对于我们这些MySQL的使用者来说，MySQL其实就是一个软件，平时用的最多的就是查询功能。...不过查询优化这个主题有点儿大，在学会跑之前还得先学会走，所以本章先来瞅瞅MySQL怎么执行单表查询（就是FROM子句后边只有一个表，最简单的那种查询～）。...对于单个表的查询来说，设计MySQL的大叔把查询的执行方式大致分为下边两种： 使用全表扫描进行查询 这种执行方式很好理解，就是把表的每一行记录都扫一遍嘛，把符合搜索条件的记录加入到结果集就完了。...不管是啥查询都可以使用这种方式执行，当然，这种也是最笨的执行方式。 使用索引进行查询 因为直接使用全表扫描的方式执行查询要遍历好多记录，所以代价可能太大了。...如果匹配的记录较少，则回表的代价还是比较低的，所以MySQL可能选择使用索引而不是全表扫描的方式来执行查询。
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...分析 使用 pt-query-digest 工具分析最近一周的 mysql-slow.log： pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less 结果第一部分...： 最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s，最大的慢 SQL 执行时间为 266s，平均每个慢 SQL 执行时间 5s，平均扫描的行数为 1766 万。...（没有合适的索引可用），走的全表扫描，导致执行时间长。
项目中一般使用的都是单表查询，但是在一些业务场景下，偶尔会选择联表查询，一直对联表查询时如何使用索引一直感到很好奇。...正好近期项目中遇到一个问题，联表查询时，没有建立索引，耗时居然达到了可耻的10分钟，所以趁机了解了一下。...，根据MySQL联表查询的算法Nested-Loop Join，MySQL查询的结果集是3张表的笛卡尔积，所以效率特别低。...所以说，检查SQL语句是否用到索引，一定要用explain查看执行计划，MySQL优化器做了太多的工作了。...参考 关于 MySQL LEFT JOIN 你可能需要了解的三点 MySQL JOIN原理 MySQL查询优化——连接以及连接原理 MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析 What is the
mysql如何执行关联查询与优化 一、前言 在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么...mysql内部是如何执行关联查询的呢？...今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。 二、mysql如何执行关联查询 mysql关联执行的策略很简单：mysql对任何关联都执行嵌套循环关联操作。...我们执行了mysql的explain，得出的结果如下： ? 这和我们给出的执行顺序不一致，这样的效率是否更高呢？我们使用STRAIGHT_JOIN关键字得出的分析结果如下： ? ...通过这个例子，我们可以看到mysql是如何选择合适的顺序让查询执行的成本更低的。重新定义关联顺序是优化器的一个重要的功能，它尝试在所有关联顺序中选择一个成本最小的来生成执行计划树。
在大型电商网站中，随着业务的增多，数据库中的数据量也是与日俱增，这时候就要将数据库进行分库分表了。 1、如何分库分表？...水平拆分：即根据表来进行分割：比如user表可以拆分为user0,、user1、user2、user3、user4等 2、分库分表之后如何实现联合查询？...可以使用第三方中间件来实现，比如：mycat、shading-jdbc 原理解析： 当客户端发送一条sql查询：select * from user;此时中间件会根据有几个子表，拆分成多个语句：select...* from user1;select * from user2;select * from user3等多条语句查询，然后将查询的结果返回给中间件，然后汇总给客户端。...这些语句是并发执行的，所以效率会很高哦。
，也可以对关系表进行各种 DDL,DML 等操作。...这里我就用几个简单例子来示范下如何用 MySQL SHELL 操作关系表。 此处引用的数据库示例基于官方的 SAMPLE DATABASE：WORLD，表结构以及数据可以自行下载。...MySQL X：基于 X DEV 协议操作 mysql，其中包含很多类，除了可以操作文档数据，也可以操作关系表。 SHELL：包含了以上两个组件，可以随意切换，重点在于如何选择连接协议。...我们来依次看看各个组件对关系表的常用检索方式。...%2Fofficial%2Fmysql.sock> 接下来可以用 ClassicSession 类提供的各种方法对关系表进行相关操作，所有的操作都可以直接用函数 run_sql 来执行： 对表 city
Calcite查看SQL执行计划）。...今天我要分享的主题是关于 Calcite 关系代数 以及 SQL 的那些事，Let's go !!! 关系代数 首先关系代数是 Calcite 的核心。每个查询都可以表示为一个 关系运算符树。...你可以将 SQL 转换为关系代数，也可以直接构建关系运算符树。 优化器规则使用保持 相同语义 的 数学恒等式 来变换表达式树。...Calcite 通过反复地将优化器规则应用于关系表达式来优化查询。成本模型指导该过程，优化器引擎生成与原始语义相同，但成本较低的替代表达式。 优化过程是可扩展的。...你可以添加自己的 关系运算符、优化器规则、成本模型 和 统计信息。 代数构建器 构建关系表达式的最简单方法是使用代数构建器 RelBuilder。
