多一个字段, 时间翻一倍. 网上还有其他sql语句优化的点, 但是, 我这个语句用不上呀, 这已经是一个最简单的sql语句了 2....，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤 Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询 Using filesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为...“文件排序” Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。...Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行 总结： • EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况...如果只是要获取记录条数, 而不需要获取内容的时候, 直接sql查询使用count(). 不要Find出来再size(). 这个坑也是在数据量大的时候.
我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。...然后对这些索引相互比较，看哪个索引能够最快跑完查询，或者能够找出最多的返回结果。 还是先前的查询模式 ? 表上的三个索引都和查询相关，MongoDB把这三个索引都列出来，对这三个索引进行迭代。 ?...等式查询，范围查询，和排序 现在，我们对于查询某一段时间内的非匿名记录，有了最优索引。最后，我们要将结果集按照rating字段由高到低进行排序后返回。 ?...需要有一个索引，能让MongoDB快速定位到非匿名区，并以rating字段由大到小的顺序扫描该区。 ? MongoDB会使用这个索引吗？并不会，因为这个索引无法在查询优化器的选择中胜出。...如果某些字段不会被查询条件使用到，那就不需要将其加入索引中，这样可以减小索引大小。此外，如果某个字段作为索引，无法过滤掉90%以上的数据，就建议将其从索引中忽略。
，每次开发每次去百度找前辈的经验介绍，但是每次得到的建议总是会有些差别，今天看到了一篇阿里关于count的文章，觉得挺好，在这里分享一下，顺便加上一些个人的使用建议。...除了查询得到结果集有区别之外，COUNT(*)相比COUNT(常量) 和 COUNT(列名)来讲，COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法，因为他是标准语法，所以MySQL数据库对他进行过很多优化...因为MyISAM的锁是表级锁，所以同一张表上面的操作需要串行进行，所以，MyISAM做了一个简单的优化，那就是它可以把表的总行数单独记录下来，如果从一张表中使用COUNT(*)进行查询的时候，可以直接返回这个记录下来的数值就可以了...但是，InnoDB还是针对COUNT(*)语句做了些优化的。 在InnoDB中，使用COUNT(*)查询行数的时候，不可避免的要进行扫表了，那么，就可以在扫表过程中下功夫来优化效率了。...建议使用COUNT(*)！因为这个是SQL92定义的标准统计行数的语法. COUNT(字段) COUNT(字段)，查询过程就是进行全表扫描，然后判断指定字段的值是不是为NULL，不为NULL则累加。
，就有越多的统计数据发送到服务器，数据处理的性能成为关键 hotjar的后台服务使用 python 开发，经过一系列的代码优化和性能测试，最后决定在这个功能点上不再使用 python，改用 Lua 开发...Lua 是一个强大的轻量级嵌入式脚本语言，非常快，自从使用 nginx+lua 后，性能立即大幅提升，错误率降低，可以处理更多的请求 （4）如果某些数据对延时要求不高，并且获取简单，例如通过主键就可以查询到...这样可以节省数据库空间，提升数据库查询性能 （5）你的核心数据库不一定适合所有场景，可以考虑使用更多的数据库来适应不同的需求 hotjar 发展了6个月后，每天需要处理 15万条记录，这时开始有用户反馈...，浏览记录列表时非常慢，技术团队开始优化他们的数据库PostgreSQL 但结果并不理想，团队便寻找更加合适的技术，Elasticsearch 很快成为首选， 转换过程并不容易，先修改代码，把新记录同时写入...2,147,483,647 必然要修改数据类型，但数据库中已经有数十亿的记录，这个简单的更新操作将需要运行数天 为尽量降低停机时间，只能新建库，使用新的数据类型，然后进行数据迁移，修复这个错误最后花费了数周的工作
下面我就自己的工作经验，分享一下如何写出更快的 SQL 一、查看执行计划来选择更快的 SQL 在写 SQL 的初期，你可能不知道到底是使用 UNION ALL 好还是 FULL JOIN 好，是使用 EXISTS...首先要明白什么是执行计划 执行计划是数据库根据 SQL 语句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，比如一条 SQL 语句如果用来从一个 10 万条记录的表中查 1...条记录，那查询优化器会选择索引查找方式，如果该表进行了归档，当前只剩下 5000 条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用全表扫描方式。...用 Where 子句替代 having 子句 避免使用 having 子句，having 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。...，但是我们也必须注意到它的代价，索引需要空间来存储，也需要定期维护，每当有记录在表中增减或索引列被修改时，索引本身也会被修改。
比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可...在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。...虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。 ...因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。...在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。 到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。
MySQL的小不是说使用MySQL存储的数据少，而是说其体积小，比较轻量。使用MySQL完全可以存储千亿级别的数据，这个我会在后面的文章中来给小伙伴们分享如何使用MySQL存储千亿级别以上的数据。...或者小伙伴们可以提前预定我的新书《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》。好了，说了这么多，今天给大家分享一篇有关MySQL的经典面试题：如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录？...面试题目 如何从MySQL一个数据表中查询一条随机的记录，同时要保证效率最高。 从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。...如果你通过EXPLAIN来分析这个 语句，会发现虽然MySQL通过建立一张临时表来排序，但由于ORDER BY和LIMIT本身的特性，在排序未完成之前，我们还是无法通过LIMIT来获取需要的记录。...我在最开始测试的时候，就是因为没有加上MIN(id)的判断，结果有一半的时间总是查询到表中的前面几行。
前段时间，博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上，查看接口代码，发现 sql 语句执行过慢，于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。...，这个接口正常逻辑如下：使用 苹果、QQ、微信获取扫描客户端登录二维码，获取用户第三方账户唯一ID后。...博主记得这个接口是在21年10月上线的，到现在经历了一年多，接口执行时间是越来越慢，初步分析是用户数量持续增长，用户表记录越来越多，导致 sql 查询执行效率越来越低导致。...： 需要1.3秒左右，这是在我本地模拟的数据，线上用户在百万级别，耗时已经达到2、3秒，于是博主开始上 explain，分析 sql 执行： 由于 explain 结果中 key 列为空，明显可知虽然...possible_keys 列有值，但是执行过程中，没有使用索引导致全表查询，从rows 列为46万可以看出已经基本接近于全表查询。
