上周我们新项目的开发使用的检索引擎确定为Elasticsearch7.3.1,伴随着好奇心我赶快查查这个版本ES的入坑率。
Es低版本(1.x)的scroll操作还有一个变种:scan,其在指定size时真实返回的是size * num_of_shards条数据,比如scan请求返回size=10条数据,而索引本身有5个shard,那么一次scan将返回10*5=50条数据,另外在第一次请求时只执行初始化操作,不会返回数据,在第二次请求时才会返回数据。
优化SQL,是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句,是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中,我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行,又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具,提高优化效率的想法。
依托于互联网的发达,我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识,与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用!
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
从这个实现中可以看出,如果right_table的数据量超过单机可用内存空间的限制,则JOIN操作无法完成。通常,两表JOIN时,将较小表作为right_table.
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用! 👉目录 1 背景介绍
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
Hive仅在FROM子句中支持子查询(从Hive 0.12版本开始)。必须为子查询指定名称,因为FROM子句中的每个表都必须具有名称。子查询 SELECT 列表中的列必须具有独一无二的名称。子查询 SELECT 列表中的列可以在外部查询中使用,就像使用表中的列一样。子查询也可以是带 UNION 的查询表达式。Hive支持任意级别的子查询。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了,开始今天的正题吧。
出现在其他语句中的select语句,称为子查询或内查询 外部出现的查询语句,称为主查或外查询
| 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
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
小编第一次看到子查询这个词,也是懵圈的,后来细细想一想,子查询貌似和一道经典题目有关。
编辑手记:子查询是SQL中比较重要的一种语法,恰当地应用会很大程度上提高SQL的性能,若用的不得当,也可能会带来很多问题。因此子查询也是SQL比较难优化的部分。今天一起来学习最常见的几种优化子查询到方
优化器是 Oracle 数据库最引人入胜的部件之一,因为它对每一个 SQL 语句的处理都必不可少。优化器为每个 SQL 语句确定最有效的执行计划,这是基于给定的查询的结构,可用的关于底层对象的统计信息,以及所有与优化器和执行相关的特性。因此 Oracle 在每一个版本中,优化器都引入了新特性,本文将详细讲解 12C 中标量子查询自动转换的新特性的原理,优势,适用场景和案例分享。 1 12C 标量子查询自动转换说明 首先我们来看官方文档的说明: 标量子查询是出现在 SQL 语句的 SELECT 子句的子查询。
Create支持两种方式,一种是指定文档ID创建文档,另一种是让ES自动生成文档ID
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
1,插拔式的插件方式 ,插拔式的插件方式 2,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可 ,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。 3,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应 ,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应的一个 的一个frm文件(表结构定义描述文件)
explain所有人都应该很熟悉,通过它我们可以知道SQL是如何执行的,虽然不是100%管用,但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
优化器是 Oracle 数据库最引人入胜的部件之一,因为它对每一个 SQL 语句的处理都必不可少。优化器为每个 SQL 语句确定最有效的执行计划,这是基于给定的查询的结构,可用的关于底层对象的统计信息,以及所有与优化器和执行相关的特性。因此 Oracle 在每一个版本中,优化器都引入了新特性,本文将详细讲解 12C 中标量子查询自动转换的新特性的原理,优势,适用场景和案例分享。
MySQL从4.1版本开始支持子查询,使用子查询进行SELECT语句嵌套查询,可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。子查询虽然很灵活,但是执行效率并不高。 那么问题来了,什么是子查询?为什么它的效率不高? 子查询:把内层查询结果当作外层查询的比较条件
数据库在物理上由数据文件和事务日志文件组成,每个数据库必须至少有一个数据文件和一个日志文件。
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。
在MySQL数据库的数据探索旅程中,排序和分组是不可或缺的工具。然而,当你面对大量数据、重复值等情况时,常规的处理方法可能显得不够灵活。本文将为你揭示一个精妙的技巧:如何在MySQL中先排序,后分组,从而获取每个类型的最新数据,助你轻松驾驭复杂的数据处理任务。
查询优化器(简称为优化器)是内置数据库软件,用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。
0.SQL标准的执行流程(select) (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,但该动能也有局限性,它的选择并不总是最优的,展示的也并不一定是真相。
原子性:事务内的操作统一成功或者失败 由undolog日志保证,他记录了需要回滚的日志信息,回滚时撤销已执行的sql
顾名思义,MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说,Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。大概来讲,就是将 SELECT 语句和语句的结果做了一个 HASH 映射关系然后保存在一定的内存区域中。
假设我们有一个论坛网站,其中有一张User表{ UId,Name,Level },Level是一个int类型,代表了用户等级类型,例如:1代表骨灰,2代表大虾等;我们就可以用CASE来对其进行等值判断了:
1、String,StringBuffer, StringBuilder 的区别是什么?String为什么是不可变的?
使用 EXPLAIN 查看执行计划, 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
其实,在写这篇博客之前,我也是感觉自己会点优化,至少知道不要使用“*”号啊,给经常查询的列创建索引啊什么的,其实都不是大家想的那样简单的,其实它们背后存在很多的东西,值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧,子查询和连接查询哪一个查询速度快?最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误,看到就是赚到,哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的,感触颇深,在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句,当时我是用子查询写的sql语句,第一次执行了21
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
Read uncommitted:读未提交,顾名思义,就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
PostgreSQL 在复杂查询中的可塑性是很高的,但是如果在网上去找相关的例子,我尝试了一下,比较少。这里突然有一个想法,想验证一下postgresql 的复杂查询到底如何,自己做几个例子来和大家分享一下。
容我标题党一回 介绍 soar是由小米开源的SQL优化器和重写器 项目地址 github.com/XiaoMi/soar 目前是仅支持mysql 使用 基于 ubuntu20.04 lts 按文档安装后 github.com/XiaoMi/soar… 现有 category 和 goods 表; 除主键外, 没有任何索引 写一段垃圾sql SELECT * FROM ( SELECT g.NAME, c.NAME AS cats FROM goods g
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。
EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器,读懂其结果是很有必要的,然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。都是只有重点,没有细节(例如type的取值不全、Extra缺乏完整的介绍等)。
Navicat Premium 是一套多连接数据库开发工具,在单一应用程序中可以同时连接多达七种数据库:MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL,可一次快速方便地访问所有数据库。
从mysql 8.017开始有一个“rumor”, 就是相对于以前的版本查询的执行效率会提高20%,而原因在于antijoin的优化。
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库,在项目中也进行了一些实践,但一直都没有一些技术文章的沉淀,近期打算做个系列,通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享,供大家参考。
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
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