MySQL *

Значится так — есть задача вытянуть данные из таблицы mysql в простенький csv файлик, дабы его открыть быстренько в excel. Зачем белым людям нужна такая магия — мне никогда не понять, но раз заказчик попросил, то я сделал. Итак, отдаёмся во власть консоли и пишем:
mysqldump -u [USER_NAME] -p "--where=[WHERE]" "--fields-terminated-by=," "--tab=./" [DB_NAME] [TABLE] > [TABLE].txt

Вот и вся любовь (на выходе получим два файла — один с SQL и второй с CSV)

p.s. директория в которой выполняется эта команда должна быть открыта для записи, иначе оно ругаться будет ;)

Самая мощная команда в MySQL – это EXPLAIN. EXPLAIN может в точности рассказать вам, что происходит, когда вы выполняете запрос. Эта информация позволит вам обнаружить медленные запросы и сократить время, затрачиваемое на обработку запроса, что впоследствии может значительно ускорить работу вашего приложения.

Мы уже рассказывали, на чём работает MySpace и как устроены дата-центры Google, а теперь посмотрим на более мелкие проекты, такие как digg. Здесь нет ничего особо уникального и сделанного «по спецзаказу», как в первых двух случаях, но всё равно интересно.

В момент запуска проект размещался на единственном Linux-сервере с Apache 1.3 и PHP 4.x. Для управления базами данных использовались MySQL 4.0, таблицы MyISAM и встроенный поиск MySQL. Разработчики специально старались использовать как можно больше продуктов open source, чтобы гарантировать быстрое развитие проекта без финансовых затруднений. Кроме вышеперечисленных, нашли применение свободные пакеты ImageMagick, Ispell, prototype/scriptaculous и другие. Вскоре к одному серверу добавился другой и начался бурный рост проекта.

Это случалось с каждым из нас при разработке веб-сайтов или приложений, использующих MySQL в качестве базы данных. Производительность внезапно сильно падала, и вы не имели понятия, почему это случилось. Этому могут быть причиной многие факторы (сильная загрузка CPU, нехватка дискового пространства, или слабая пропускная способность канала), но также это может быть и неоптимизированный запрос, выполняемый намного дольше, чем должен.

Как узнать, какие из запросов выполняются дольше всего?
В MySQL есть встроенный функционал для ведения логов медленных запросов.