前言上两篇文章我们说到MySQL优化回表的三种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR与覆盖索引MySQL的优化利器⭐️索引条件下推，千万数据下性能提升273% MySQL的优化利器⭐️Multi Range...，用小表驱动大表当使用内连接时，由优化器决定哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表当两个表时相当于双层循环，三个表时相当于三层循环，联表越多时间复杂度呈指数级别增长，联表的性能开销会非常大优化连接如果想要优化联表的开销有什么手段呢...通过刚刚的分析，我们可以通过减少访问被驱动表的次数、加快查询被驱动表等方面来进行优化连接索引说到加快查询速度， 第一个想到的就是建立索引为被驱动表关联字段加上索引，优化查询被驱动表的速度以这条SQL为例...seat_id排序索引student_id有序，等值比较查找会很快，从而优化查询被驱动表的速度SELECTs1....，相比于Join Buffer查询性能提升近150%使用BKA算法优化后查询速度达到1.533s，相比于Join Buffer查询性能提升近240%总结连接的原理就是循环嵌套查询，根据驱动表满足查询条件的记录数量去多次访问被驱动表
本文将通过设计并实现一个简易的mysql orm来学习它，要求读者了解mysql基本知识，并且跟我一样至少已经接触golang两到三个月。...）实例的指针（或者指针集合），也可以是一个map，这两个结构都可以提供键值对，我们通过反射来分析它的类型，然后根据类型执行相应的逻辑。...reflect包里的有两个重要结构Type和Value，Type是一个接口，定义了所有类型相关的api，reflect里的*rtype实现了这个接口，通过reflect.TypeOf函数可以获取任何传入值的...，因为查询语句非常复杂多变，所以有了数据后，先进行查。...sql语句我们就可以查询数据了，但是想查一个表的全部字段时，为了方便，只需要传入对应的struct，比如user表对应的User，我们就直接分析这个struct，取它的tag作为查询字段，而不需要再调用
该Builder还必须装载两个神器：Grammar SQL语法编译器;Processor SQL结果集后置处理器。...，重点就是把where()中的变量值按照$column, $operator, $value拆解并装入$wheres[ ]属性中，并且$wheres[ ]是一个'table'结构，如果有多个where过滤器...在看下这两步骤之前，先看下后置处理器对查询的结果集做了什么后置操作： // \Illuminate\Database\Query\Processors\Processor public...该Builder还必须装载两个神器：Grammar SQL语法编译器;Processor SQL结果集后置处理器。...在看下这两步骤之前，先看下后置处理器对查询的结果集做了什么后置操作： // \Illuminate\Database\Query\Processors\Processor public
$this->pdo = $pdo; // $database就是config/database.php中设置的connections.mysql.database字段..."mysql:host={$host};port={$port};dbname={$database}" : "mysql:host={$host};dbname...该Builder还必须装载两个神器：Grammar SQL语法编译器;Processor SQL结果集后置处理器。...，重点就是把where()中的变量值按照column, operator, value拆解并装入wheres[ ]属性中，并且wheres[ ]是一个'table'结构，如果有多个where过滤器，就在...在看下这两步骤之前，先看下后置处理器对查询的结果集做了什么后置操作： // \Illuminate\Database\Query\Processors\Processor public
提供了一个方便的接口来创建及运行数据库查询语句，开发者在开发时使用QueryBuilder不需要写一行SQL语句就能操作数据库了，使得书写的代码更加的面向对象，更加的优雅。...Connector数据库连接器的闭包外 (就是参数里的 $pdo, 他是一个闭包，具体值在下面和上篇文章中都有提到) 还加载了两个重要的组件 Illuminate\Database\Query\Grammars...我们接下来看下这两个流程。...，那么默认将*设置到查询字段的位置 if (is_null($query->columns)) { $query->columns = ['*']; } //遍历查询的每一部份...上面我们说过在执行 DB::table('users')->where('name','James')->get()时$wheres属性里的值是: public $wheres = [ [
