预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题;只传参数,比传递 SQL 语句更高效;相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机 IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
平时存储大量数据的时候我们一般会使用数据库对数据进行存储,但是大部分人只是处于“ 用 ”的层次,并没有往深层次的了解它的内部结构。相当于给你一个工具,你只是根据说明书使用这个工具,但是不了解这个工具的原理。那这样就不能更好的发挥工具的潜在价值所以本文就来简单的介绍一下MYSQL数据库的基本架构
排序引起的慢查询,通常不是那么容易发现,经常和数据分布有关系。往往在业务刚开始时并没有什么问题,但是随着业务的发展,数据分布呈现一种特定的规律,导致了慢查询,或者并不是什么慢查询,但是随着并发请求数增加,数据库的IOPS使用率变高,进一步导致cpu/内存使用率飙高。造成线上故障。
数据库查询相信很多开发人员都不陌生,经常有人称程序员工作就是写CRUD,所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
数据库查询相信很多人都不陌生,所有经常有人调侃程序员就是CRUD专员,这所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
导读:ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb) Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
没有特殊要求(即 Innodb 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 Innodb 存储引擎(MySQL5.5 之前默认使用 Myisam,5.6 以后默认的为 Innodb)。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)•数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
今天收到运营同学的一个 SQL,有点复杂,尤其是这个 SQL explain 都很长时间执行不出来,于是我们后台团队帮忙解决这个 SQL 问题,却正好发现了一个隐藏很深的线上问题。
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多, 索引的性能也就越差
Hive:由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并 提供类 SQL 查询功能。 本质是:将 HQL 转化成 MapReduce 程序
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。
摘 要 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 Hive简介 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive: 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce,减
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个,用哪个统计数据的效率会高些,每次开发每次去百度找前辈的经验介绍,但是每次得到的建议总是会有些差别,今天看到了一篇阿里关于count的文章,觉得挺好,在这里分享一下,顺便加上一些个人的使用建议。
POSTGRESQL 的 prepare 的功能是什么, 有什么用,为什么在MYSQL上不曾听说有这样的功能。那么今天就需要好好的说一说POSTGRESQL 的prepare的功能。
墨墨导读:某客户一系统早上业务高峰时段RAC数据库两节点CPU使用率接近100%,导致业务响应缓慢,通过分析原因定位SQL完成优化改写后降低CPU的使用率,业务恢复正常。
In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性,旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据,分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据,避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象(表,分区和子分区)填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现,以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源,并提供更高的可扩展性
今天下午在思考几个问题,工作的本质是什么?DBA的核心价值是什么?有哪些工作是DBA不可取代的?在整理的过程中,也有了一些心得体会。
摘要:Web 应用程序中经常使用数据分页技术,该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案,本文通过实际项目的测试,对多种数据分页方案深入分析和比较,找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想,将整个待查询记录分为2部分,使扫描的记录量减少一半,进而还通过对数据表及查询条件进行优化,实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性,该方案不依赖于主键或者数字字段,大大提高了它在实际项目中的应用,使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
本文从芋道源码转载,在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍,加上自己的理解和说明,整理而成。涉及的内容较多,建议收藏后仔细阅读!
编辑手记: In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性,旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据,分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据,避免物理读成为性能瓶颈。那么在12.2最新版本中,In-Memory有哪些增强特性呢?我们一起来学习。 注:文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多,请查阅官方文档。文中配图来自Oracle文档。 1、In-Memory Expressions(列式存储表达式) 内存中列存储允许
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
在 MySQL 的实际使用中,常常会遇到一条 SQL 执行非常慢的情况,此前我们总结了一系列博客来排查相关的问题:
在确定需要优化的目标时,先了解哪些查询执行速度较慢非常重要。通过分析慢查询日志,找出问题并对症下药。
小结果集,源表较少,查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用,多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表,我们必须保证这些过滤条件高效,对于重要的字段,考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况,需要优化连接顺序,尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容,优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意,函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下,还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描,还需要考虑聚集索引与分区,物理数据的顺序是否与
/**************2016年4月25日 更新********************************************/
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
SQLSERVER的表值函数是SQLSERVER 2005以来的新特性,由于它使用比较方便,就像一个单独的表一样,在我们的系统中大量使用。有一个获取客户数据的SQLSERVER 表值函数,如果使用管理员登录,这个函数会返回150W行记录,大概需要30秒左右,但如果将TOP语句放到表值函数外,效率异常低下,需要约3分钟: select top 20 * from GetFrame_CustomerSerch('admin','1') 下面是该存储过程的定义: ALTER FUNCTION [dbo].[Ge
作者:yandeng,腾讯 PCG 应用开发工程师 1.数据库基础 1.1 MySQL 架构 和其它数据库相比,MySQL 有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎,各层介绍: 1.1.1 连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地 sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 tcp/ip 的通信。主要完成
对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说,ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将java程序中的对象自动持久化到关系数据库中。当然反过来也是可以的,例如将数据库表当中的记录查询出来,然后映射为Java程序中的Java对象。
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