所有数据库包括Oracle的sql优化都是针对程序员的,而不是针对dba的,第一,尽量防止模糊,明确指出,即用列名代替*,第二,在where语句上下工夫。第三多表查询和子查询,第四尽量使用绑定。
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
InterSystems SQL提供对InterSystems IRIS®Data Platform数据库中存储的数据的无懈可击的标准关系访问。
小编最近几天一直未出新技术点,是因为小编在忙着总结整理数据库的一些优化方案,特此奉上,优化总结较多,建议分段去消化,一口吃不成pang(胖)纸 一、百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽
https://blog.csdn.net/zhushuai1221/article/details/51740846
1 使用SET NOCOUNT ON 选项: 缺省地,每次执行SQL语句时,一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值,你能减少在服务端和客户端的网络流量,帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点,在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL: 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的,因此,结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时,它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说,UNION将联合两个相类似的记录集,然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的,那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录,那么使用UNION会浪费资源,因为它要寻找重复记录,即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复,那么你要使用UNION ALL,而不是UNION。UNION ALL联合记录集,但不搜索重复记录,这样减少SQLServer资源的使用,从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * : 绝大多数情况下,不要用 * 来代替查询返回的字段列表,用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化,编写的查询SQL语句也不用变,都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时,如果碰到 *,则会先分析表的结构,然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT: DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用,即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重,这样增加SQLServer有用资源的使用。当然,如果你需要去做,那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录,那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标: 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免,大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标,看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作,考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用: 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标,至少试着提高它们的速度,找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序: SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们。首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录,表 TAB2 有5条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的方法): select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法): select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上,这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件: ARGE来源于"Search Argument"(搜索参数)的首字母拼成的"SARG",它是指WHERE子句里,列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable(可SARG的),这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的,这意味着WHERE子句不能利用索引(或至少部分不能利用),执行的是全表或索引扫描,这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'",通常(但不总是)会阻止查询优
在数据库中,为了提高查询效率和数据的持久化存储,在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍,并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
MySQL自身的局限性,很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构,甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品,比如Redis/MongoDB等。不可否认,在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候,很多NoSQL产品比MySQL要快很多,而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
文章摘要:一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
数据访问控制是零信任的最后环节和终极目标。基于零信任的数据访问控制,已经成为数据安全保护和治理的新方法。
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?
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比,它提供了高性能和低延迟。
网名“北在南方”,目前任职于杭州有赞科技 DBA,主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作,擅长数据库性能调优、故障诊断。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
在数据库表结构变更发布之前,我们会和开发沟通索引设计是否合理,发现部分开发同学对于索引设计还是有一些知识盲区。本文把常见的案例记录下来,做个分析,抛砖引玉。
缓存穿透是指一个查询请求,数据库中不存在该数据,缓存中也不存在,导致每次查询都会直接访问数据库,增加数据库负载。
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分,分库分表 增加缓存层,减少数据库的访问次数,大部分的查询访问ckv,更新操作异步更新到db 读写分离,实现在线访问和离线访问的隔离,避免相互影响,需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计:使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因: InnoDB数据是按照主键聚簇的,数据在物理上按照主键大小顺序存储,使用其他列或者组合无法保证顺序插入,随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的,采用二级索引查询,首先找到的主键,然后通过主键定位数据
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎,也就是说只有 InnoDB 支持事务。
一,SQL语句性能优化 1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
OLAP作为一个我们重度依赖的组件,它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
在MySQL中,日志非常重要的一个组成部分,它记录了数据库运行状态的各种信息,包括错误信息、查询信息、事务信息等等,是进行异常排查、性能优化、数据恢复和备份的关键基础。
和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
用户行为类数据是最常见的大数据形式,比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息,连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大,但每个用户的行为数量较小,针对用户行为的计算较为复杂,用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人,这些都是用户行为类数据中的用户。用户
1.什么是数据库? 数据库是组织形式的信息的集合,用于替换,更好地访问,存储和操纵。 也可以将其定义为表,架构,视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库? 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合,转换,可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表? 表是一种数据库对象,用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分? 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录? 记录(也称为数据行)是表中相关数据的有序集
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
ACID是数据库事务正确执行的四个基本要素,包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
这篇文章之前发过,不过,我最近对其进行了重构完善并且修复了很多小问题。所以,在公号再同步一下!
我们在设计一个系统的时候,有时候通常为了基础业务,写出的查询sql语句并不高效,从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好,我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能,可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能,并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中,只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中,我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了,从而就可以对这些语句进行调优优化,使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
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table name = test、column1 = id、column2 = name.
sync_binlog, binlog的刷新写入方式,这个参数不仅影响到binlog对MySQL所带来的性能损耗,而且还影响到MySQL中数据的完整性。参数设置说明如下:
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡,会被一种新的Lakehouse架构取代,该架构主要有如下特性
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
在当今的企业应用程序开发中,与数据库进行交互是至关重要的一环。Spring框架为我们提供了多种方式来简化数据库访问,其中之一就是Spring JdbcTemplate。
在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
一道面试的问题,当MySQL表中有数据量很大的时候如何做分页。。。。当时只知道在数据量很大的时候可以分表,但不知道不分表时可以怎么做。。。。唉,谁让代理商就那么几条数据,一个简单的limit,offset就完全hold住了(捂脸)。。。 很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
连接器:TCP握手后服务器来验证登陆用户身份,A用户创建连接后,管理员对A用户权限修改了也不会影响到已经创建的链接权限,必须重新登陆。
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
update的执行 从客户端 => ··· => 执行引擎 是一样的流程,都要先查到这条数据,然后再去更新。要想理解 UPDATE 流程我们先来看看,Innodb的架构模型。
摘要:Web 应用程序中经常使用数据分页技术,该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案,本文通过实际项目的测试,对多种数据分页方案深入分析和比较,找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想,将整个待查询记录分为2部分,使扫描的记录量减少一半,进而还通过对数据表及查询条件进行优化,实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性,该方案不依赖于主键或者数字字段,大大提高了它在实际项目中的应用,使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
前阵子参与了字节跳动后端青训营,其中大项目编写涉及到数据持久化一般选择使用MySQL。由于时间原因,数据库使用我选择了无脑三板斧:1. 建立了索引加速查询、2. 关闭自动提交事务、3. 在需要确保原子性的数据库操作之间手动创建和提交事务。
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