页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。...拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？...优化分析主要从两个角度进行。 1、 从技术角度来看，查询必有筛选条件，由于几十个筛选条件的取值不确定性，通过缓存 count 的总条数是无法满足的。...继续观察 mysql 索引情况，由于现有索引的 key_len 过大，可以通过建立较小的索引 (使用小字段) 来为排序使用，由于我们的业务查询必有时间段条件，固为时间段字段单独建立索引，由此带来了几秒的性能提升...此种优化最终实现：列表数据加载 40 秒 其他优化思路 通过学习研究发现，mysql innodb 引擎在有索引、有 where 条件的情况下，count 速度并不慢，所以问题一样还出在
诸如汉语和日语这样的表意语言没有自定界符。因此， FULLTEXT分析程序不能确定在这些或其它的这类语言中词的起始和结束的位置。...其隐含操作及该问题的一些工作区在12.7节，“全文搜索功能”有详细论述。 若支持在一个单独表中使用多字符集，则所有 FULLTEXT索引中的列 必须使用同样的字符集和库。...2.全文索引有三种运行模式 2.1布尔全文搜索 布尔全文搜索具有以下特点： 它们不使用 50% 域值。 它们不会按照相关性渐弱的顺序将行进行分类。...即使没有FULLTEXT，它们仍然可以工作，尽管这种方式的搜索执行的速度非常之慢。 最小单词长度全文参数和最大单词长度全文参数均适用。...停止字适用 支持操作符 2.2.全文搜索带查询扩展 2.3自然语言全文搜索（默认搜索模式） 具体资料参考： http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/functions.html
上次已经写过一篇关于solr中，查询条件过多的异常的文章，这次在总结扩展一下： 有时候我们的查询条件会非常多，由于solr的booleanquery默认设置的条件数为1024，所以超过这个限制的...会报异常，这样设置的原因是为了限制过多条件查询，降低查询的性能，但有时候又必须这样查，或分析数据用， 所以可以临时改变下，修改方法： 修改solrconfig.xml文件： Java代码 <...： Java代码 too many boolean clauses Exception 为什么？...，它才会生效，如果不幸，不是最后一个加载，那么即使你设置成20000那么它默认还是1024，这就是为什么配置完成之后依旧不生效的原因，散仙的场景中，参数大概有8000多个，虽然改变配置可以查询，但不建议这么用...，内存不给力的情况下，查询速度非常之慢，用于离线分析某些数据，倒还可以接受。
我的回答是，你做不好这些只是因为你没有养成一个良好的编程习惯 我为什么写这么多开源框架，还长期保持维护？...写业务时无法注意到的细节 在写业务代码时，即使项目时间充裕，你也会忽略掉很多细节，而这些细节正是影响你进步速度的关键，但你自己却很难察觉，在不知不觉间就对你的进阶之路造成了很大的影响 所以你的进步速度非常之慢...因为你上面的编码方式，所养成的不好的编程习惯，会让你本能的不注重代码的耦合性、灵活性、可扩展性 所以即使你天天敲代码，你的进步也如此之慢，因为你平时就缺乏架构设计、代码设计的锻炼，日积月累，你也只是搬砖的速度比之前更快一点而已...写开源框架时给你带来的改变 这个时候如果有一个好的 leader 能每天 review 你的代码，还时常提醒你这些问题，只要你慢慢改成，并养成习惯，那你的进阶之路也会十分顺畅 但如此好的 leader...，使用设计模式已经变成了潜意识的行为，根本说不出为什么要用这个设计模式，只因为觉得这样用才是最优解，这就好比拳击手，遇到攻击时会潜意识的躲闪、反击一样，这就是不断实战、不断训练的结果 我的所有开源框架加起来每个月平均下载量在
回到上面的话题，有了MySQL的核心知识点，我们可以按照自身对MySQL的掌握情况来进行查漏补缺。 把自己的知识体系化，别看这几个月没有什么收入，但是你知识体系化了，往后再面试就so easy！...重点面试题 每个模块的面试题不一样，这里我给大家整理了MySQL重点面试题。 B树、红黑树、B+树有什么区别？ 为什么使用B+树来作为MySQL的索引数据结构？ 什么是索引？索引类型有哪些？...聚集索引和非聚集索引有什么区别？ 你知道哪些存储引擎有？ 什么是最左匹配原则？ 什么是覆盖索引？ 如何判断SQL是否用到了某个索引？ 什么是事务？事务的特性有哪些？ MySQL中有哪些日志文件？...MySQL中有哪些锁？ 怎么排查慢查询？ MySQL主从架构有什么优缺点？ 说说你对分库分表的理解 这里整理了22道题，随便抓几个就够喝一壶了。...MySQL教程的天花板，收藏好，慢慢看 MySQL慢查询之慢 SQL 定位、日志分析与优化方案 面试官：MySQL 是如何实现 ACID 的?
