谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
如上一个SQL语句,发送到MySQL服务器之后,会做什么,如何识别上边语句并返回结果?下面我们来详细说明这个过程。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了…
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源,免费是他的法宝,虽然没有oracle 牛逼,但是对于日常的使用,完全够用,所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择,因为之前一直使用的InnoDB 引擎,所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题,都是基于InnoDB 引擎,希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK,我们开始吧。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了...
SQLite 在移动端开发中广泛使用,其使用质量直接影响到产品的体验。
索引是一种数据结构。官方描述为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化,本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点:
说实话,这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,可以扯出一大堆,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
之前腾讯面试的实话,也问到这个问题了,不过答的很不好,之前没去想过相关原因,导致一时之间扯不出来。所以今天,我带大家来详细扯一下有哪些原因,相信你看完之后一定会有所收获,不然你打我。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
看过不少文字, 实际上基本上很少看到select 语句被研究的, select 不就是select 出数据这么简单, NO NO NO .
首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句,用的是语句的执行时间。他把语句执行时间跟long_query_time这个系统参数作比较,如果语句执行时间比它还大,就会把这个语句记录到慢查询日志里面,这个参数的默认值是10秒。当然在生产上,我们不会设置这么大,一般会设置1秒,对于一些比较敏感的业务,可能会设置一个比1秒还小的值。
MySQL用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
经常有同学疑问,为什么有时候一个SQL语句使用了索引,为什么还是会进入到慢查询之中呢?今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。
MySQL有哪些性能优化方式?这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
https://blog.csdn.net/qq_27559331/article/details/99373734
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 张飞洪 来源 | cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学问我,我的一个SQL语句使用了索引,为什么还是会进入到慢查询之中呢?今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。 另外插入一个题外话,个人认为团队要合理的使用ORM,可以参考 ORM的权衡和抉择。合理利用的是ORM在面向对象和写操作方面的优势,避免联合查询上可能产生的坑(当然如果你的Linq查询能力很强另当
假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
经常有同学问我,我的一个SQL语句使用了索引,为什么还是会进入到慢查询之中呢?今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。 另外插入一个题外话,个人认为团队要合理的使用ORM,可以参考我的另外一篇<ORM的权衡和抉择>。合理利用的是ORM在面向对象和写操作方面的优势,避免联合查询上可能产生的坑(当然如果你的Linq查询能力很强另当别论),因为ORM屏蔽了太多的DB底层的知识内容,对程序员不是件好事,对性能有极致追求,但是ORM理解不透彻的团队更加要谨慎。
哎呀,一年之计在于春啊。最近过完年了,微信群里有非常多的小伙伴在问我一下面试方面的问题。比如:有让我出题的,有让我推荐资料的,还有让我推荐公司的。。。
《InnoDB自增键基础知识测试》中的四道测试题,全答对的朋友少之又少,为了讲清楚InnoDB自增键,今天先系统性讲讲,什么是插入,如何插入。
最近在使用swift结合xpath协议写了一些小东西来爬取数据,比如之前使用爬虫+swift+cocoa写的一个建议的视频macOS App,但是这些都是基本的数据展示而最近想对数据进行一些表格统计,那么Excel是必不可少的,但是呢?很少有swift或者Objective-C操作Excel的案例,于是周末花时间各钟Baidu Google终于找到了一C框架写的建议创建操作Excel的框架。好了下面我们看看成功,等慢慢处理完整之后会慢慢开源到Gihub上,到时欢迎大家star pr……
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
原文链接:https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万。为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
可能你会一脸懵逼,But 实际上,其实考的就是 join 这个知识点,不难,看完这篇文章你就会啦~
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
Extra的 Using filesort 表示需要排序,MySQL会给每个线程分配一块内存(sort_buffer)用于排序。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
近期要做一些sql优化的工作,虽然记得一些常用的sql 优化技巧,但是在工作中还是不够,所以需要借助工具的帮助,数据库的解释计划阐明了sql的执行过程,展示了执行的细节,我们只要根据数据库告诉我们的问题按图索骥的分析就好了,但是解释计划也不是那么容易看懂,所以今天就学习下解释计划的一些参数的意义。
因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多,写少。对原子性要求低。那么MyISAM最好的选择。且MyISAM恢复速度快。可直接用备份覆盖恢复。
哈希表是一种以键-值(key-value)存储数据的结构,只要输入待查找的值即key,就可以找到其对应的值即Value,时间复杂度为O(1),但是容易发生哈希冲突,当发生冲突时,常用开放地址法、拉链法、再散列法解决
前言 说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理? 在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。 一、MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原
说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图:
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云