Ubuntu 12.04 上的 MySQL 5.5.28
如果结果比结果长，group_concat_max_len则结果将被优雅地截断。
目前我有一个脚本试图提前检查所需的长度并设置group_concat_max_len为足够大。
但是检查会增加额外的查询。group_concat_max_len仅设置为最大值有什么缺点吗？好处是更少的查询。
我对SQL Server不是很熟悉，对MySQL比较熟悉。
我习惯于在代码中看到一切，而 SQL Server，有些事情是用按钮完成的。在 MySQL 中，我会执行USE testing_database，然后我知道我的后续查询将针对该数据库执行。
在 SQL Server Management Studio 中，我看到在下拉选择中选择了我的“测试数据库”。这是否意味着脚本中的查询将仅针对该数据库执行？
该脚本不包含对数据库名称的任何引用。它用于sp_msdependencies填充视图列表，然后对该列表进行操作。只会对当前数据库执行吗？sp_msdependencies
除了测试数据库之外，还有其他几个数据库我不想在此测试中接触。
超立方体解决了这个问题。子查询是完全没有必要的，整个事情都可以通过简单的连接来工作。不过，MySQL 的优化器无法使用我原来的查询仍然很奇怪。有关问题和许多详细信息，请参见下文。加上我问题底部的完整解决方案。它基于 ypercube 的回答。
每个子查询都非常快，不到 1 秒。加入了 5-6 个子查询（一些LEFT，一些INNER），时间迅速增加到 400 秒。
我用于测试的整体查询仅返回 441 行。
我尝试将每个子查询放在“CREATE TABLE”查询中。每一个都在不到 1 秒的时间内完成。然后我使用那些新创建的表重新执行了外部查询，它也运行在不到 1 秒的时间内。所以连接没有实际问题。id我为我创建的表添加了索引。所有表都在匹配id=上连接id。
如何让 MySQL 高效地执行查询？我必须使用临时表吗？我已经编写了一堆 PHP 代码来将多个子查询连接放在一起，所以如果可能的话，我宁愿弄清楚如何使它工作。
我尝试使用“STRAIGHT_JOIN”关键字并删除外部ORDER BY. 这将查询时间减少到 90 秒。但我最多应该得到 1 秒。
我试过STRAIGHT_JOIN了ORDER BY，花了 235 秒。所以看起来外部ORDER BY是一个主要的性能问题。
编辑：
使用临时表进行测试。查询运行非常快。但是必须有一种方法可以让 mysql 通过 JOINS 快速完成。
此外，慢查询日志显示：
Rows_examined: 484006914
4.84 亿行看起来像一个笛卡尔积。为什么要检查这么多行？
查询具有以下结构：
SELECT t0.`id`, t1.`length`, t2.`height`, t3.`family`
FROM
`products` t0
INNER JOIN
(
SELECT t1.`id`, t2.`value` AS `length`
FROM `products` t1
INNER JOIN `product_eav_decimal` t2
ON t1.`id` = t2.`product_id`
WHERE t2.`attribute_id` = 91
AND t2.`value` BETWEEN 15 AND 35
) t1
ON t0.`id` = t1.`id`
LEFT JOIN
(
SELECT t1.`id`, t2.`value` AS `height`
FROM `products` t1
INNER JOIN `product_eav_decimal` t2
ON t1.`id` = t2.`product_id`
WHERE t2.`attribute_id` = 80
# no other conditions
) t2
ON t0.`id` = t2.`id`
INNER JOIN
(
.
.
.
) t6
ON t0.`id` = t6.`id`
ORDER BY t0.`id` ASC
...等 LEFT JOINS 用于子查询中除 attribute_id 之外的其他条件。当有其他条件时使用 INNER JOIN。这将创建一个有效的搜索结果。查询有效，只需要 400 秒而不是 0.04 秒。
如果没有人知道如何使 JOIN 语法起作用，那么我将使用临时表，因为这似乎有效。
表格：
1.) 产品
CREATE TABLE `products` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`sku` varchar(127) NOT NULL COMMENT '3char vencode + model',
`model` varchar(127) NOT NULL,
`vendor_id` int(11) DEFAULT NULL,
`updated` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `sku` (`sku`),
KEY `model` (`model`),
KEY `vendor_id` (`vendor_id`),
CONSTRAINT `FK1` FOREIGN KEY (`vendor_id`) REFERENCES `vendors` (`id`) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=153282 DEFAULT CHARSET=utf8
2.) 小数
CREATE TABLE `product_eav_decimal` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`product_id` int(11) NOT NULL,
`attribute_id` int(11) DEFAULT NULL,
`value` decimal(11,3) DEFAULT NULL,
`last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `natural_key` (`product_id`,`attribute_id`,`value`),
UNIQUE KEY `product_id_2` (`product_id`,`attribute_id`),
KEY `last_update` (`last_update`),
KEY `product_id` (`product_id`),
KEY `attribute_id` (`attribute_id`),
KEY `value` (`value`),
CONSTRAINT `FK1` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `products` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT `FK2` FOREIGN KEY (`attribute_id`) REFERENCES `attributes` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=370772 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
3.) varchar（引用另一个表，values_varchar实际 varchar 值的表）