MYSQL性能优化之分库分表与不停机修改mysql表结构，需要的朋友可以参考下 1、分库分表 很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分 库与分表是一个很不错的解决途径...，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法 是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中...> 2、不停机修改mysql表结构 同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理： 先创建一个临时表： /*创建临时表...*/ CREATE TABLE members_tmp LIKE members 然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的...经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多 另外还讲到了mysql中float字段类型的时候出现的诡异现象，就是在pma中看到的数字根本不能作为条件来查询.感谢zj同学的新鲜分享。
2.MySQL索引 介绍 使用索引的主要目的是为了优化查询速度 索引是一种特殊的文件或者叫数据结构(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。...更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。...性能优化之慢查询 性能优化的思路 首先需要使用慢查询功能，去获取所有查询时间比较长的SQL语句 其次使用explain命令去查看有问题的SQL的执行计划 最后可以使用show profile[s] 查看有问题的...MySQL 数据库有一个“慢查询日志”功能，用来记录查询时间超过某个设定值的SQL，这将极大程度帮助我们快速定位到症结所在，以便对症下药。 至于查询时间的多少才算慢，每个项目、业务都有不同的要求。...尤其是当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手指定优化计划。
下面来看下如何构建一个cube： 首先，我们要明白kylin的数据源主要来自Hive里面的各种表，如果想要进行测试，那么首先我们要在hive中有自己的表，注意，表的类型基本有两种，一种是事实表，一种是维度表...，此外设计cuble的步骤有一些高级配置，对优化查询有着比较重要的作用，这块现在还没太深入，这个demo只是让我们有一个整体的认识，如果对高级的设计感兴趣的朋友可以看kylin的官网文档。...Kylin的本质是基于空间换时间的策略来实现亚秒级的查询，本身只是一个Server，充分利用了Hadoop+Hive来把结果集数据预构建到Hbase里来优化提高查询效率。...构建cube的本质，其实就是把各种可能用到的查询，聚合，统计提前预计算好，然后按规则写入hbase，这样在查询的时候，基于rowkey的查询响应速度非常快，而且随着数据量的增大，查询响应时间基本是个常量...，虽然查询很快，但是离线使用MapReduce来预构建cube的过程确实非常之慢，另外一个缺点是单kylin的server并发非常低，根据我们的测试也就40左右，大家可能有疑问，hbase本身支持的并发是非常强大的为什么到了
(3)如何避免回表查询?什么是索引覆盖? (4)现在我有一个列，里头的数据都是唯一的，需要建一个索引，选唯一索引还是普通索引？ (5)mysql索引是什么结构的？用红黑树可以么？...例如此时有一张表table1,有一个联合索引(a,b) 执行如下SQL select a,b from table1 在索引上就能找到结果，就不用回表去查询！...为什么唯一索引的插入速度比不上普通索引？为什么唯一索引的查找速度比普通索引快？ 这个问题就要从Insert Buffer开始讲起了，在进行非聚簇索引的插入时，先判断插入的索引页是否在内存中。...Mysql在优化器中有一个优化器称为Range 优化器，负责进行范围查询的优化！ 那么该优化器计算执行成本有两种方式index dive与index statistics。...它们是MySQL优化器对开销代价的估算方法，前者统计速度慢但是能得到精准的值，后者统计速度快但是数据未必精准。
