日常入坑一直以为sql优化中in的效率一定比exists低，所以在一次接口中将原来的in改成了exists，自认为效率一定会比之前高，结果被狠狠打脸。b表的数据导入导致这个接口的查询极慢，需要5秒左右，这是不可想象的，赶忙拉sql分析，最终定位在exists上，尝试换成in，效率高了不是一点！！于是决定去网上再看看有关的资料。分析in和exists区别in：是把外表（a）和内表（b）做hash连接
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2023-08-26 01:28:27
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# 实现"mysql8效率"的方法
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(连接到数据库) --> B(创建索引);
B --> C(优化查询语句);
C --> D(使用合适的字段类型);
D --> E(定期清理无用数据);
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o{
原创
2024-07-06 05:12:31
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简介MySQL支持两种方式的排序，FileSort和Index，其中Index的效率较高他是指MySQL扫描索引本身完成排序。FileSort方式效率较低使用Index一般情况下ORDER BY满足两种情况会使用索引排序ORDER BY语句使用索引最左前列使用where子句与order by 子句条件列组合满足索引最左前列
where子句中如果出现索引的范围查询(explain中出现rang
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2023-10-20 20:22:37
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# MySQL 8 单表查询效率解析
在现代应用开发中，数据库的查询效率直接影响到应用的性能，尤其是在数据量庞大的情况下。MySQL 8 作为最新的数据库版本，提供了一系列优化功能，来提高单表查询效率。本篇文章将介绍 MySQL 8 中提高查询效率的技术，并提供一些具体的代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 1. 基本概念
在 MySQL 中，单表查询是指从单个表中检索数据。效率的高
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\\ Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进，最受关注的可能是基于文档的存储，开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能，增强了安全性，并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。\\ MySQL在My
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2024-08-09 18:31:42
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之前爬去的一些数据，想将数据从mongodb导入到MySQL中,记录一下遇到了一系列问题.首先使用mongodb自带的mongoexport 工具将数据导出为json格式mongoexport --host 127.0.0.1 --port 27017 --username spider --password spider987COM --collection spider --db t
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2023-05-30 15:54:54
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# MySQL 8 配置 SQL_MODE 提高查询效率
在数据库管理中，查询效率是一个至关重要的方面。MySQL 8 引入了多种新功能和优化选项，其中配置 `SQL_MODE` 可以显著提高查询效率。本文将探讨如何通过配置 `SQL_MODE` 来优化查询性能，并提供实际代码示例。
## 什么是 SQL_MODE？
`SQL_MODE` 是 MySQL 中用于定义 SQL 语法行为的一种设
原创
2024-08-30 07:31:54
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mysql的SQL语句基础归纳连接数据库：
远程：mysql -h xxx.xxx.xxx.xxx -u root -p
本地：mysql -u root -p
mysql中默认的数据库简介:
information_schema:存储系统中的对象信息
如：用户表信息，权限信息等等
cluster：存储了系统的集群信息
mysql
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2023-10-08 21:09:03
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此三者的主要应用是降低大数据量检索时的时间复杂度。JDK中，HashMap、TreeMap都使用了红黑树。MySql的索引，则使用了B+树。 实际上二叉树（红黑树）的查询效率最高，而B+树则是n叉树，每个节点可以有多个关键字（通常是2-3个）。 那么mysql索引为什么使用B+树呢？因为mysql的数据是存储在磁盘上的，每次取磁盘都是取一个内存页大小的数据量，而磁盘IO是最耗时的操作。如果采用二叉
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2023-08-27 22:21:37
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在MySQL中，我们常用的存储引擎 InnoDB 和 MyISAM 的索引都是B-Tree 索引。大家都知道，建立索引的目的便是优化慢查询，那么慢查询究竟慢在哪里呢？查询时间一个sql查询的时间分为 等待时间 和执行时间。等待时间，即sql执行之前所等待的时间。对于mysql数据库来说，在执行某些操作时，InnoDB会锁行，MyISAM会锁表。当即将开始一个新查询时，如果查询所操作的表或者行正被锁
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2024-04-14 09:41:44
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一、安装MySQL1.进入 MySQL 官网下载 MySQL 安装包(mysql-installer-community-8.0.24.0.msi)https://downloads.mysql.com/archives/installer/
2.双击.exe 安装文件，等待一会
3.选择 Custom
4.选择 MySQL Server 8.
