可见性分析
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);
- A：1
- B：3
数据修改的诡异现象
begin;
select * from t;
+--------+----+
| id | c |
+--------+----+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
+--------+----+
update t set c=0 where id=c;
select * from t;
+--------+----+
| id | c |
+--------+----+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
+--------+----+
上文中update无法修改的问题，为什么会产生这种情况？
- 场景1：update之前，另一个事务B中执行update t set c=c+1
- update是当前读，可以读取最新的数据，id不等于c，更新失败
- select是快照读，事务B是处于高水位之后红色部分，对于select的事务不可见
- 场景2：第一次select前启动事务B，update前事务B执行update t set c=c+1，且提交
- update是当前读，可以读取最新的数据，id不等于c，更新失败
- select是快照读，事务B对于当前事务是活跃的，处于黄色部分，不可见
索引场景分析
CREATE TABLE `geek` (
`a` int(11) NOT NULL,
`b` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) NOT NULL,
`d` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`,`b`),
KEY `c` (`c`),
KEY `ca` (`c`,`a`),
KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;
select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;
非主键索引的叶子节点上会挂着主键，因此：
- 索引c+主键索引，可以看做是c、a、b
- 索引ca+主键索引，可以看做是c、a、b，重叠部分合并
由上可以得出，索引c可以等价于ca，保留较小的索引，去除索引ca
重建索引
-- 非主键索引重建
alter table T drop index k;
alter table T add index(k);
-- 主键索引重建方式1
alter table T drop primary key;
1075 - Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key
alter table T add primary key(id);
-- 主键索引重建方式2
alter table T engine=InnoDB;
- 索引重建：碎片整理可通过索引重建进行
- 主键索引：
- InnoDB必须有一个主键索引，未主动声明时，Mysql会默认给创建一列6字节的整数列
- 自增只能定义在索引列上，因此直接删除自增列上索引异常：1075
- 主键索引重建方式1中删除并重建的方式，其实相当于创建了两次索引，建议采用方式2
大批量删除数据
-- 第一种，直接执行
delete from T limit 10000;
-- 第二种，在一个连接中循环执行 20 次
delete from T limit 500;
-- 第三种，在 20 个连接中同时执行
delete from T limit 500
- 第一种：长事务，索引时间较长，且可能导致主从延迟
- 第三种：人为造成锁冲突
IS NULL、IS NOT NULL是否走索引
mysql> show index from t;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| t | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 93536 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| t | 1 | a | 1 | a | A | 93536 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
mysql> explain select * from t where a is null;
+----+-------------+-------+------+---------------+-----+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-----+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | t | ref | a | a | 5 | const | 1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+-----+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set
mysql> explain select * from t where a is not null;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t | ALL | a | NULL | NULL | NULL | 93536 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
1 row in set
is null使用了索引，is not null未使用索引。那么，是否可以得出结论：is null走索引，is not null不走索引呢？
对于二级索引来说，索引列的值可能为NULL，对于索引列值为NULL的二级索引记录来说，它们被放在B+树的最左边。由此，可以看出SQL中的NULL值认为是列中最小的值。因此，is null使用了索引，is not null由于需要查询所有值，最终还需要回表到主键索引，因此，直接使用全部扫描。
上述现象的本质还是优化器对索引成本的估算，如果上述案例中a is NULL的数量达到一定的程度，回表成本增加，可能就会被优化器放弃，改走全部扫描。
同理，!=、not in是否走索引，都是同样的原理。
select count()
在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
- MyISAM 引擎：表的总行数存在磁盘上，没有where条件的情况下，会直接返回这个数，效率很高；
- InnoDB 引擎：由于MVCC，不同事务中返回多少行是不确定的，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。因此，优化器会找到最小的索引树来遍历
不同count的用法对比：
- count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加
- count(*)：MySQL专门进行了优化，不取值，等价于count(1)，建议优先使用
- count(主键id)：InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加
- count(字段)：
- 如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；
- 如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加
order by工作方式
CREATE TABLE `t` (
`id` INT (11) NOT NULL,
`city` VARCHAR (16) NOT NULL,
`name` VARCHAR (16) NOT NULL,
`age` INT (11) NOT NULL,
