喜欢炒股的码农

内连接 inner joinexplain select count(*) from BASE base inner join A a on base.id = a.a_id inner join B b on base.id = b.b_id 结果等同于explain select count(*) from BASE base ,A a ,B b WH

最左匹配原则 1、先定位该sql的查询条件，有哪些，那些是等值的，那些是范围的条件。 2、等值的条件去命中索引最左边的一个字段，然后依次从左往右命中，范围的放在最后。分析讲解 1、mysql的索引分为聚簇索引和非聚簇索引，mysql的表是聚集索引组织表。 聚集规则是：有主键则定义主键索引为聚集索引；没有主键则选第一个不允许为NULL的唯一索引；还没有就使用in

索引一般用于在数据规模大时对查询进行优化的一种机制，对于一般的查询来说，MySQL会去遍历整个表，来查询符合要求的结果；如果借助于索引，mysql会将要索引的字段按照一定的算法进行处理，并生成一个类似于书本目录的文件存放在相应的位置，这样在查询时，mysql会先去查找这些"目录"，然后根据这些"目录"来快速定位所需记录的位置，这样的查找不用遍历整个记录集，速度自然会很快，对于海量数据尤其如此。

优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL 对于破坏性来说，高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大，因为高并发的 SQL 一旦出现问题，甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL，由于频率低，即使遇到，最多就是让整个系统响应慢一点，但至少可能撑一会儿，让我们有缓冲的机会。 从全局出发优化，而不是片面调整 SQL

正常分页 LIMIT #offset#, #pageSize# select * from sop_project_base order by id limit 1052,200 游标分页 WHERE cursor > #cursor# LIMIT #pageSize# select * from sop_project_base where id>1052 order by i

mysql innerdb 测试 clientA begin ; select * from info where money>1500; update info set money=5000 where id =1 commit ; clientB update info set money=1000 where id =1 update info set mo

检测表结果存在 删除并创建 drop table if exists form_schema; CREATE TABLE form_schema ( id SERIAL PRIMARY KEY , data json, form_id varchar, origin varchar ); 查询插入 INSERT IGNORE INTO

SQL优化 业务型优化： 多表连接拆分为单表 分表：取决表的业务是否支持水平拆分、表的大小、表的访问量(QPS+TPS) 分库：表的大小、分表的梳理、表的总访问量(QPS+TPS) 数据库拆分 技术型优化 在原SQL基础上，修改索引 改造SQL结构 增加表冗余字 优化SQL步骤： 分析现有业务指标和sql执行计划。 改写sql写法或者调整索引。 反复执行这两部。 将where子句中查