Любой программист создающий нагруженные проекты с тысячами пользователей, когда-либо задавался вопросом, как он может улучшить SQL запросы и экономить многие сотни долларов. Процесс анализа обычно начинается с профилирования и отладки кода, а потом когда процесс оптимизации запросов то можно воспользоваться встроенными иструментами в MySQL сервер. Например логирование MySQL. Но рано или позно начинаешь понимать, что это не удобно.

Недавно я потратил кучу времени, пытаясь понять, почему один запрос выдает такой странный результат. На MariaDB он выдавал явно некорректный результат, а на старом добром MySQL не выполнялся вовсе. Т.е. запрос запускался, но дождаться его завершения не удавалось. Для того чтобы разобраться, в чем же дело, пришлось провести небольшое исследование. Но давайте обо всем по порядку.

После выхода новой версии MySQL в начале этого года, многие задумались о том стоит ли на неё переходить с более старых версий. Чтобы ответить на этот вопрос для себя, вначале необходимо понять, а что именно даст этот переход. В этой статье я постараюсь осветить новые, важные для меня, фичи, которые были включены в дистрибутив новой версии, анализ их производительности и работоспособность новой версии, а так же необходимость что-то менять в коде в связи в переписанным оптимизатором. Так как объем изменений действительно очень велик, для каждого пункта дам ссылку на оригинальную статью по тестирования производительности и исключу из описания воду.

При разработке современного сайта часто возникает необходимость реализовать функционал вывода близлежащих географических точек. Самым оптимальным способом решения этой задачи является перекладывание работы по реализации определения точек на плечи MySQL. Если конкретней, то нам будут нужны возможности пространственных расширений MySQL (до версии 5.0.16 эти расширения были доступны только для MyISAM, более поздние версии MySQL поддерживают работу пространственных расширений с InnoDB, NDB, BDB и ARCHIVE).

Расстояние между точками будет вычисляться по формуле гаверсинусов. Формула позволяет получать расстояние между точками с очень низкой погрешностью (величина погрешности прямо пропорциональна расстоянию между точками, и не превышает 10-20 километров при вычислении очень больших расстояний, например между штаб-квартирой Google в Калифорнии (37.422045, -122.084347) и оперным театром в Сиднее, Австралия (-33.856553, 151.214696)).

При разработке современных веб-приложений сложно недооценить пользу от использования систем контроля версий. Применительно к файлам разрабатываемого продукта, мы способны отследить любые этапы производства в любой момент, начиная с первой ревизии. Инструменты, помогающие нам в этом, на сегодняшний день популяризированы, считаются хорошим тоном при разработке, а во многих случаях успешное производство без их применения невозможно в принципе. А какие возможности мы имеем, когда возникает необходимость проследить изменения не в файлах, а в базах данных проекта? Под катом я поделюсь информацией о существующих средствах, с которыми мне пришлось ознакомиться.

Введение

Здравствуй, $habrauser!

Бывает так, что вам нужно импортировать файл Excel в базу MySQL, но готового решения нигде нет. Вот и я, когда меня попросил друг поискать легкий способ импорта, сперва решил загуглить поискать решение. Увы, запрос php excel to mysql не дал ничего конкретного, или же описанные способы были довольно таки не удобны. Тогда же я решил найти библиотеку для работы с Excel на PHP, и мне попалась PHPExcel. Но опять же меня ждало разочарование, запрос phpexcel to mysql не дал ничего путного (я ленивый пользователь и дальше 1й страницы не хожу). В итоге я решил создать свой велосипед скрипт, которым и хочу поделиться с вами.

Разбираясь как работает та или иная CMS приходится использовать различные инструменты, облегчающие работу.
Наиболее интересная тема — это работа с баз(ой|ами) данных. Естественно для изучения запросов и результатов запросов нужно использовать что-то универсальное. Что-то, что будет работать стабильно как с известным движком, так и с самописной системой.
Предположим у вас оказалась система управления контентом и вам необходимо посмотреть как реализовано добавление новых пользователей или смена паролей.

Большинство инструментов позволяющих мониторить работу с БД являются платными [раз, два]. Я хотел что-то более легкое и удобное, поэтому выбрал mysql-proxy. Хотя возможности утилиты гораздо шире чем мне требуется, я опишу лишь основное. Работает как под Windows, так и под Unix системами.

Цель данного поста — помочь начинающему разработчику быстро освоится и спроектировать простенькую базу с помощью инструмента для визуального проектирования баз данных MySQL Workbench от компании Oracle и получить её ER-модель и SQL-дамп.

Что я успел понять про MySQL за несколько лет его разработки:

• развивать не ломая обратной совместимости его нельзя
• MySQL со сломанной обратной совместимостью никому не нужен.

Я опишу две серьёзные проблемы ДНК MySQL, с которыми косвенно сталкивается любой пользователь MySQL 5.1 и 5.5 (насчёт 5.6 не проверял, но не думаю, что этот момент поменялся).

Как вообще MySQL работает?

Недавно передо мною встала задача сортировки фильмов по рейтингу. Каждый фильм имеет 2 значения — это средняя оценка и количество прогосовавших (точно так же, как на Кинопоиске и IMDB).

Первая мысль, естественно, была о Топ-250 Кинопоиска с их формулой. Но уже при первом взгляде она показалась мне неидеальной — непонятный выбор порога входа и общая средняя оценка вводят в ступор, ведь уже при чуть-чуть измененных условиях (меньшем количестве оценок или голосов) она работает крайне плохо.

О том, как я решил конкретно эту задачу и попутно для любых подобных рейтингов, читайте в статье.