`addr` VARCHAR (128) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `city` (`city`)
) ENGINE = INNODB;
select city,name,age from t where city=\'杭州\' order by name limit 1000;
-- MySQL中用于控制排序行数据长度的一个参数，如果单行的长度超过这个值，改用rowid排序
SET max_length_for_sort_data = 16;
| 全字段排序 | rowid 排序 |
|---|---|
 |
 |
- sort_buffer_size：如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。反之，利用磁盘临时文件辅助排序
- rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引，因此，MySQL会优先选择全字段排序，可以通过修改参数
max_length_for_sort_data让优化器选择rowid排序算法，默认16，当要查询的单条数据全文本长度大于16采用rowid排序 - 对于需要使用临时表进行排序时，需要看临时表是内存临时表，还是磁盘临时表，由tmp_table_size决定，默认16M。若是内存临时表，回表在内存中完成，不会访问磁盘，优先选用rowid排序
优化方案：使数据本身有序
alter table t add index city_user(city, name);
-- 利用索引中相同city下name有序性
select city,name,age from t where city=\'杭州\' order by name limit 1000;
-- 进一步优化，使用覆盖索引，减少回表
alter table t add index city_user_age(city, name, age);
-- city多值情况下，又该如何处理？ sql拆分
select * from t where city in (\'杭州\'," 苏州 ") order by name limit 100;
group by优化
CREATE TABLE t1 (
id INT PRIMARY KEY,
a INT,
b INT,
INDEX (a)
);
select id%10 as m,count(*) as c from t2 group by m;
首先分析下group by语句的执行计划，如下：
-- 此处使用MySQL 8.0+，已取消group by隐式排序，否则Exta中还会多一个Using filesort
mysql> explain select id%10 as m,count(*) from t group by m;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+--------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+--------+----------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t2 | NULL | index | PRIMARY,a | a | 5 | NULL | 998529 | 100 | Using index; Using temporary |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+--------+----------+------------------------------+
-
只用到了主键id字段，可以使用覆盖索引，因此选择了索引a，不用回表
-
获取主键id，id%10后放入临时表，如果存在，计数列加1
-
MySQL 8.0前group by支持隐式排序，无排序需求时，建议加上order by null
如何优化？
-
适合创建索引，直接加索引
-- 此处举例中分组字段是不存在，新增一个，并创建索引 -- 实际场景中可能会有已有分组字段，但未加索引，加上索引即可 mysql> alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z); -- 使用索引字段进行分组排序 mysql> explain select z as m,count(*) from t1 group by z ; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | z | z | 5 | NULL | 1000 | 100 | Using index | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------------+-
索引是有序的，顺序扫描，依次累加，统计完一个再统计下一个，不需要暂存中间结果，也不需要额外排序。如果需要倒序排列，Backward index scan，从后扫描索引即可
-
多个分组字段，建议使用联合索引
-
-
不适合创建索引，数据量不大，走内存临时表即可。如果数据量较大，使用SQL_BIG_RESULT告诉优化器，放弃内存临时表，直接磁盘临时表
mysql> explain select SQL_BIG_RESULT id%10 as m,count(*) from t1 group by m ; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-----------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-----------------------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | PRIMARY,a,z | a | 5 | NULL | 1000 | 100 | Using index; Using filesort | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-----------------------------+通过执行计划可以看出实际并未使用临时表，为什么呢？
因此，磁盘临时表是B+树存储，存储效率不高，从磁盘空间考虑，直接使用数组存储，流程如下：
直接把分组值m放在sort_buffer中，空间不足使用磁盘临时文件辅助排序，这样就得到一个有序数组。在有序数组上计算相同值出现的次数就比较简单了，和在索引上统计计数一样，逐个累加计数即可。
慢查询分析
- 示例1：
| session A | session B |
|---|---|
| start transaction with consistent snapshot； | |
| update t set c=c+1 where id=1;//执行100万次 | |
| select * from t where id=1; | |
| select * from t where id=1 lock in share mode; |
- 示例2：
-- 创建表t
CREATE TABLE `t` (
`id` INT (11) NOT NULL,
`b` VARCHAR (10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE = INNODB;
-- 值超出字段长度，字符串截断后传递给执行引擎，可能匹配上大量数据，最终导致大量回表二次验证b=\'1234567890abcd\'
explain select * from t where b=\'1234567890abcd\';
-- 类型隐式转换，扫描全部索引树
explain select * from t where b=1235
互关问题设计
业务上有这样的需求，A、B 两个用户，如果互相关注，则成为好友。
-- 创建关注表
CREATE TABLE `like` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` INT (11) NOT NULL,