（base table 指基本表，不包含系统表） table_name 指具体的表名 如查询work_ad数据库中是否存在包含”user”关键字的数据表 select table_name from...information_schema.tables where table_type=’base table’ and table_name like ‘%_copy’; 在Informix数据库中，如何查询表名中包含某字段的表...select count(1) from information_schema.tables where table_schema = 'test' and table_name = 'd_ad'; 如何查询...mysql数据库中有多少张表 select count(*) TABLES, table_schema from information_schema.tables where table_schema...= ‘test’ group by table_schema; mysql中查询到包含该字段的所有表名 SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.COLUMNS
但这整个过程我们并不知道，你可以先想一下，如何去拿到 id=1 的数据。 我们往下看，SQL 查询过程的具体流程如下图。...在 MySQL5.7版本，连接后会查询缓存，即查询该语句是否执行过。 具体流程为 MySQL 在接收到查询请求后，先去查询缓存，看之前是否已经执行过该条查询语句。...但是查询缓存有很多问题，并不建议使用，且在 MySQL 8.0 版本中查询混村已经被移除了。 若是数据库更新频繁，查询缓存的命中率就非常低。...查询缓存适合静态表，即数据很长时间才会更新一次，甚至不更新。 若是需要用到查询缓存，建议采用按需使用方式。...执行器的运作流程：打开表后，执行器依据表的存储引擎定义，使用其存储引擎提供的接口，执行如下操作。
MySQL数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的储存方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。...今天我们主要介绍Python3下使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。...以后我们的操作都在spiders数据库上执行。创建数据库后，在连接时需要额外指定一个参数db。 例如，我们创建一个数据包students，此时执行创建表的SQL语句即可。...6.删除数据 删除操作先对简单，直接使用DELETE语句即可，只是需要指定要删除的目标表名和删除条件，而且仍然需要使用db的commit（）方法才能生效。...总结 今天我们介绍了如何使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法，主要包括：插入、更新、删除、查询数据，后面我会给大家找一些经典的实战案例，让大家在实战中熟悉运用这些操作来储存数据。 ?
这些参数包括MySQL数据库的用户名、密码、主机名、数据库名称等信息。最后，我们使用mysql.connector.connect()方法连接到MySQL数据库。...执行MySQL查询一旦我们成功连接到MySQL数据库，就可以执行MySQL查询。MySQL查询是使用SQL语言编写的，并且可以使用Python库来执行。...然后，我们定义了MySQL查询语句，并使用cnx.cursor()方法创建一个游标对象。接下来，我们使用游标的execute()方法执行查询，将结果存储在cursor变量中。...最后，我们遍历游标中的每一行，并使用print()函数输出每一行的结果。示例下面我们将使用一个示例来演示如何使用Python执行MySQL查询。...只需定义适当的查询语句，然后使用游标的execute()方法执行查询即可。
Python MySQL 限制结果 限制结果数量 示例 1: 获取您自己的 Python 服务器 选择 "customers" 表中的前 5 条记录： import mysql.connector mydb..."OFFSET" 关键字： 示例 2: 从位置 3 开始，返回 5 条记录 import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host...\ products.name AS favorite \ FROM users \ INNER JOIN products ON users.fav = products.id" # 执行...SQL查询 mycursor.execute(sql) # 获取查询结果 myresult = mycursor.fetchall() # 打印结果 for x in myresult: print...(x) 注意：您可以使用JOIN代替INNER JOIN，它们都会给您相同的结果。
1、锁表发生在insert update 、delete 中 2、锁表的原理是 数据库使用独占式封锁机制，当执行上面的语句时，对表进行锁住，直到发生commite 或者 回滚 或者退出数据库用户...3、锁表的原因 第一、 A程序执行了对 tableA 的 insert ，并还未 commite时，B程序也对tableA 进行insert 则此时会发生资源正忙的异常 就是锁表...第二、锁表常发生于并发而不是并行（并行时，一个线程操作数据库时，另一个线程是不能操作数据库的，cpu 和i/o 分配原则） 4、减少锁表的概率， 1》减少insert 、update 、delete...语句执行 到 commite 之间的时间。...具体点批量执行改为单个执行、优化sql自身的非执行速度 2》如果异常对事物进行回滚 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172327.html原文链接
Python MySQL 限制结果限制结果数量示例 1: 获取您自己的 Python 服务器选择 "customers" 表中的前 5 条记录：import mysql.connectormydb =..."OFFSET" 关键字：示例 2: 从位置 3 开始，返回 5 条记录import mysql.connectormydb = mysql.connector.connect( host="localhost...user, \ products.name AS favorite \ FROM users \ INNER JOIN products ON users.fav = products.id"# 执行...SQL查询mycursor.execute(sql)# 获取查询结果myresult = mycursor.fetchall()# 打印结果for x in myresult: print(x)注意：...您可以使用JOIN代替INNER JOIN，它们都会给您相同的结果。
