显示这一行的数据是关于哪张表的,有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳(连接查询)、索引失效、服务器参数设置不合理(缓冲、线程数)
expain出来的信息有10列,分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
上图是使用Explain分析的一条sql语句,下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句,查看一个SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
认识索引是什么东西非常关键,一个非常恰当的比喻就是书的目录页与书的正文内容之间的关系,为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。因此,首先你要明白的一点就是,索引它也是一个文件,它是要占据物理空间的。
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。(QEP:sql生成一个执行计划query Execution plan)
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
JSON 字段类型在当前的版本中自身没有索引,那么在生产中是非常可怕的,JSON 字段的增、删、改、查效率可想而知,基本没法用,也许是基于此,MySQL5.7 中提供了 Generated 字段类型,网上有叫生成列或是计算列的。这里先来了解一下什么是 Generated Column。
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,"最优"的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
| 作者 沈启超,19年硕士毕业于东南大学,目前在腾讯CSIG企业产品部担任后台开发,同时也参与公司内部存储开源组件MySync的开发。 ---- 前言:MySQL架构体系 首先分享实验前的基础知识,MySQL主要分为Server层与存储引擎层。 Server层主要包含连接器、检索内存、分析器、优化器、执行器等,所有跨存储引擎的功能均于这一层构建,例如存储过程、触发器、视图,函数等,有一个标准化的binglog日志模块。 存储引擎负责数据的存储与存取,使用可更换的插件式架构,拥有InnoDB、MyISA
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
索引管理 索引是什么? 索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容; 让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能; 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则:
在介绍两种上下文过程中,我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现,来增强大家的感性认识。(本系列所用示例,来自微软官方样本数据库AdventureWorks)
原因如下: 对HANA模型中的计算列,无论在哪里定义,HANA总是默认最终聚合后再算计算列。对某些计算列的运算(例如两列的乘除法),先聚合再运算和先运算再聚合的结果是不一样的,如果我们并不想要按最终维度聚合后再算计算列,而是想要在更细粒度的分组维度上先算计算列再把结果聚合,那么就需要把这个更细的分组维度中不在当前分组维度的列的KEEP FLAG属性设为true
索引查询类型,从最好到最差依次是:system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL。一般来说,保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。
哈希索引基于哈希表实现,仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时保存指向每个数据行的指针。
在早期的MySQL版本中,开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列,并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行,但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
MD5(Message-Digest Algorithm 5)是一种被广泛使用的消息摘要算法,也称为哈希算法、散列算法或杂凑算法,可以产生出一个定长的128位(16字节)的散列值(Hash Value),一般用于数字签名以确保信息传输完整性与密码的加密存储。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特(Ronald Linn Rivest)设计,于1992年公开,用以取代MD4算法。
’mysql慢查询优化 第一步:开启mysql慢查询日志,通过慢查询日志定位到执行较慢的SQL语句。 第二步:利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,来分析SQL查询语句。 第三步:通过查询的结果进行优化。
值列表中需要为表的每一个字段指定值,并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
问题导读 1.hive数据分为那两种类型? 2.什么表数据? 3.什么是元数据? 4.Hive表里面导入数据的本质什么? 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么? 6.外部表和表的区别是什么? Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法: EXPLAIN SELECT select_options;
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
引擎 简介 Innodb引擎 Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持,并且实现了SQL标准的四种隔离级别。该引擎还提供了行级锁和外键约束,它的设计目标是处理大容量数据库系统,它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统,MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引,而且它没有保存表的行数,当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时,该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小,写操作不会
MySQL对每个表有4096列的硬限制,但是对于给定的表,有效最大值可能会更少。确切的列限制取决于几个因素:
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
基于哈希表实现,只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,哈希码是一个较小的值,不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时保存指向每个数据行的指针。
在关系数据库中,索引是一种数据结构,为存储引擎提高访问速度的数据结构,它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
作为一个后端程序员,数据库这个东西是绕不开的,特别是写sql的能力,如果您参加过多次面试,那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
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在使用CentOS系统中,也许你会对很多的东西进行设置密码,来保护你的电脑的安全问题等,那么,如过一个不小心把密码忘记了,也许会给你的工作带来很多的不便。下面我们就来帮大家解决一个关于CentOS系统中mysql登录密码的问题。
SQL(Structured Query Language)结构化查询语言是数据库的核心语言,是高级的非过程化编程语言,也是经典的声明式编程范式实现。 SQL通用语法
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候,正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中,索引却常常被忽略,甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1)B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了,而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构,其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
id: select查询的序列号(是一组数字),表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
数据库的基本概念 1. 数据库的英文单词: DataBase 简称 : DB 2. 什么数据库? * 用于存储和管理数据的仓库。 3. 数据库的特点: 1. 持久化存储数据的。其实数据库就是一个文件系统 2. 方便存储和管理数据 3. 使用了统一的方式操作数据库 -- SQL MySQL数据库软件 1. 安装 * 参见《MySQL基础.pdf》 2. 卸载 1. 去mysql的安装目录找到my.ini文件 * 复制 datadir="C:/P
MySQL是我们非常常用的关系型数据库,非常重要,所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。
除了b+树索引外,还有hash索引,使用hash表去实现<key,value>,对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个hash code,将hash code 存放在索引中作为key,同时将数据行的地址存储在 value中。
数据库是程序员必备的一项基本技能,基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员,你只要学会如何使用就行了,但越往后工作越发现,仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql,如果性能不好,达不到要求,可能会阻塞整个系统,那对于整个系统来讲是致命的。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用
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