1.先查看服务器docker容器的使用情况，查看mysql是否运行docker ps 可以看到每个容器的id2.进入mysql容器内部docker exec -it 这里是mysql的容器id bash3.然后输入mysql 4.输入命令修改密码alter user 'root'@'localhost' identified with mysql_nat
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2023-05-27 15:22:19
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下面简要介绍 MySQL 8 中值得关注的新特性和改进。1.性能：MySQL 8.0 的速度要比 MySQL 5.7 快 2 倍。MySQL 8.0 在以下方面带来了更好的性能：读/写工作负载、IO 密集型工作负载、以及高竞争（"hot spot"热点竞争问题）工作负载。NoSQL：MySQL 从 5.7 版本开始提供 NoSQL 存储功能，目前在 8.0 版本中这部分功能也得到了更大的改进。该项
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2023-06-06 11:16:36
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恢复前提MySQL 5.* 和 8.* 的恢复方式大同小异，最基本的区别是8.* 中，不再有表结构frm文件，所以要恢复 8.* 的数据，就必须要有完整的建表语句。 而恢复 5.* 的数据，就需要idb文件和 frm文件，当然，如果有完整的建表语句的话，不用frm文件也行。 数据库的字符编码要一致，不然中文会乱码。恢复步骤需要注意的是，以下操作需要选定数据库后执行。5.*恢复表结构确定表列数首先创
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2023-12-27 10:08:06
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# 如何在 MySQL 8 中使用 IN 操作符
在数据库开发中，我们经常需要从数据库中提取特定的数据。`IN` 操作符是 MySQL 中一个非常有用的功能，它允许我们一次性从数据库表中选择多个值。本文将详细介绍如何在 MySQL 8 中使用 `IN` 操作符，适合刚入行的开发者。
## 整体流程
以下是实现 MySQL 8 中使用 `IN` 操作符的基本流程：
| 步骤 | 描述
1、安装mysql8.0首先需要在192.167.3.171上安装JDK。下载mysql安装包，https://dev.mysql.com/downloads/，找到以下页面下载。 下载后放到linux系统中官网说需要先查看本机是否已安装mysql，删除mysql这里不介绍。yum install libaio yum install openssl，安装m
注意：从 MySQL 5.7 升级到 MySQL 8.0 仅支持通过使用 in-place 方式进行升级，并且不支持从 MySQL 8.0 降级到 MySQL 5.7（或从某个 MySQL 8.0 版本降级到任意一个更早的 MySQL 8.0 版本）。唯一受支持的替代方案是在升级之前对数据进行备份。1. 性能：MySQL 8.0 的速度要比 MySQL 5.7 快 2 倍。MySQL 8
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2023-08-11 17:19:07
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1.主从复制三种核心格式:1.基于语句级别复制(statement based replication);2.基于行级复制(row based replication);3混合复制(mixed based replication);在数据库中查看当前使用的是哪个级别:show variables like "%binlog_format%";+---------------+-------+| V
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2023-10-15 17:15:33
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对 MySQL 有研究的读者，可能会发现 MySQL 更新很快，在安装方式上，MySQL 提供了两种经典安装方式：解压式和一键式，虽然是两种安装方式，但我更提倡选择解压式安装，不仅快，还干净。在操作系统上，MySQL 也支持多类型操作系统，如 linux,windows 等，如下为 MySQL 几个重大变化的操作系统。  
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2024-07-28 17:55:02
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如何安装搭建PHP环境，确实，PHP+mysql+apche+....对于新手来说配置起来确实是相当头疼的。下面就教教大家怎么最简单的搭建。先卸载干净原来可能残存的一些东西。在你从电脑里卸载旧的MYSQL数据库服务时，首先先在WINDOWS服务里停掉MYSQL的服务。再到控制面板里的增加删除程序内进行删除，但是你并不能完整的把MYSQL服务删除，那么就要在注册表里清除你的MYSQL服务。进入注册表
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2023-08-23 22:38:51
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