分页查询是一个常用的功能，当单表数据量达到百万级别，查询速度缓慢，那么如何优化呢？...就上面的问题我们先来分析分页如何实现、实现原理、如何优化； 假设一页20个数据； 1.如何实现：(select * from table limit x,y) select * from table...select * from table limit 60,20；（第四页） select * from table limit 80,20；（第五页） 2.实现原理： 实际上Mysql...查询的时候，会取出x+y行数据，然后舍去前x行，取回y行数据，当x非常大的时候，查询效率很低。...3.如何优化： 一、"id>="方式 比如说查询第100000页，先通过select id from table limit 100000,1，取到起始id，然后通过 select *
（又称外部查询） 非相关子查询： 在主查询中，子查询只需要执行一次，子查询结果不再变化，供主查询使用，这种查询方式称为非相关子查询。...也可以这么理解： 非相关子查询是独立于外部查询的子查询，子查询总共执行一次，执行完毕后将值传递给外部查询。 ?...count(age)在这里只是作为供主查询使用的条件。 相关子查询： 相关子查询的执行依赖于外部查询的数据，外部查询执行一行，子查询就执行一次。...也可以这么理解： 执行查询的时候先取得外部查询的一个属性值，然后执行与此属性值相关的子查询，执行完毕后再取得外部父查询的下一个值，依次再来重复执行子查询； 我们先把表格增加一列sex并设置好值。...表与表之间的关系： 一对一： 需要两个表。当然做项目时为了省空间，通常只建一个表，如果要实现一对一的查询，可以建立两个视图。
慢查询可以帮我们找到执行慢的 SQL，在使用前，我们需要先看下慢查询是否已经开启，使用下面这条命令即可： mysql > show variables like '%slow_query_log';...我们可以把慢查询日志打开，注意设置变量值的时候需要使用 global，否则会报错： mysql > set global slow_query_log='ON'; 然后我们再来查看下慢查询日志是否开启...mysql > show variables like '%long_query_time%'; 这里如果我们想把时间缩短，比如设置为 3 秒，可以这样设置： mysql > set global long_query_time... = 3; 我们可以使用 MySQL 自带的 mysqldumpslow 工具统计慢查询日志（这个工具是个 Perl 脚本，你需要先安装好 Perl） mysqldumpslow 命令的具体参数如下：...比如我们想要按照查询时间排序，查看前两条 SQL 语句，这样写即可： 你能看到开启了慢查询日志，并设置了相应的慢查询时间阈值之后，只要查询时间大于这个阈值的 SQL 语句都会保存在慢查询日志中，然后我们就可以通过
但是全部使用长连接后，你可能会发现，有些时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。...除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。 好在 MySQL 也提供了这种“按需使用”的方式。...Memory存储引擎 如果需要快速地访问数据，并且这些数据不会被修改，重启以后丢失也没有关系，那么使用Memory引擎是非常有用的。...如果MySQL在执行查询的过程中，需要使用临时表来保存中间结果，内部使用的临时表就是Memory引擎。...如何选择合适的存储引擎呢 这么多存储引擎，真是眼花缭乱，我们该如何选择呢？
慢查询可以帮我们找到执行慢的 SQL，在使用前，我们需要先看下慢查询是否已经开启，使用下面这条命令即可： mysql > show variables like '%slow_query_log';...我们可以把慢查询日志打开，注意设置变量值的时候需要使用 global，否则会报错： mysql > set global slow_query_log='ON'; 然后我们再来查看下慢查询日志是否开启...mysql > show variables like '%long_query_time%'; ?...这里如果我们想把时间缩短，比如设置为 3 秒，可以这样设置： mysql > set global long_query_time = 3; ?...我们可以使用 MySQL 自带的 mysqldumpslow 工具统计慢查询日志（这个工具是个 Perl 脚本，你需要先安装好 Perl） mysqldumpslow 命令的具体参数如下： -s：采用
在开发阶段我们经常使用查询语句，但是一条语句的查询是如何执行的呢，如下语句 mysql> select * from depart; 日常中，我们只看到返回一条或多条结果，并没有过多的去关注查询语句具体要执行那些流程...由于连接是一个相对复杂好资源的过程，一般建议使用长连接，但是使用长连接的时候可能会出现内存占用过大，那是因为Mysql执行过程的临时内存是使用的是连接对象，当连接断开的时候，才会进行释放资源，我们可以采用以下两个方案进行处理...定期断开长连接，使用一段时间之后，或者在一个大的查询执行之后，断开重新，之后查询重新链接 如果使用的mysql5.7以及以上，可以使用mysql_restart_connection来初始化链接资源...=12 上面语句到底是查询A表的name还是B表的age,他们的执行效率是不一样的。...执行器 分析器分析你要干什么，优化器分析你要怎么执行，真正的执行是在执行器中执行 一条语句的执行，在判断查询的表是否有权限，如果没有返回报错，如果有权限直接打开表，然后根据表的引擎定义，使用引擎的查询接
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