`liker_id` INT (11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_user_id_liker_id` (`user_id`, `liker_id`)
) ENGINE = INNODB;
-- 创建好友表
CREATE TABLE `friend` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`friend_1_id` INT (11) NOT NULL,
`friend_2_id` INT (11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_friend` (
`friend_1_id`,
`friend_2_id`
)
) ENGINE = INNODB;
| session1（A关注B，A=1，B=2） | session2（B关注A，A=1，B=2） |
|---|---|
| begin; | |
| select * from user_like where user_id=2 and liker_id=1;(Empty set) | begin; |
| insert into user_like(user_id,liker_id) values(1,2); | |
| select * from user_like where user_id=1 and liker_id=2;(Empty set) | |
| insert into user_like(user_id,liker_id) values(2,1); | |
| commit; | |
| commit; |
A、B两个用户同时关注对方，即使session2中select先于session1中insert操作，session2也无法感知其未提交的数据。从而两个session执行完后建立了双向关注，但未建立好友关系。如何解决？
方案1：按照规则，使AB互关映射到同一条数据上，通过行锁冲突+on duplicate key实现好友关系的建立
-- 增加互关关系字段
ALTER TABLE `user_like`
ADD COLUMN `relation_ship` int NOT NULL AFTER `liker_id`;
-- 按照用户编号正序排列，不关A关注B，还是B关注A，都会命中同一条数据，用relation_ship标识两者之间的关系
-- A关注B，若A=1、B=2
insert into user_like(user_id,liker_id,relation_ship) values(1,2,1) on duplicate key update relation_ship = relation_ship|1;
-- A关注B，若A=2、B=1
insert into user_like(user_id,liker_id,relation_ship) values(1,2,2) on duplicate key update relation_ship = relation_ship|2;
-- 查询AB之前的关系
select relation_ship from user_like where user_id=1 and liker_id=2;
-- 以上两条insert执行后，上一步查询的relation_ship=1|2=3，可执行好友插入
insert ignore into user_friend(friend_1_id, friend_2_id) values(1,2);
- on duplicate key需要建立在主键或者唯一键的基础上
- insert ignore可保证好友插入的幂等性
- 好处在于两条数据记录了关注和好友关系
- 坏处在于不便于查询场景实现（可在异构数据源上进行查询）
- 查询场景复杂化，例如：查询用户A关注的用户，
(user_id=A and relation_ship<>2) or (liker_id=A and relation_ship=3) - 现有索引无法满足查询场景
- 分表的情况下，无法映射指定用户到单一的表上，例如：查询用户A关注的用户
- 查询场景复杂化，例如：查询用户A关注的用户，
方案2：新的事务中或者异步调用好友关系建立服务
begin;
-- 验证双向关系是否存在，即存在两条数据
select couny(*) from user_like where user_id in (1,2) and liker_id in (1,2);
-- 双向关系存在，插入两条双向好友关系
insert ignore into user_friend (friend_1_id,friend_2_id) select
user_id,liker_id from user_like where user_id in (1,2) and liker_id in (1,2);
- 好处在于关注和好友关系明确，查询实现简单
- 坏处在于数据存储量翻倍，且关注和友好的建立不在同一个事务中，好友的建立有可能失败，需要提供补偿机制
更新中当前读问题
CREATE TABLE `t` (
`id` INT (11) NOT NULL,
`a` INT (11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB;
insert into t values(1,2);
| session A | session B |
|---|---|
| begin; | |
| select * from t where id=1; | |
| update t set a=3 where id=1; | |
| update t set a=3 where id=1; | |
| select * from t where id=1; | |
| update t set a=4 where id=1; | |
| select * from t where id=1; |
session A中后两次select返回结果是什么？
有疑问的在于第二次，由于session B中已经把a修改为了3，session A中update是当前读，就看是否可以感知a已变更为3。MySQL 8.0.11中已感知不会执行修改操作，第二次读取的快照读还是(1,2)。有说法是update中当前读读取的只是where条件中的列，无法感知a是否变更，执行了修改操作，第二次读取结果为(1,3)
随机显示N条数据
-
方案1：随机函数排序
-- 不建议采用：排序耗费资源 select * from t order by rand() limit n; -
方案2：随机主键
-- 查询主键取值区间 select max(id),min(id) into @M,@N from t ; -- 随机一个主键区间的值 set @X=floor((@M-@N+1)*rand() + @N); -- 随机的主键值可能不存在，使用范围查找 select * from t where id >= @X limit 1;缺点：
- 只适用取一条数据，多条数据返回查找可能不够
- 主键分布不均衡的情况下，不同行概率不一样，例如：1、2、3、40000、400001
-
方案3：随机行数
-- 获取总行数 select count(*) into @C from t; -- 设置随机显示数量 set @N = 1; -- 计算起始行数 set @Y = floor(@C * rand())-@N+1; -- 拼接sql set @sql = concat("select * from t limit ", @Y, ",", @N); -- 预处理语句 prepare stmt from @sql; -- 执行语句 execute stmt; -- prepare、execute、deallocate统称为prepare statement，称为预处理语句，deallocate用于释放资源 deallocate prepare stmt;
join优化
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
create table t2 like t1;
create table t3 like t2;
-- 初始化三张表的数据
insert into ...