在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...我将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。...处理巨大的写入数据：例如，在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录，记录数量每天增加近 30 亿条记录。 长期存储历史数据：目前，系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。...TiDB 平台架构 ] 在 TiDB 平台内部，主要组件如下： TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层，它处理用户的 SQL 查询，访问存储层中的数据，并将相应的结果返回给应用程序。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。
在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...我将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。...处理巨大的写入数据：例如，在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录，记录数量每天增加近 30 亿条记录。 长期存储历史数据：目前，系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。...TiDB 平台架构 在 TiDB 平台内部，主要组件如下： TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层，它处理用户的 SQL 查询，访问存储层中的数据，并将相应的结果返回给应用程序。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。
在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...处理巨大的写入数据：例如，在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录，记录数量每天增加近 30 亿条记录。 长期存储历史数据：目前，系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。...TiDB 平台架构 在 TiDB 平台内部，主要组件如下： TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层，它处理用户的 SQL 查询，访问存储层中的数据，并将相应的结果返回给应用程序。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。 我们架构中的 TiDB ?...每秒写入的数据行（数千） 第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒，第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上，平均响应时间远远小于这些数字，即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。 ?
当你使用一个dmv时，你需要紧记SQL Server收集这些信息有多长时间了，以确定这些从dmv返回的数据到底有多少可用性。...: 虽然用户能够修改性能提高的百分比，但以上查询返回所有能够将性能提高40%或更高的索引。...这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建操作有效。 重新创建聚集索引将对数据进行重新组织，其结果是使数据页填满。填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置。...下面我将从这三个方面分别进行总结： 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。...SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引； 如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select
该系统已经运行了一年，在这一年中一共产生了一千万个工单和五千万条工单处理记录。因为所有工单和处理记录都存储在一个数据库中，因此每次客服查看工单列表时会很慢，但是客服还能忍受。...为了实现在查询时只查询特定的分区，我们需要在查询条件中包含分区字段，但是就目前而言这四个查询操作并没有共有的字段。那么，我们就来创建这个分区字段，首先我们来分析一下哪些字段合适作为分区字段。...要实现这三个基本步骤，我们需要考虑以下内容： 在前面三个步骤中，我们无法百分百的保证不会出问题，因此我们必须通过代码来保证数据的最终一致性。...其实很简单，在工单表中增加锁定时间列来记录被锁定的时间，并设置当锁定时间超过N分钟后（例如5分钟，N的值需要在测试环境中进行多次测试后取平均值）就可以被其他线程重新锁定。...3.2.1.4 冷热数据如何使用 这个问题解决起来也很简单，我们可以将冷数据查询和热数据查询分成两种操作，默认只能查询热数据，当需要查询冷数据时向服务端传递一个标识来告知需要查询冷数据。
在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。...因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。...游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。...下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。 获取指定页的数据 上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。...最后需要说明的是，在试验中，我发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是CPU。
表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)....从中我们也能总结出两件事情： limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。 2....在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
第一部分：Top K 算法详解 问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。...而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位（文章第二、三部分，会针对Hash表详细阐述...但是题目中有明确要求，那就是内存不能超过1G，一千万条记录，每条记录是255Byte，很显然要占据2.375G内存，这个条件就不满足要求了。...基本原理就是：他们在哈希表中不是用一个哈希值而是用三个哈希值来校验字符串。 MPQ使用文件名哈希表来跟踪内部的所有文件。但是这个表的格式与正常的哈希表有一些不同。...察看哈希表中的这个位置 3. 哈希表中这个位置为空吗？如果为空，则肯定该字符串不存在，返回-1。 4. 如果存在，则检查其他两个哈希值是否也匹配，如果匹配，则表示找到了该字符串，返回其Hash值。
当你使用一个dmv时，你需要紧记SQL Server收集这些信息有多长时间了，以确定这些从dmv返回的数据到底有多少可用性。...虽然用户能够修改性能提高的百分比，但以上查询返回所有能够将性能提高40%或更高的索引。...2012-1228.html 1.8 索引实战（摘抄） 之所以这章摘抄，是因为下面这个文章已经写的太好了，估计我写出来也无法比这个好了，所以就摘抄了 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确...下面我将从这三个方面分别进行总结： 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。...SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引； 如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select
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