Difffate的技术随笔

原文地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-transaction-isolation-levels.html15.5.2.1 Transaction Isolation LevelsTransaction isolation is one of the foundations of d

Sql有自己固定的语法解析和执行顺序，可能有时候一个条件的移动，就可以省去很多数据量的计算，既节约内存，又提高效率，所以还是有必要了解下内部的解析顺序。(8)SELECT (9)DISTINCT (1)FROM [left_table](3) JOIN (2)ON (4)WHERE (5)GROUP BY (6)WITH (7)HAVING (10)ORDER BY (11)

是否自动提交SHOW VARIABLES LIKE 'autocommit';、最大连接数SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';

线上课程名称出现乱码数据，或者是"？？？"或者是类似 “修身是中国传统政æ”完全摸不着头脑的，想要先做一次数据修复，但是课程表有2,3万的数据，一条条看下来有没有乱码，还是很费时的。想通过sql来筛选出这些数据，可以借助sql的编码转换函数convert，使用latin1字符集来区分正常的和非正常的。SELECT Id,Title FROM Course WHE

设置mysql主从同步centos01mysql从服务器 192.168.1.20centos02mysql主服务器 192.168.1.21安装主服务器并修改root密码[root@centos02 ~]# yum -y install mysql mysql-server[root@ce

安装[root@centos02 ~]# yum -y install mysql mysql-server启动[root@centos02 ~]# service mysqld start进入控制台，修改root密码[root@centos02 ~]# mysql -u rootmysql> SET PASSWORD FOR 'root'@'localhost

站点服务一早出现too many connections的异常，导致全站访问缓慢，甚至页面出不来。这个异常是从mysql那边获取不到连接导致，换句话说，连接已经被使用光了。赶紧找DBA看下。DBA使用 show processlist 查看，配置的max_connections 3000接近已经使用满了。接着分析发现：1、有慢查询占用着连接；2、有表损坏查不出数据于是针对这2种情况：

slow_query_log是否开启慢查询日志，ON表示开启，OFF表示关闭slow-query-log-file慢查询日志存储路径long_query_time当查询时间多于设定的阈值时，记录日志log_queries_not_using_indexes未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中（可选项）log_outputFILE

前几天线上一个接口请求异常，导致一个页面挂了。赶紧查了下日志，发现了这么一段 ERROR [http-bio-2206-exec-91] (SqlExceptionHelper.java:146) org.hibernate.engine.jdbc.spi.SqlExceptionHelper - Value '0000-00-00 00:00:00' can not be repre...

总查询次数 (queries total), 去重后的sql数量 (unique)输出报表的内容排序(sorted by)最重大的慢sql统计信息, 包括 平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数.Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比.Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比

explain 的结果中，每行共有这么几列：id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、extra。一一来做分析。其中type表示了执行计划这步用到的搜索类型。type可以分为typedefineallFull Table Scan，全表扫描indexFul

今天移动端说服务端端无法存储表情字符，并且给了错误Caused by: java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x98\x80\xF0\x9F...' for column 'content' at row 1 at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLErr

1.B树与B+树的区别？B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针（ROWID），而B树则所有节点都带有，在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中。B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起，而B树不会。2.MySQL中HASH索引和B+树索引的区别？哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可

字符串处理函数：SUBSTRING函数需要从大等于1开始，substring(field,1,10)

数据库三大范式：1、第一范式：保证每列的原子性，不能再拆分，比如联系方式，能拆成用户名和手机，就不要合在一起；2、第二范式：保证每列都和主键关联；3、第三范式：保证每列都和主键直接相关，而不是间接相关，这个涉及到拆分字段到其他表，主表只显示其他表主键信息。--------------------------数据库事务：1、原子性：要么都执行，要么都不执行；2、一致性

今天有个小需求，需要把100张表的引擎，从InnoDB改为MYISAM。想到要手工执行，简直头大，还好有存储过程。可以利用存储过程来批量处理。-- 定义存储过程DELIMITER //CREATE PROCEDURE alter_table_enegine()BEGINDECLARE `@i` INT(11);DECLARE `@sqlstr` VARCHAR(2560);SET

DELIMITER $$CREATE PROCEDURE `PROC_UPDATELOGINADDRESS`() BEGIN DECLARE UserIdVar BIGINT(20); DECLARE OldUserIdVar BIGINT(20); DECLARE IPToIntVar BIGINT(20); DECLARE LastLoginI

上个周六，有场竞赛，由于是系统推荐的，参与的人数较多，大概有1100人参与了正赛（正赛的意思是指在竞赛限定的时间范围参与并交卷；还有个补赛，在限定时间范围以外的）。结果出现了有用户无法提交正常的问题。查了下后台日志，发现在执行sql语句的时候，返回了数据库异常。这是包含2条插入语句的语句。Too many active concurrent transactions，字面意思，太多活动

今天早上定义了一个字段类型为tinyint(1)，因为这个字段的值只有0到3，4种情况，本意是减少数据库的存储，所以tinyint大小足够了。tinyint默认可存-127~127范围的数字（有符号）。当时采用tinyint(1)，其实tinyint(2)之类的也是可以的，后面的数字是限制显示长度。当实际长度超出这个值时，也不会影响存储（如果有配置zerofill，那么不足的部分会左边补0）。

由于一次要执行很多条插入语句（5w条），通常通过mysql写原生的插入语句会有类似的格式：insert into TableAAA(f1,f2) values (f11v,f21v),(f12v,f22v)...执行速度上是没有问题，大概5,6秒。在用JdbcTemplate的时候，就是用batchUpdate方法来写批量执行的语句：String sql = "insert

今天遇到一个需求，要从Mysql中查询一部分数据，然后将数据导出为CSV。这里使用的工具是SQLyog，很自然的使用工具自带的导出功能。导完后，打开csv文件，发现本来1行5列的数据出现了2种异常显示：1）有的笔记内容，那一列，变成了多列；2）有的笔记内容，那一行，变成了多行。关于这两种情况，查了下资料，找到原因：一列变多列，原因是CSV的列切分是依据英文逗号的，而

这两天运营有需求，需要按照每周来统计表的数据。想想看如果自己统计每周数据，还要按周来查询，然后做union，有没有方便的函数呢？查了下，Mysql提供了week函数，可以方便的从日期中获取到周次，这样一来，便可以在分组时，按照week来分组，如group by week(create_time)。顺便整理了下，日常可能用到的一些时间函数，方便日后使用。SELECT -- 获取当前执行时间

Mysql插入时遇到唯一索引冲突，1、自动替换为新的值，可以用ON DUPLICATE KEY UPDATE xxx= VALUES(xxx)2、忽略插入是 insert ignore into3、删除旧记录，插入新记录是 replace into，如果这个记录id有在其他表有引用，那这种方式就不太适合

mysql in 查询返回的结果不一定按照传进的顺序，造bug了...传进的范围记得排了下序，而这个语句却忘记了，记个备忘！

第一种：SELECT * FROM AAA T WHERE BINARY T.CONTENT LIKE '%S%'第二种：SELECT * FROM AAA T WHERE T.CONTENT COLLATE utf8_bin LIKE '%S%'之前一直不怎么清楚核对(Collate)是做什么用的，里面有各种 "_bin"或者"_ci"结尾的词，现在才知道，原来 bin(bi

适当使用查询缓存当查询结果确定不大于1行时，使用limit 1列有固定可选值时，使用enum而不是varchar为搜索字段建索引join表使用相同的类型，并建立索引使用Explain来优化语句避免select *永远为每张表设置id尽可能使用notnullprepared statements不用使用 order by rand()固定长度的表/越小的列