Работа с базой данных зачастую самое слабое место в производительности многих web приложений. И об этом должны заботиться не только администраторы баз данных. Программисты должны выбирать правильную структуру таблиц, писать оптимизированные запросы и хороший код. Далее перечислены методы оптимизации работы с MySQL для программистов.
Базы данных… они повсюду. От них просто нет никакого спасения. Сегодня мало кто не сталкивался с программированием приложений, которые используют базы данных. Начиная от простых (а порой и сложных) текстовых файлов с собственной структурой, заканчивая до боли знакомыми SQL-ориентированными СУБД. Тут собственно разработчики Java не могли остаться в стороне (ну а как иначе?) и написали интерфейс для взаимодействия Java-приложений с базами данных. Тут и далее под базами данных будем понимать СУБД использующие SQL.
Случилось это сравнительно давно. Потому JDBC немного изменился, в лучшую сторону.
Рассматривая данный интерфейс, можно провести параллель с известным DBI/DBD, языка Perl. Сходство весьма заметно. И тот и другой работают по практически идентичной схеме: имея единый интерфейс, подключаем драйвер для работы с определенной СУБД и собственно начинаем писать. Ежели нам нужно сменить СУБД - меняем драйвер. Как это реализовано в Perl, нам пока мало интересно, а вот JDBC рассмотрим поподробнее 
.
Creating database-driven web applications in Java has traditionally involved a steep learning curve. Even if you already know how to write Java programs, and have a basic understanding of web applications, the Java Enterprise Edition (Java EE) stack is daunting. Learning to use the Servlet API and JavaServer Page (JSP) technology to generate dynamic content is just the beginning. Installing and configuring an open source Java EE web application server and a DBMS, and getting them to talk to each other, can require significant developer effort.
In this article, I will demonstrate how the combination of Eclipse Web Tools Platform, Eclipse Data Tools Platform, Tomcat, and Derby help to "lower the bar" by virtually eliminating the server administration issues, allowing developers to focus on the task at hand: building the web application. I will assume that you understand the basics of SQL, and are familiar with HTML and basic web application concepts.
Language Integrated Query (LINQ) gives .NET developers the ability to query and transform data using their .NET language of choice. The data can live inside XML documents, inside relational database tables, or inside collections of objects. What truly distinguishes LINQ from other data access APIs in .NET however, is LINQ's deep integration into the .NET languages like C# and VB. In this article, we will explore the basic features of LINQ and demonstrate this beautiful integration.
A query is an expression that retrieves data from a data source. Queries are usually expressed in a specialized query language. Different languages have been developed over time for the various types of data sources, for example SQL for relational databases and XQuery for XML. Therefore, developers have had to learn a new query language for each type of data source or data format that they must support. LINQ simplifies this situation by offering a consistent model for working with data across various kinds of data sources and formats. In a LINQ query, you are always working with objects. You use the same basic coding patterns to query and transform data in XML documents, SQL databases, ADO.NET Datasets, .NET collections, and any other format for which a LINQ provider is available.