下图是官方对于行式和列式数据库查询的对比，可以看到行式是扫描全表，而列式数据库是直接找到相关列的数据，查询速度不言而喻。 ? ? 说明一下，应用场景不同采用的架构方案不同。...为什么CH会适合做SIEM呢？...查询结果明显小于源数据，（数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中） 那么按照这些关键特征，很满足咱们对于siem存储和查询的功能，接下来就实战看看是不是如此。...CH查询语句跟MYSQL差不多，大体上是一致的，不同的地方可以翻文档查 按照官方文档，我下载了他们脱敏的数据库，导入进去，有两个表。 ? 查看其中一个表结构，都有133个列 ?...我这边测试机器是双核8G虚拟机，查询速度3亿行数据，需要1分钟，因为列式数据库是吃内存的，所以内存越大查询速度越快。 ? 查询两个列，可以看到速度简直无敌 ? 聚合查询也是如此 ? ?
本章从“为什么查询速度这么慢”开始谈起，让你能够清楚的知道查询可能会慢在哪些环节，这样将有助于你更好的优化查询，做到 心中有数，高人一筹 。...如果要优化查询，实际上要优化其子任务，那么消除其中一些子任务，那么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行的更快。 MySQL在执行查询的时候，有哪些子任务，哪些子任务花费的时间最多？...换言之，查询优化可以从以下两个角度来出发： 减少子查询次数 减少额外、重复的操作 查询性能低下常见的原因是访问的数据太多。...扫描的行数和访问类型 ---- 在评估查询开销的时候，需要考虑一下从表中找到某一行数据的成本。 MySQL有好几种访问方式可以查找并返回一行结果。...现在应该明白为什么索引对于查询优化如此重要了。 索引让MySQL以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录 。
主从库配置和语法生成 对于我们线上的运行环境来说，经常会有的一种情况就是需要主从分离。关于主从分离有什么好处，怎么配之类的内容不是我们学习框架的重点。...可以看到，和原始配置不同的是我们注释掉了原来的 hosts ，然后增加了 read 和 write ，在这两个属性里面可以以数组的形式指定 hosts 。...因此，在一次增删改操作后如果紧接着有查询的话，我们当前的这个请求流程还是会继续查询主库。 接下来，我们定义两个路由来测试。...接着去请求第二个路由，会发现数据还是原来的，并没有增加新的数据。因为我们并没有在 MySQL 配置主从同步，这也是为了方便我们的调试查看。很明显，第二个路由的查询语句走的就是另一个数据库了。...从这里我们可以看出，Laravel 是根据参数来判断是否使用从库连接进行查询的，而我之前看过其它框架的源码，是 Yii 还是 TP 什么来着，有根据查询语句是否有 SELECT 字符来判断走从库去查询的
故事的起因今天要讲的这件事和上述的两个sql有关，是数年前遇到的一个关于MySQL查询性能的问题。...主要是最近刷到了一些关于MySQL查询性能的文章，大部分文章中讲到的都只是一些常见的索引失效场合，于是我回想起了当初被那个离奇的“索引失效”支配的恐惧。...那么问题来了，为什么limit的值会影响sql性能，并且会差别如此之大？故事要从MySQL的优化说起。...MySQL的“负优化”在分析sql性能的时候，我们当然最常用的是EXPLAIN，将两个sql分别EXPLAIN，结果如下： 可以看到sql执行计划并无二致，那么为什么执行时间却相差这么远呢？...然后我们干脆把create_time的索引也去除掉： 可以看到没有索引的情况下耗时也不过是1秒出头，远远不是66秒。可见在这种情况下MySQL的性能优化甚至远远比不上无索引的查询。
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