| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
在MergeTree中PRIMARY KEY 主键并不用于去重,而是用于索引,加快查询速度,MergeTree会根据index_granularity间隔(默认8192行),为数据表生成一级索引并保存至primary.idx文件内,索引数据按照PRIMARY KEY 排序,相对于使用PRIMARY KEY 更常见的方式是通过ORDER BY 方式指定主键。
Tech 导读 本文将深入探讨如何在百万级别的高并发场景下实现高效的数据检索和处理。重点关注倒排索引的实现机制,这是一种使搜索更加迅速的数据结构,以及位图计算,一种优化存储和提高检索效率的技术。通过实际案例分析可以了解这些技术如何帮助处理大规模数据集,保证响应速度,并在高负载环境下维持系统的稳定性。
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~
MyISAM表的读和写是串行的,但这是就总体而言的。在一定条件下,MyISAM表也支持查询和插入操作的并发进行。
大家好,我是捡田螺的小男孩。本文将跟大家聊聊InnoDB的锁。本文比较长,包括一条SQL是如何加锁的,一些加锁规则、如何分析和解决死锁问题等内容,建议耐心读完,肯定对大家有帮助的。
InnoDB有两种不同的SELECT,即普通SELECT 和 锁定读SELECT. 锁定读SELECT 又有两种,即SELECT ... FOR SHARE 和 SELECT ... FOR UPDATE; 锁定读SELECT 之外的则是 普通SELECT
今天要分享的是在生产环境中出现的一次算得上比较诡异的死锁事件, 不过庆幸的是没有产生较大的业务损失.
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性,锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型,分别有: 共享锁(S)和排他锁(X) 意向锁(IS和IX) 自增长锁(AUTO-INC Locks) 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁:共享锁(S)和排他锁(X) 共享锁:允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁,事务 T2 对记录 r 加锁请求:若想要加 S 锁,能马上获得;若想要获得 X 锁,则请求会阻塞。 排他锁:允许持有该锁
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
本文先完整介绍MySQL的各种锁类型及加锁机制,之后通过一个案例带大家了解如何分析排查死锁问题。最后,再介绍几种预防死锁的方法。以下是示例表的表结构
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。 金三银四很快就要来啦,准备了数据库锁的12连问,相信大家看完肯定会有帮助的。 1. 为什么需要加锁 在日常生活中,如果你心情不好想静静,不想被比别人打扰,你就可以把自己关进房间里,并且反锁。这就是生活中的加锁。 同理,对于 MySQL 数据库来说的话,一般的对象都是一个事务一个事务来说的。所以,如果一个事务内,一个 SQL 正在更新某条记录,我们肯定不想它被别的事务影响到嘛?因此,数据库设计大叔,给该行数据加上锁(行锁)。 专业一点的说法: 如果有多个并
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面,即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗,增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化,首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导,使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升,了解了更多的内部机制,则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
注:数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的,对应List的元素索引从小到大,即索引值越大,这条数据的创建时间越晚,与数据库里的顺序是对应的。 (默认排序,即ORDER BY CREATE_TIME ASC)
执行计划是SQL语句经过查询分析器后得到的 抽象语法树 和 相关表的统计信息 作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的。由于是动态数据采样统计分析出来的结果,所以可能会存在分析错误的情况,也就是存在执行计划并不是最优的情况。
作者:李锡超,一个爱笑的江苏苏宁银行 数据库工程师,主要负责数据库日常运维、自动化建设、DMP 平台运维。擅长 MySQL、Python、Oracle,爱好骑行、研究技术。
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
概念 1.普通索引:最基本的索引,它没有任何限制 2.唯一索引:索引列的值必须唯一,且不能为空,如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 3.主键索引:特殊的索引,唯一的标识一条记录,不能为空,一般用primary key来约束。 4.联合索引:在多个字段上建立索引,能够加速查询到速度 5.Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复的行,同时进行默认规则排序 6.Union all:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序
InnoDB实现标准的行级锁定,其中有两种类型的锁: 共享(S)锁和排他(X)锁。
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划,只是作为语句执行过程的一个参考,实际执行的过程不一定和计划完全一致,但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
SELECT标识符。这是查询中SELECT的序列号,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。如果该行引用其他行的并集结果,则该值可为NULL。
同理,对于MySQL数据库来说的话,一般的对象都是一个事务一个事务来说的。所以,如果一个事务内,一个SQL正在更新某条记录,我们肯定不想它被别的事务影响到嘛?因此,数据库设计大叔,给该行数据加上锁(行锁)。
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
Flush tables 做的是将缓存刷回硬盘,with read lock 给所有表加读锁,对于大部分 lock,当客户端连接断开的时候,锁一般会释放。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2
表锁是MySQL中最基本的锁策略,并且是开销最小的策略。表锁会锁定整张数据表,用户的写操作(插入/删除/更新)前,都需要获取写锁(写锁会相互阻塞);没有写锁时,读取用户才能获取读锁(读锁不会相互阻塞)。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率,具体执行方式如下所示:在执行的SQL前面加上explain关键词即可;
前面文章,我们学习了 MySQL 慢日志相关内容,当我们筛选得到具体的慢 SQL 后,就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章,我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
结构化查询语言(SQL)是数据科学行业中一项不可或缺的技能,一般来说,学习这个技能是挺容易的。不过,很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异,或者符合正在工作的上下文环境。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
注意:insert 只有new,delete 只有old ,oracle 自动添加id
在C语言中,for语句和数组密切相关。为了帮助读者理解稍后for语句要用到的数组,这里先简要地介绍什么是数组。
由于是个人凭着自己理解总结的,因此可能不一定精确,但是毋庸置疑的是,在当代,各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物,必然是具有许多优点的,其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容,为什么索引可以让数据库查询变快?
一 前言 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布的经典著作《黑天鹅》中对“黑天鹅现象”的定义是
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
导读:Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一,其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期,很多人会不知道:
【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须建成唯一索引。 说明:不要以为唯一索引影响了insert速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的;另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。
整数:INT。 ⼩数:DECIMAL。 字符串:TEXT。 ⽇期与时间:DATETIME。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
在一个表表达中可以调用另一个表表达式,这个被调用的表表达式叫做子查询(subquery),我么也称作子选择(subselect)或内嵌选择(inner select)。子查询的结果传递给调用它的表表达式继续处理。
“你一定又写了烂SQL了!”,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。如果有大佬误入此地,还请从容撤退,如果你真的愿意看,我也没什么意见。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
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