sql优化

如何写出高性能的sql语句？ （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. （3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘： ORACLE 在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间 （4） 减少访问数据库的次数： ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等； （5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 （6） 使用DECODE函数来减少处理时间：

独立索引： 　　独立索引是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数 　　 例1： SELECT actor_id FROM actor WHERE actor_id+1=5 --这种写法，就算在actor_id上建立了索引，也不起效 　　 例2: SELECT .... WHERE TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(date_col) <= 10 --这也是一种错误的写法 多列索引（联合索引）&选择合适的索引列顺序： 　　多列索引（Multiple-Column Indexes）也称为复合索引（composite index），也即同时对多个列建立索引。 　　什么时候用多列索引？ 当出现服务器对多个索引做相交操作时(通常有多个AND条件)，通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引。 当服务器需要对多个索引做联合操作时(通常有多个OR条件)，通常需要耗费大量CPU和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上。特别是当其中有些索引的选择性不高，需要合并扫描返回大量数据的时候。 　　多列索引的生效规则： 　　比如(a,b,c)，abc都是拍好序的，在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是拍好序的。多列索引的生效原则是从前往后依次使用生效，如果中间某个索引没有使用，那么断点前面的索引部分起作用

大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。 select * from T where ID=10； 这条查询语句的执行过程： 外部层： 　　用户与server层交互的媒介 　　　　一.客户端【用于连接数据库，输入命令/语句】 　　　　　　界面化连接数据库 　　　　　　输入 select * from T where ID=10； server层： 　　Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。 　　　　二.连接器【连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。】 　　　　　　输入连接命令认证身份--mysql -h$ip -P$port -u$user -p 　　　　　　　　认证通过：连接器会到权限表里查询帐号权限　　 　　　　　　　　　　　P：之后所有的权限判断逻辑都会依赖此时读到的权限 　　　　　　　　　　　　　　这意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。 　　　　　　　　认证失败：Access denied for user 　　　　　

并发控制 锁粒度： 表级锁 行级锁 锁： 读锁：共享锁，只读不可写（包括 自己当前用户 和当前事务） ，多个读互不阻塞 写锁：独占锁，排它锁，写锁会阻塞其它事务（不包括当前事务）的读和它锁 实现 存储引擎：自行实现其锁策略和锁粒度 服务器级：实现了锁，表级锁，用户可显式请求 分类： 隐式锁：由存储引擎自动施加锁 显式锁：用户手动请求 锁策略：在锁粒度及数据安全性寻求的平衡机制 显式使用锁 LOCK TABLES 加锁 lock tables tbl_name [[AS] alias] lock_type [, tbl_name [[AS] alias] lock_type] ... lock_type: READ ,WRITE UNLOCK TABLES 解锁 FLUSH TABLES [tb_name[,...]] [WITH READ LOCK] 关闭所有正在打开的表，同时清除掉查询缓存以及准备好的语句缓存， 如果加上with read lock 选项的话，它代表关闭所有正在打开的表并加上全局锁（不清除缓存了）， 通常在备份前加全局读锁 SELECT clause [FOR UPDATE | LOCK IN SHARE MODE] 查询时加写或读锁 注意点1（加锁）： 注意，读锁加到表上之后，此表将只能读，不能进行其他任何操作。

详解强大的SQL注入工具——SQLMAP Akast [N.S.T] 1. 前言 Windows下的注入工具好的又贵，免费的啊D、明小子等又不好用，我们根本没必要花 时间去找什么破解的havij、pangolin什么的，特别是破解的工具很可能被绑了木马。其实 Linux下的注入工具也是非常强大的，不过分的说，可以完全取代Windows下面的所有注入 工具。 就如backtrack系统里面就有非常丰富的注入工具，对MSSQL、MYSQL、oracle等各种 数据库的应有尽有了，而且这些工具都是免费的，并且是开放源代码的，我们还可以用来修 改为合适自己使用的注入工具。 本文给大家介绍的SqlMap是一个开放源码的渗透测试工具，它可以自动探测和利用SQL 注入漏洞来接管数据库服务器。它配备了一个强大的探测引擎，为最终渗透测试人员提供很 多猥琐的功能，可以拖库，可以访问底层的文件系统，还可以通过带外连接执行操作系统上 的命令。 2. SQLMAP命令详解 为了方便使用我把sqlmap的选项都翻译出来了，当然可能会存在一些不恰当的地方， 请大家指出，可以给我发邮件：akast@ngsst.com。如果我有时间会把这个工具出个中文版。 Options（选项）： --version 显示程序的版本号并退出 -h, --help 显示此帮助消息并退出 -v VERBOSE 详细级别：0-6

