如果您使用 SELECT…WHERE x NOT IN(SELECT y FROM…)等“ NOT IN”编写SQL查询,必须了解当“ x”或“ y”为NULL时会发生什么?如果不是您想要的结果,我将在这里告诉您如何解决。
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
列表分区能把几种不同的数据整合在一个分区里,列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容,具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法(四),本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道,MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询,即left join /right join/inner join的基本用法。
在MySQL中,可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
此前我们介绍过 MySQL 性能优化的相关内容: Mysql Innodb 性能优化
Mysql难以优化引用可空列查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的存储空间,还需要mysql内部进行特殊处理。可空列被索引后,每条记录都需要一个额外的字节,还能导致MYisam 中固定大小的索引变成可变大小的索引。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
【数据库】MySQL进阶八、多表查询 MySQL多表查询 一 使用SELECT子句进行多表查询 SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件 SELECT a.id,a.name,a.address,a.date,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065_tel AS b,tb_demo065 AS a WHERE a.id=b.id 注:在上面的的代码中,以两张表的id字段信息相同作为条件建立两
SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件
SQL-1:select a.name from tabler a Left Join gtable1 b on a.name = b.name and a.id = 2; (tabler、gtable1分别为分片表、全局表,其中tabler.id 为分片列;两个表配置的节点均为dn1~4)
文章开篇前,先问大家一个问题:delete in子查询,是否会走索引呢?很多伙伴第一感觉就是:会走索引。最近我们有个生产问题,就跟它有关。本文将跟大家一起探讨这个问题,并附上优化方案。
SQLE是由爱可⽣开发并开源、⽀持SQL审核、标准化上线流程等丰富功能的可扩展 SQL 审核⼯具(https://github.com/actiontech/sqle);⽬前⼤部分 MySQL 业务使⽤场景以5.7版本为主,今天本⽂来验证下 SQLE 对 MySQL 8.0 的⽀持程度。
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1;
EXPLAIN 命令用于SQL语句的查询执行计划。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议,但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。
实战部分挑选一些比较常见的情况,事先强调个人使用的是mysql 8.0.26,所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶,新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
实战部分回挑选一些比较常见的情况,事先强调个人使用的是「mysql 8.0.26」,所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶,新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
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。
select 字段1, 字段2,…from 表名 where 字段 关系符号 值 ;
SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件 SELECT a.id,a.name,a.address,a.date,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065_tel AS b,tb_demo065 AS a WHERE a.id=b.id 注:在上面的的代码中,以两张表的id字段信息相同作为条件建立两表关联,但在实际开发中不应该这样使用,最好用主外键约束来实现
小文一个数据库新鸟,但脾气比较急?今天有程序员问他新上的业务有没有不好的SQL 语句, 小文没好气的说,怎么看,你们自己写的,问我?
问题大概是, 我有两个表 TableA, TableB, 其中 TableA 表大概百万行级别(存量业务数据), TableB 表几行(新业务场景, 数据还未膨胀起来), 语义上 TableA.columnA = TableB.columnA, 其中 columnA 上建立了索引, 但查询的时候确巨慢无比, 基本上到 5-6 秒, 明显跟预期不符合.
SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率,具体执行方式如下所示:在执行的SQL前面加上explain关键词即可;
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
文章目录 1. Day06 1.1. 视图 1.1.1. 视图概述 1.1.2. 视图分类 1.1.3. 视图数据污染 1.1.4. 往视图中插入数据,删除数据,修改数据 1.1.5. 避免视图数据污染(with check option) 1.1.6. 修改视图 1.1.7. 删除视图 1.2. 案例 1.3. 索引原理 1.3.1. 索引概述 1.3.2. 创建索引 1.3.3. 查看索引 1.3.4. 删除索引 1.3.5. 索引是越多越好吗?有索引就一定好吗? 1.3.6. 复合索引 1.3.7
本文作者王良辰,京东中台架构师,擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架,推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
最近在某平台学习一个关于oracle SQL优化培训课程中,听讲师在讲到not in的知识点时说:“not in的子查询是不等于的关系,不能用索引。跟in使用nested loops可以走索引的执行计划不一样”。 这个说法跟参加老师您的培训时学到的内容不太一样,到底以哪个为准呢?
