10; 业务需要，LIKE 的时候必须使用模糊查询，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！...我使用的数据库是 PostgreSQL，不过它和 MySQL 差不多，也可以 EXPLAIN： SQL With LIMIT 如上所示：先按照 created_at 索引排序，再 filter 符合条件的数据...EXPLAIN： SQL Without LIMIT 如上所示：去掉 limit 后，根本就没用上索引，直接全表扫描，不过反而更快。...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。
图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...经过前面 4 篇 Join 文章的论述，相信大家对于 Join 的算法已经不陌生了。至少知道三种基础 Join 算法的使用。比如 Nested Loop Join....（自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。
SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...经过前面 4 篇 Join 文章的论述，相信大家对于 Join 的算法已经不陌生了。至少知道三种基础 Join 算法的使用。比如 Nested Loop Join....image （自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。
大量小文件对查询性能有很大的影响，因为NameNode要保存大量的HDFS文件元数据，一次性查询很多分区或者文件的话，需要获取文件列表并一个个读取文件信息，不仅会对查询性能造成很大的影响，还可能会超过操作系统的文件描述符数量限制而导致查询失败...大文件对表的性能也会有影响，原因是在大多数情况下，Hadoop用户会压缩存储在HDFS中的数据，这样虽然可以节省磁盘空间，但是如果你有一个大的压缩文件，花费在解压上的时间也会导致查询变慢。...但我将文件合并了8次，使其变大，压缩后文件大小为1.1GB，并创建了一个名为bzip2_bigfile_8的新表 5、然后，我对这4个表逐个运行“SELECT COUNT(*) FROM”查询来比较结果...以下是对这四张表的测试数据： bzip2_smallfiles_4： 4台主机运行查询 查询运行时间大约53秒 最大扫描时间52秒 最大解压时间为49秒 Operator Hosts Avg...对于表bzip2_smallfiles_8，虽然我们有更多的文件需要解压，但是因为我们可以在多个主机上并行执行解压操作，因此不会对性能造成太大影响。
看到一条SQL，很具迷惑性，原始语句包含了业务属性，因此使用模拟的操作来复现这个问题。...原始的SQL，如下所示，可能有经验的朋友一下就看出来了问题，Oracle中判断字段是否为空应该使用is null或者is not null，使用任何其他的比较运算符，返回的都是false， SQL> ...，用的是排序合并连接，如果按照预估进行计算，从E-Rows能看出这两张表合并排序的预计行数是5330M行，应该不可能很快跑出来的，但实际上SQL很快就返回了，结果集是空，这点从A-Rows是0就可以得到证明...网上一些对NULL的描述说明，仅供参考， 1. Oracle认为NULL最大，因此排序时比其他数据都大。 2. nulls first：将NULL排在最前面。...空值不能被索引，所以查询时有些符合条件的数据可能查不出来，count(*)中，用NVL(列名,0)处理后再查。
MySQL体系结构 想要了解MySQL自身对性能的影响，就需要先熟悉MySQL的体系结构和常用的存储引擎。MySQL并不完美，却足够灵活，能够适应高要求的环境，例如Web类应用。...这种处理和存储分离的设计可以在使用时根据性能、特性，以及其他需求来选择数据存储的方式。...大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，这一层包括了：查询缓存器、查询解析器、查询优化器等。以及MySQL所有的内置函数（例如，日期、时间、数学和加密函数等）。...2.然后我们再来看看使用系统表空间对I/O会有什么影响：对于系统表空间来说，因为只有一个文件，所以多个表空间进行数据刷新的时候，实际上在文件系统上是顺序进行的，这样就会产生大量的I/O瓶颈。...因为哈希索引只能用于等值查询，而范围查询，模糊查询是不能使用哈希索引的。)
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们在实际应用中，或许会用到关于sql的联合查询的应用，下面来总结一下联合查询的具体应用，做一下记录便于记忆。...首先，通过一个实例来讲一下联合查询（关键词 union） 语法： select ……… union select …….. union ……. select * from empoloyees where...*查询中国用户中男性的信息和外国用户中男性用户的信息，数据是分别存在两个不同的数据表格中，且数据的字段名不一致* select id, cname ,csex from t_ca where csex...所以我们通过上面的例子可以看出来联合查询的应用场景就是： 要查询的结果来自于多个表，且多个表没有直接的连接关系，但查询的信息是一致的。...那我们在使用联合查询时需要注意的事项都有哪些，一起来看一下： 1、要求多条查询语句的查询列数是一致的。 2、要求多条查询语句的查询的每一列的类型和顺序最好是对应一致的。