CREATE TABLE `product_eav_varchar` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`product_id` int(11) DEFAULT NULL,
`attribute_id` int(11) DEFAULT NULL,
`value_id` int(11) DEFAULT NULL,
`last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `natural_key` (`product_id`,`attribute_id`,`value_id`),
KEY `last_update` (`last_update`),
KEY `product_id` (`product_id`),
KEY `value_id` (`value_id`),
KEY `attribute_id` (`attribute_id`),
CONSTRAINT `FK1` FOREIGN KEY (`value_id`) REFERENCES `values_varchar` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT `FK2` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `products` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT `FK3` FOREIGN KEY (`attribute_id`) REFERENCES `attributes` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=86049 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
改编自 ypercube 的回答：
SELECT t0.id,
t1.`value` AS length,
t2.`value` AS height,
t3.`value` AS family,
t5.`value` AS type
FROM
products t0
INNER JOIN # INNER used when search criteria
# length (only searched values)
product_eav_decimal t1
ON t1.product_id = t0.id
AND t1.attribute_id = 91
AND t1.`value` BETWEEN 15 AND 35 # search criteria
LEFT JOIN # LEFT used when no search criteria
# height (all, including blank/null)
product_eav_decimal t2
ON t2.product_id = t0.id
AND t2.attribute_id = 80
LEFT JOIN # LEFT - no search critera
# family - varchar type requires extra join to values table
product_eav_varchar t3
ON t3.product_id = t0.id
AND t3.attribute_id = 77
LEFT JOIN # LEFT join to values table matches eav table join
values_varchar t4
ON t3.value_id = t4.id
# search criteria would be here. see next
INNER JOIN # INNER - search criteria below
# type - varchar requires extra join, see below
product_eav_varchar t5
ON t5.product_id = t0.id
AND t5.attribute_id = 76
INNER JOIN # INNER join to values table matches eav table join
values_varchar t6
ON t5.value_id = t6.id
# search criteria
AND (t6.value LIKE "%sofa%" COLLATE utf8_general_ci OR t6.value LIKE "%chair%" COLLATE utf8_general_ci)
ORDER BY t0.id ASC;
查询有效。它在几毫秒内运行。如果给出了搜索词或范围限制，它只返回匹配的结果，使用 INNER JOIN。在没有条件的情况下，它使用 LEFT JOIN 来返回任何值（包括 NULL/空白）。
2014 年 8 月更新 - 现在表中有 400-500,000 行，products上面使用的查询样式仍然运行得很快。似乎连接比 MySQL 中的子查询快得多。
我有一个查询使用：
t3.`value` LIKE "%someval%" COLLATE utf8_general_ci
我在浏览器中加载该页面并将此错误打印到屏幕上：
COLLATION 'utf8_general_ci' is not valid for CHARACTER SET 'latin1'
查询也会回显到页面。如果我将输出的查询复制并粘贴到 phpMyAdmin SQL 窗口中，它运行良好，产生预期的结果。
我以前遇到过 PHP 无法使用 LOAD DATA INFILE 的问题。我想知道这是否是类似类型的问题。但我看不出它会怎样。
这是在 Ubuntu Server 10.04 MySQL Apache PHP 堆栈上运行的。
新的 CentOS 安装。
我正在运行一个大型数据库（2GB sql 文件）的导入并且遇到了问题。SSH 客户端似乎失去了连接，并且导入似乎冻结了。我使用另一个窗口登录到 mysql 并且导入似乎已死，卡在特定的 3M 行表上。
所以我尝试了
DROP DATABASE huge_db;
15-20分钟后，什么都没有。在另一个窗口中，我做了：
/etc/init.d/mysqld restart
DROP DB 窗口显示消息：SERVER SHUTDOWN。然后我实际上重新启动了物理服务器。
重新登录到 mysql，检查并且数据库仍然存在，运行
DROP DATABASE huge_db;
又一次，我又等了大约 5 分钟。
再次，它是全新安装。这huge_db是唯一的数据库（系统数据库除外）。我发誓我以前很快就放弃了这么大的 db，但也许我错了。
我已经成功删除了数据库。花了大约30分钟。另请注意，当我认为 mysqldump 导入已死时，我认为我错了。终端连接丢失，但我认为该过程仍在运行。我很可能杀死了导入中间表（3M 行表），并且可能是整个数据库的 3/4。令人误解的是，“top”显示 mysql 只使用了 3% 的内存，而它似乎应该使用更多。
删除数据库最终需要 30 分钟，因此，我可能不必重新启动服务器，并且可能只需等待 DROP 完成，但我不知道 mysql 对获取 DROP 查询有何反应它通过 mysqldump 导入的数据库相同。
尽管如此，问题仍然存在，为什么删除一个 2GB 的数据库需要 30 分钟以上的时间，而它所要做的就是删除所有 db 文件并从 information_schema 中删除对数据库的所有引用？有什么大不了的？