1、(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
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2、，slow_query_log 这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time 当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。3，slow_query_log_file 记录日志的文件名。
3、查看是否开启：show variables like log_slow_queries查看慢查询参数，即设置超过多少秒的查询归为了慢查询。
4、第二步：查看关于慢查询的状态 执行如下SQL语句来查看mysql慢查询的状态 show variables like %slow%执行结果会把是否开启慢查询、慢查询的秒数、慢查询日志等信息打印在屏幕上。
先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
通过MySQL瓶颈分 析，发现大部分时间花费在SQL解析和表操作上，如果绕过这层操作直接存取存储引擎，可大大提升性能，MySQL的插件HandlerSocket正是由 此获得了每秒75万次查询操作的性能，这个评测数据无疑会颠覆整个NoSQL世界。
显然会大大提高速度；1尽量明确的完成SQL语句，尽量少让数据库工作。比如写SELECT语句时，需要把查询的字段明确指出表名。尽量不要使用SELECT 语句。组织SQL语句的时候，尽量按照数据库的习惯进行组织。
1、可能是因为数据库缓冲的原因。虽然楼主是更新操作，但肯定是要首先进行查询定位的。而如果一个sql查询，第一次执行后，数据库一般不会马上释放这个查询的内存结果集，甚至另外一个sql查询执行后，也会被缓存起来。
2、通常我们设置long_query_time的值为2，表示查询SQL语句超过两秒的就记录，通常2秒就够了，默认是10秒。然而，对于许多WEB程序来说，2秒的查询还是太长了。的确在许多站点中，一个SQL语句超过1秒的执行时间都算慢的了。
3、如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表 的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。
4、//关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。 显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
一旦有了对特定使用情况的准确估计，请将该比率乘以Web服务器的最大连接数。例如，如果Web服务器配置为最多为256个客户端提供服务，MySQL请求与Web请求的比率为1/8，则最好将最大数据库连接数设置为32。
插入的条数没限制的。如果用load效率更高，数量更多了。就一般在用数据库管理器的时候显示的数据会有限制的。
MySQL服务器的最大并发连接数是16384。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置。网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。
1、ADDDATE(date，INTERVAL expr type)SUBDATE(date，INTERVAL expr type)这些功能执行日期运算。对于MySQL 22，他们是新的。ADDDATE()和SUBDATE()是DATE_ADD()和DATE_SUB()的同义词。
2、-- 区间=3小时=180分钟=10800秒-- 下面更新时间 = 2012-11-13 20：00：00 之后的 随机秒数。
3、函数使用说明： DATEDIFF() 返回起始时间 expr 和结束时间 expr2 之间的天数。 Expr 和 expr2 为日期或 date-and-time表达式。计算中只用到这些值的日期部分。
1、插入记录通过insert into进行，SQL语句格式为：例如，向表stuinfo插入一条记录，SQL语句为：注意：上方是一条SQL语句，为了可读性换行，记住一条SQL语句默认以分号结尾。
2、insert into是mysql中最常用的插入语句，它有6种写法。
3、MySQL的常见操作在这里先做一下总结，已经整合到代码里面，经过检验无误。
4、UNION运算符可以将两个或两个以上上SELECT语句的查询结果集合合并成一个结果集合显示，即执行联合查询。