关键字 INNER JOIN 等值连接/相等连接 使用”=”关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 SELECT PM_ACT_JOB_RLS.*,...： 多表left join是会生成一张临时表，并返回给用户 where条件是针对最后生成的这张临时表进行过滤，过滤掉不符合where条件的记录 on条件是对left join的右表进行条件过滤，但依然返回左表的所有行...，右表中没有的补为NULL on条件中如果有对左表的限制条件，无论条件真假，依然返回左表的所有行,但是会影响右表的匹配值。...也就是说on中左表的限制条件只影响右表的匹配内容，不影响返回行数。 实例： SELECT g....当数据量比价大的时候，笛卡尔积操作会很消耗数据库的性能 总结 连接查询是关系型数据库中的一个重要标志，这次和大家一起复习多表查询的几种操作，希望给您带来帮助！
数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,...类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表 追加优化表 appendonly=true 表中数据可以压缩,通常用户只读类型的查询,针对数据批量插入做了优化,不推荐以插入单条数据的方式载入数据。...，在查询数据时减小I/O的开销。...当在查询数据时解压的速度大于网络的传输速度，便能提高速度。...GPFDIST 参数设置对性能的影响 参数名 说明 writable_external_table_bufsize 控制主实例向文件服务器发送数据包的大小，默认64kb gp_external_max_segs
一个奇怪的现象 小师妹:F师兄，之前你讲了那么多JVM中JIT在编译中的性能优化，讲真的，在工作中我们真的需要知道这些东西吗？知道这些东西对我们的工作有什么好处吗？...um…这个问题问得好，知道了JIT的编译原理和优化方向，我们的确可以在写代码的时候稍微注意一下，写出性能更加优秀的代码，但是这只是微观上了。...第二是锻炼自己的思维习惯，学会解决问题的方法。 就像算法，现在写个程序真的需要用到算法吗？不见得，但是算法真的很重要，因为它可以影响你的思维习惯。...既然1-16使用的是同一个cache line，那么他们的执行时间，应该是逐步下降才对，为什么2比1执行时间还要长呢？...本人对汇编语言不太熟，不过我猜两者执行时间的差异在于inc和add的差异，add可能会执行慢一点，因为它多了一个额外的参数。
一、簇（cluster） 二、文件碎片 三、参考资料 本文主要介绍文件碎片对Flash性能的影响。...阅读本文前，建议先阅读下这两篇文章：《NAND Flash基础知识简介》、《Flash写入性能下降问题》。...如果后来由于磨损均衡策略或者垃圾回收策略需要回收该block，必须先将file2所占用page中的数据拷贝到其他block，才能回收该block。这必然会造成TF卡性能的下降。...如果一个block被同一个文件占用，如下图所示，file1删除的时候，整个block可以直接被擦除回收，这可以避免不必要的数据搬运，有利于TF卡性能提升。 ?...另外，不同于传统的机械硬盘，文件碎片对Flash的读操作影响很小，因为Flash不需要像机械硬盘那样转动磁盘去寻址。
PG空闲连接对性能的影响 该系列的第一篇为：PG空闲连接的资源消耗：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections...本文讨论空闲连接对PG性能的影响。 事务率影响 PG获取数据的时候，首先看请求页在没在共享内存。如果共享内存没有请求页，则从操作系统缓存取，如果也没有，则需要请求磁盘上的数据页。...随着PG连接的增长，操作系统缓存的可用内存就会减小，从而从操作系统缓存中移除数据页。下次再进行数据页查询时就会从磁盘上请求，因此性能变得更慢。 如果PG实例的空闲内存处于低水位，就会使用swap。...更多信息请查看swap管理：https://www.kernel.org/doc/gorman/html/understand/understand014.html 可用内存对性能的影响取决于工作负载、...下图显示了打开1000个连接时，实例内存时如何从4.88GB下降到90MB的。 ? 正如前系列介绍，虽然连接是空闲的，他们也会消耗内存和CPU资源。这个结果显示空闲连接对性能的影响。
一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。...因此这里的模板数量是和我们访问的字段个数一样的。...到这里我们大概知道了，查询的字段越多那么这里转换的过程越长，并且这里都是实际的内存拷贝，而非指针指向。...对第一条数据进行 where 过滤（MySQL 层） 拿到数据后当然还不能作为最终的结果返回给用户，我们需要在 MySQL 层做一个过滤操作，这个条件比较位于函数 evaluate_join_record...相同点： 访问的行数一致 访问的流程一致 where 过滤的方式一致 在整个不同点中，我认为最耗时的部分应该是每行数据转换为 MySQL 格式的消耗最大，因为每行每个字段都需要做这样的转换，这也刚好是除以
