Redis 的几种主要数据结构,大家应该都有所了解。例如最常用的五种:字符串,list,hash,set,zset。各自的适用场景也算是比较常见容易考察的内容。但再深入一点,zset 底层的数据结构是什么样子的,原理是什么?跳表和平衡树的选择,为什么没有用平衡树?zset 查找单一元素和范围查找的时间复杂度是多少?那么估计就有很多人无法给出准确、明确的回答了。
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是,感兴趣归感兴趣,你得去追呀,还臆想着她主动到你怀里来 ?
本篇主讲如何使用 explain 和 explain 各个参数的意义、如何查看被优化器优化后的 SQL 和手动影响优化器的优化。
假设有这么一个需求:查询出城市是 “南京” 的所有用户名,并且按照用户名进行排序,返回前 1000 个人的姓名、年龄。
一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。
很多传统型的公司的数据量都比较小,并且没有DBA这个岗位去对你开发项目中的sql进行一个最终的审核,导致开发的时候写了一些慢sql,数据量小的时候可能还好,一旦数据量上来了,查询效能极低,并且请求次数过多的话很可能会因为这一个慢sql把你整个系统拖垮,不能正常对外提供服务
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 2 篇,第 1 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析
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之前松哥写过一个 MySQL 系列,但是当时是基于 MySQL5.7 的,最近有空在看 MySQL8 的文档,发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化,同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点,因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL,讲讲原理,讲讲优化,我会从最基本最简单的开始,和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
既然我们已经建立了B+树,那么就要好好利用它来加速查询,而不是傻傻的去遍历整张表。
你一定看到过这样的例子,索引是什么,你要查字典,不可能从第一页翻到最后一页去查找,你会先查找拼音或者偏旁部首,然后直接跳转到对应的页小范围的一条一条查找,这样会快得多。
要么全做,要么全不做,一系列操作都是不可分割的,如果在执行操作的过程发生了错误,那么就把已经执行的操作恢复成没执行之前的样子。比如转账不能只有一方扣钱另一方不增加余额。
作者:fanili,腾讯 WXG 后台开发工程师 知其然知其所以然!本文介绍索引的数据结构、查找算法、常见的索引概念和索引失效场景。 什么是索引? 在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。(百度百科) 索引的目的是提高查找效率,对数据表的值集合进行了排序,并按照一定数据结构进行了存储。 本文将从一个案
近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据。
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构,索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引,然后通过索引里记录的指针,直接访问表的数据页。
在之前的一次开发需求中使用了 for update 实现悲观锁,最后导致出现了很多的 MySQL 死锁报警,现记录下死锁产生的原因。
如果这条sql是写操作(insert、update、delete),那么大致的过程如下,其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的,因为InnoDB 是默认的存储引擎,也是主流的,所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂,所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化 2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构,索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引,然后通过索引里记录的指针,直接访问表的数据页。 B+树是应数据库所需而出现的一种B树的变形树。 B+树的特点: (1)所有叶节点包含全部关键字及指向相应记录的指针,而且叶节点中将关键字按大小顺序排列
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理,这一部分的知识,在工作中经常被使用到,在面试中也几乎是必问的。所以,不管是面试造火箭,还是工作拧螺丝,掌握索引的工作原理,都是十分有必要的。
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序,它是关系数据库的代表,可以直接服务于我们的常规业务,是我们不能离开的数据存储器,对于关系操作复杂的业务,具有很强的优势。
日常开发中,我们经常会使用到order by,亲爱的小伙伴,你是否知道order by 的工作原理呢?order by的优化思路是怎样的呢?使用order by有哪些注意的问题呢?本文将跟大家一起来学习,攻克order by~
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。(百度百科)
一条SQL,在数据库中是如何执行的呢?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然,要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期,这是一个非常巨大的问题,涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤,简短的篇幅是绝对无能为力的。因此,本文挑选了其中的部分内容,也是我一直都想写的一个内容,做重点介绍:
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理,主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的,我们再来简单的回顾下:
上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
在下面这个表T中,如果我执行 select* from t where k between3and5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?
上篇文章介绍了条件列,排序,分组都可以建立索引,select查询不需要建立,长字符串建立二级索引可以用索引前缀建立或者建立hash索引,避免时间和空间的浪费。建立索引的时候,列的类型尽量小点。还要看当前列的基数,基数越小,所有数据都一样,都无法排序,大量数据需要回表查询,所以基数越大才适合建立所以。
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性,英文是 index condition pushdown,一般简称为 ICP,索引下推通过减少回表的次数,来提高数据库的查询效率。
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
01 哨兵 先看下维基百科对其定义: In computer programming, a sentinel value (also referred to as a flag value, trip value, rogue value, signal value, or dummy data) is a special value in the context of an algorithm which uses its presence as a condition of termination,
本文作者:杨槐(花名:渡劫)袋鼠云大数据开发工程师,负责FLinkx的开发与维护。
在大数据时代,任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下,数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的,并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
缓存 show variables可以查看我们mysql的许多配置,我们查一些需要的参数可以使用类似于模糊匹配的方式如下:
索引是数据库提供的利于快速查询的机制,索引类似于书籍目录,当查询条件那一列建立了索引之后,那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的(数据的)物理位置, 根据位置就可以定位并获取到数据。
前言:在当前的数据分析岗位中,多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作,在数据分析面试中,SQL是必不可少的一环,对于SQL不仅有常见函数用法的考察,更多时候面试官喜欢出一些编程类题目,本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划分为两大类:逻辑计划和物理计划,这个阶段通常叫做逻辑计划,经过语法分析(Analyzer)、一系列查询优化(Optimizer)后得到优化后的逻辑计划,最后被映射成物理计划,转换成RDD执行。
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
pt工具可以随机抽取主从的数据进行对比,用于测试主从数据一致性。也可以对不一致数据进行修复。这个工具在主或者从上安装均可
{ "_id" : "Mary", "sum_age" : 75 } { "_id" : "Jack", "sum_age" : 66 } { "_id" : "zhengyunamei", "sum_age" : 0 } { "_id" : "Tom", "sum_age" : 120 } { "_id" : "陈加兵", "sum_age" : 22 } { "_id" : "Lucy", "sum_age" : 66 } { "_id" : "郑元梅", "sum_age" : 22 }
本文介绍了Spark SQL的Join实现原理、不同Join方式的实现流程、优化策略以及社区现状,为Spark SQL的Join实现提供了全面且深入的解析,有助于开发者深入了解Spark SQL的Join实现细节,从而更好地利用Spark SQL进行数据处理和分析。
leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点(相邻的叶子节点,有双向指针)
数据库技术爱好者,爱可生 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查,擅长 MySQL 主从复制及优化,喜欢钻研技术问题,还有不得不提的 warship。
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题,也是重中之重,在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情,甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化,最近moon一直在写关于mysql的文章,包括之前写的索引相关,其实也都是为了这篇文章做个铺垫,所以你懂了吗,今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊,在工作中,怎么进行sql优化?
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