列的语句，可以保证数据正

以过滤掉最大数量记录的条件必须写在 Where 子句的末尾.HAVING 最后。及的列上建立索引。

explain专门用来做SQL语句的调优的，在select语句前面加一个explain可以把SELECT的执行过程都列出来，包括哪些用了索引，哪些没用索引，哪些查询是全表查询，哪些是索引查询等 . 使用效果如下图 :. 执行编号，标识select所属的行。

为了提高查询速度，我们可以通过不同的方式去缓存我们的结果从而提高响应效率。当我们的数据库打开了Query Cache功能后，数据库在执行SELECT语句时，会将其结果放到QC中，当下一次处理同样的SELECT请求时，数据库就会从QC取得结果，而不需要去数据

　　可以考虑使用SSD硬盘，不过得考虑成本是否合适。尽量建立组合索引并注意组合索引的创建顺序，按照顺序组织查询条件，尽量将筛选粒度大的查询条件放到最左边。处理分页会使用到LIMIT，当翻页到非常靠后的页面的时候，偏移量会非常大，这时LIMIT的效率会非常差

我们将我们的客户端的编码设置为utf8，客户端和客户端连接设为utf8，表设计为utf8，字段设置成utf8。如果我们的客户端是gbk的编码，那我们就通知mysql服务器客户端和客户端连接是gbk的就行了。这样也不会出现乱码。存储过程是为了完成特定功能的s

mysql 再使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描。全列匹配我最爱，最左前缀要遵守；带头大哥不能死，中间兄弟不能断；索引列上少计算，范围之后全失效；LIKE百分写最右，覆盖索引不写星；不等空值还有or，索引失效要少用；

VARCHAR和CHAR类型　　VARCHAR类型用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间，因为它仅使用必要的空间，一般需要1或2个额外的字节记录字符串的长度　　使用场景：

本篇内容是关于 基本的数据库操作，建表，表结构修改等内容；这个也在之前的文章详细写过，不再提及；`gender` varchar DEFAULT NULL COMMENT ‘性别‘,alter table [数据库名.]表名称 modify [column

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息