怎么减少行锁对性能的影响 MySQL 的行锁是引擎层由引擎实现的，并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎不支持行锁。...InnoDB 行锁针对的是数据表中的行记录的锁，比如事务 A 更新一行，这时候事务B 也要更新一行，则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新。...发起死锁检测，主动回滚死锁联调中的某一个事务，其他事务继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on 标识开启这个逻辑。 怎么解决热点更新导致的性能问题？...欢迎关注公众号：程序员开发者者社区 布隆过滤器可以一定程度上解决缓存穿透的问题，解决缓存穿透的问题核心是减少数据库的并发访问。...由于 hash 碰撞的原因，布隆过滤器存在一定的误判几率，也存在不支持删除元素的问题。
off nospec_store_bypass_disable no_stf_barrier mds=off tsx_async_abort=off tsx_async_abort=off：对调度影响很大...，unixbench的syscall和context1两个case mitigations=off：总开关，关了后性能会有很大提升！
非对称存储访问结构(NUMA,NonUniform Memory Access)是最新的内存管理技术，是对多处理器结构(SMP,Symmetric MultiProcessor)改进。...随着CPU核心数量和频率的不断提升，SMP下所有CPUCore都通过同一个内存控制器访问内存，性能瓶颈越来越严重。所以最新的多处理机服务器把内存控制拆分，由不同的CPU管理自己的内存地址。...因为Mysql的线程模型对NUMA支持不好，所以微信支付DB一般不使用NUMA。这时通过内核中设置numa=off或者numactl --interleave=all来关闭这个特性。...微信红包新架构需要启用单机多实例，为了性能最佳。决定使用CPU绑定策略，绑定CPU和内存分配，强制本地CPU分配内存。利用NUMA特性改进MySQL的多核利用率和竞争，实现性能最佳和影响隔离。...我的测试开始走入一个误区，反复测试都发现绑定后性能下降；一直没有得到本地绑定的提升；恢复interleave时性能更好。
MySQL手册提供了一个关于MySQL支持的事务隔离模式的恰当描述 – 在这里我并不会再重复，而是聚焦到对性能的影响上。 ...更为严重的情况是，程序频繁地更新和hot rows – 你真的就不想InnoDB去处理rows了，它有成百上千个版本。 在性能上的影响， 读和写都能够被影响。...，同样也可以用于InnoDB 逻辑备份 – mydumper 或者 mysqldump –single-transaction 这些结果显示这个备份的方法恢复的时间太长而不能用于大型数据集合，同样这个方法受到性能影响...因此使用这种模式允许InnoDB少维护很多版本，特别是你没有很长的statements要允运行。如果你有很长的select要运行，如报表查询对性能的影响仍然很严重。 ...从SELECT方面还有一个重要的win - READ UNCOMMITTED隔离模式意味着InnoDB 不需要去检查旧的行版本 - 最后一行总是对的，这会使得性能有明显的改善，尤其是当undo空间已经在磁盘上溢出
配置RAID的时候，有个可以手工设定的参数：Stripe size. 逻辑驱动器的Stripe size，代表控制器每次写入一块物理磁盘的数据量，以KB为单位。...不同Stripe size的选择直接影响性能，如IOPS和吞吐量。.../O访问速率（IOPS） Stripe size值大，通过多块磁盘响应一个I/O请求，可以增加数据传输速率（Mbps） 你可以使用performance monitor工具来评测Stripe size的设置对性能的影响...2 对于单用户、I/O值大的环境（如多煤体应用存储），如果一个I/O请求能被一个data stripe（Stripe size乘以该ARRAY中响应I/O请求的磁盘数量） 所响应，将使性能优化。...注意：对Stripe size的设置是否合理，应该在生产系统运行前，进行性能测试以作出最后的决定。你可以动态调整Stripe size，但是数据重写过程会 影响性能。因此在生产系统下要慎重使用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。
减少行锁对性能的影响 1. 什么是行锁 行锁是针对数据表中的行记录进行加锁。 2. 两阶段锁 InnoDB中会在需要的时候加上行锁，不是使用完立即释放，而是等待事务结束才释放，这就是两阶段锁。 3....3.1 死锁的处理策略 超时释放。设置参数 innodb_lock_wait_timeout 死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的一个事务。...如何解决热点行更新导致的性能问题？ 如果知道业务不会产生死锁的话，就把死锁检测关掉。 控制并发度。控制并发更新热点行的线程数量。 从设计上有话，讲一行热点数据改成逻辑上的多行。...比如将统计总数的记录按照某些维度拆分到不同的行，统计的时候通过sum统计，更新的时候，只更新其中的某一行，降低锁冲突概率。 5....方案1会对数据逐行加锁，事务结束后才会释放行锁，导致加锁时间长，影响其他事务。 方案2 涉及加锁的数据行比较少，持有锁的时间比较短。
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