-- 以下查询需要加哪些索引来优化？
SELECT
*
FROM
t1
JOIN t2 ON (t1.a = t2.a)
JOIN t3 ON (t2.b = t3.b)
WHERE
t1.c >= X
AND t2.c >= Y
AND t3.c >= Z;
索引原则，尽量使用BKA算法，小表作为驱动表，假设第一个驱动表为：
- t1：连接顺序为t1->t2->t3，要在被驱动表字段创建上索引，也就是 t2.a 和 t3.b 上创建索引
- t2：连接顺序不确定，需要评估另外两个条件的过滤效果，都需要在t1.a、t3.b上创建索引
- t3：连接顺序是 t3->t2->t1，需要在 t2.b 和 t1.a 上创建索引
同时，还需要在第一个驱动表的字段 c 上创建索引
自增主键是否连续
自增主键可能不连续，可能原因如下：
- 自增值保存策略
- 在 MySQL 5.7 及之前的版本，自增值保存在内存里，并没有持久化。每次重启后，第一次打开表的时候，都会去找自增值的最大值 max(id)，然后将 max(id)+1 作为这个表当前的自增值
- 在 MySQL 8.0 版本，将自增值的变更记录在了 redo log 中，重启的时候依靠 redo log 恢复重启之前的值
- 自增值修改机制
- 如果插入数据时 id 字段指定为 0、null 或未指定值，那么就把这个表当前的 AUTO_INCREMENT 值填到自增字段
- 指定插入的主键值时，根据自增值生成算法计算新的自增值，影响参数： auto_increment_offset 、auto_increment_increment
- 自增值申请后未使用不允许回退
- 同一个语句多次申请自增id，每一次申请是前一次的两倍，可能造成浪费
MySQL 5.1.22 版本开始引入的参数 innodb_autoinc_lock_mode（默认1，语句结束后释放自增锁），控制了自增值申请时的锁范围。
默认值是 1。
- 0 ：表示采用之前 MySQL 5.0 版本的策略，即语句执行结束后才释放锁
- 1 ：普通 insert 语句，自增锁在申请之后就马上释放；类似 insert … select 这样的批量插入数据的语句，自增锁还是要等语句结束后才被释放。不包括普通的insert语句中包含多个value值的批量插入，因为可以计算需要多少个id，一次性申请后即可释放
- 2：申请后就释放锁（8.0默认值已改为2）
从并发性能的角度考虑，建议将其设置为 2，同时将 binlog_format 设置为 row
误删数据解决方案
误删数据分类：
- 使用 delete 语句误删数据行
- 确保 binlog_format=row 和 binlog_row_image=FULL的前提下，使用Flashback工具闪回恢复数据
- 建议在从库上执行，避免对数据的二次破坏(数据变更是有关联的，有可能因为误操作的数据触发其他业务逻辑，从而导致其他数据的变更。因此，数据恢复需要再从库上进行，验证后再恢复回主库)
- 事前预防，
sql_safe_updates=on关闭批量修改或删除，增加SQL审计
- 误删库/表：drop table 、truncate table、drop database
- 恢复方案：全量备份+实时备份binlog，可通过延迟复制备库优化，相当于一个最近可用的全量备份
- 预防方案：权限控制、制定操作规范(例如：先备份后删除，只能删除指定后缀表)
- rm删除数据：高可用集群即可，HA机制会重新选择一个主库
insert ...select加锁分析
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
`d` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t values(null, 1,1);
insert into t values(null, 2,2);
insert into t values(null, 3,3);
insert into t values(null, 4,4);
create table t2 like t
-- 语句1：不走索引，加锁范围：所有行锁和间隙锁
mysql> explain insert into t2(c,d) select c,d from t;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| 1 | INSERT | t3 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 1 | SIMPLE | t | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 100 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
-- 语句2：强制走索引c，倒序取第一条，加锁范围：(3,4]、(4,supremum]
mysql> explain insert into t2(c,d) (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| 1 | INSERT | t2 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 1 | SIMPLE | t | NULL | index | NULL | c | 5 | NULL | 1 | 100 | Backward index scan |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
-- 语句3：从表t查询数据，再插入到自身，需要暂存中间数据，使用了临时表，在临时表上limit，
-- 加锁范围：所有行锁和间隙锁(8.0.11上和语句2一样，锁范围未发生变化)
mysql> explain insert into t(c,d) (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------+
| 1 | INSERT | t | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 1 | SIMPLE | t | NULL | index | NULL | c | 5 | NULL | 1 | 100 | Backward index scan; Using temporary |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------+
-- 假设语句3，先把数据放入临时表，再进行limit，会扫描所有行，如何优化？
create temporary table temp_t(c int,d int) engine=memory;
insert into temp_t (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
insert into t select * from temp_t;
drop table temp_t;