1、 用程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在应用中使用数据库游标，游标是非常有用的工具，但比使用常规的、面向集的SQL语句需要更大的开销；按照特定顺序提取数据的查找。 2、 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000 在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。 3、

一、SQL语句优化的一般步骤： （1）通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行效率； （2）定位执行效率较低的 SQL 语句（重点是 Select）； （3）通过 explain 分析低效率的 SQL 语句的执行情况； （4）确实问题并采取相应的优化措施； 二、优化 1、show status 命令 　 格式： show [session | global] status like ... 如果不写[session | global]，默认的是session，即取出当前回话的执行情况； 　如果想查询所有的（即MySql启动到现在的信息）, 则增加 global 参数； show status like "uptime" //查询MySql启动的时间； show status like "com_select" //查询MySql的查询次数 show status like "com_insert" //查询MySql的插入次数 show status like "com_update" //查询MySql的更新次数 show status like "com_delete" //查询MySql的删除次数 show global status like "uptime" //查询MySql启动的时间； show global status like "com

　　即使是一个开发工程师，也只是 MySQL 的用户，但在了解了一个个系统模块的原理后，再来使用它，感觉是完全不一样的。 　　当在代码里写下一行数据库命令的时候，就能想到它在数据库端将怎么执行，它的性能是怎么样的，怎样写能让应用程序访问数据库的性能最高。进一步，哪些数据处理让数据库系统来做性能会更好，哪些数据处理在缓存里做性能会更好，心里也会更清楚。在建表和建索引的时候，我也会更有意识地为将来的查询优化做综合考虑，比如确定是否使用递增主键、主键的列怎样选择，等等。 　　所以需要系统的学习mysql，形成学习网络而不是只知道零散的知识点。可能一个业务开发人员用了两三年 MySQL，还未必清楚那些自己一直在用的“最佳实践”为什么是最佳的。 　　看完这些需要输出自己的mysql知识网络。 　　 来源： https://www.cnblogs.com/lvzhenhua/p/12610213.html

性能调优 不用运行的代码才是绝好的代码。其他只是好的代码。所以，性能调优时，最好的选择是首先确保运行尽可能少的代码。 OpCode 缓存 首先，最快且最简单的选择是启用 OpCode 缓存。OpCode 缓存的更多信息可以在 这里 找到。 在上图，我们看到启用 Zend OpCache 后发生的情况。最后一行是我们的基准，也即没有启用缓存的情况。 在中间行，我们看到较小的性能提升，以及内存使用量的大幅减少。小的性能提升(很可能)来自 Zend OpCache 优化，而非 OpCode 缓存。 第一行是优化和 OpCode 缓存后结果，我们看到很大的性能提升。 现在，我们看看 APC 之前和之后的变化。如上图所示，跟 Zend OpCache 相比，随着缓存的建立，我们看到初始(中间行)请求的性能下降，在消耗时长与内存使用量方面的表现都明显下降。 接着，随之 opcode 缓存的建立，我们看到类似的性能提升。 内容缓存 第二件我们能做的事是缓存内容——这对 WordPress 而言小菜一碟。它提供了许多安装简便的插件来实现内容缓存，包括 WP Super Cache。WP Super Cache 会创建网站的静态版本。该版本会在出现诸如评论事件时依照网站设置自动过期。(例如，在非常高负载情况下，您可能会想禁止任何原因造成的缓存过期)。 内容缓存只能在几乎没有写操作时有效运行

今天我们用10分钟，重点梳理一遍以下几方面： 数据库知识点汇总； 数据库事务特性和隔离级别； 详解关系型数据库、索引与锁机制； 数据库调优与最佳实践； 面试考察点及加分项。 一、数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle：功能强大，主要缺点就是贵 MySQL：互联网行业中最流行的数据库，这不仅仅是因为MySQL的免费。可以说关系数据库场景中你需要的功能，MySQL都能很好的满足，后面详解部分会详细介绍MySQL的一些知识点 MariaDB：是MySQL的分支，由开源社区维护，MariaDB虽然被看作MySQL的替代品，但它在扩展功能、存储引擎上都有非常好的改进 PostgreSQL：也叫PGSQL，PGSQL类似于Oracle的多进程框架，可以支持高并发的应用场景，PG几乎支持所有的SQL标准，支持类型相当丰富。PG更加适合严格的企业应用场景，而MySQL更适合业务逻辑相对简单、数据可靠性要求较低的互联网场景。 2.NoSQL数据库（非关系型数据库） Redis：提供了持久化能力，支持多种数据类型。Redis适用于数据变化快且数据大小可预测的场景。 MongoDB：一个基于分布式文件存储的数据库，将数据存储为一个文档，数据结构由键值对组成。MongoDB比较适合表结构不明确，且数据结构可能不断变化的场景，不适合有事务和复杂查询的场景。 HBase：建立在HDFS