select deptno,dname,(select count(*) from emp e where e.deptno=d.deptno) amount from dept d;
1.Ubuntu安装MySQL客户端流程: - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压,解压命令:tar zxvf navicat.tar.gz 📷 - 进入解压目录,运行命令./start_navicatt 📷 📷 - 如果试用是灰色的则进行下一步 - 删除 .navicat64/ 隐藏文件,再次运行即可 📷 📷 - 如果试用界面是乱码的则修改配置文件,改成如下形式(vim常用操作请查看我的另一篇随记): 📷 📷 - 再次执行第三步操作
当MySQL使用一个索引来检索表中的行时,可以使用ICP作为一种优化方案。不使用ICP时,存储引擎通过索引检索基础表中的行并将符合WHERE条件中的行返回给客户端。启用ICP后,如果只需要通过索引中的列就能够评估行是否符合WHERE中的一部分条件,MySQL将这部分WHERE条件下推到存储引擎中,然后存储引擎评估使用索引条目来评估下推的索引条件,并只从表中读取符合条件的行。ICP可以减少存储引擎访问基础表的次数以及MySQL访问存储引擎的次数。
前面说了semi-join,这个是在where或者on语句后面,in里面,并且外层的条件必须用and与子查询连接,semi-join的作用就是,不管子查询有多少条数据返回,都不管,外层都只查询出来外层表数据,如果不符合条件,可以用物化表或者in变exists方法优化。还有派生表查询,可以内外合并,不行的话就物化查询。
注:数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的,对应List的元素索引从小到大,即索引值越大,这条数据的创建时间越晚,与数据库里的顺序是对应的。 (默认排序,即ORDER BY CREATE_TIME ASC)
前面的几篇文章中,我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句,甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询,这些基本功相信你也一定掌握的不错,那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字,能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。
1.安装mysql客户端流程: - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压,解压命令:tar zxvf navicat.tar.gz - 进入解压目录,运
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。
《50 ways to say goodbye》中文名《前任的50种死法》是我之前报的英语班里外教老师放给我们听的歌。老外说很困惑为什么我们还在听《Take me home,Country Road》这种老掉牙的歌。
含有子查询的时候,表明各语句执行的先后顺序,如果数字相同,则按照先后顺序执行,如果为 null,则代表是结果集,不需要查询。
最近一个朋友和我探讨关于Where 1=1 and这种形式的语句会不会影响性能。最后结论是不影响。
本文主要介绍博主在以往开发过程中,对于不同业务所对应的 sql 写法进行归纳总结而来。进而分享给大家。
三:更新视图中的数据 如果检索一个视图里的数据没有什么限制的 如果想对视图进行更新、删除、新建数据那么该视图就要满足一下条件 1视图中不能有union distinct group by order by 的关键字或子句 2视图中不能有子查询 3视图中不能有分组函数 4需要更新的列不是由列表达式定义的 5表中所有NOT NULL列都在视图中 四:视图中的约束和主键 1:对视图中的某个列做了约束后不符合约束条件的数据不会出现在视图中 2:基础表中的主键出现在视图中将成为视图的主键
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的,那如果想要依据某列中的不同类别(比如说不同品牌/不同性别等等)进行分类统计时,就要用到数据分组,在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null,在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NULL,而不是NULL,除非特殊情况。但却都只给结论不说明原因,犹如鸡汤不给勺子一样,让不少初学者对这个结论半信半疑或
最近,在 mysql 测试最左前缀原则,发现了匪夷所思的事情。根据最左前缀原则,本来应该索引失效,走全表扫描的,但是,却发现可以正常走索引。
随着数据库数据越来越大,数据单表存在的数据量也就随之上去了,那么怎么样让我们的脚本查询数据更快呢?
本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划,通过 explain 我们可以知道以下信息:表的读取顺序,数据读取操作的类型,哪些索引可以使用,哪些索引实际使用了,表之间的引用,每张表有多少行被优化器查询等信息。
Explain简介 本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划,通过 explain 我们可以知道以下信息:表的读取顺序,数据读取操作的类型,哪些索引可以使用,哪些索引实际使用了,表之间的引用,每张表有多少行被优化器查询等信息。 下面是使用 explain 的例子: 在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持,而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中,EXPLAIN是一项强大的工具,可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划,从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字,以揭开查询执行计划的面纱。
一般情况下,查询可以看成按如下顺序执行任务:由客户端向服务端发起查询请求,然后在服务器端进行解析,生成执行计划,执行,最后将结果返回给客户端。
今天在测试null值的时候,发现了一个小问题,记录在这里,不知道大家以前遇到过没。
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