导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
3)尽量避免NULL:很多表都包含可为NULL(空值)的列,通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列,对于Mysql来说更难优化。
三歪最近发现我一直在写MySQL的文章,然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了,问我怎么办。
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为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效,我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
第3章 SQL处理过程 练习 3.1 为SQL3.7中所示的查询设计尽可能好的索引:
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例:SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例:SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例:SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例:SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例:SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例:SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用,帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中,可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
比如,存储字符串“101”,对于char(10),表示你存储的字符将占10个字节(包括7个空字符),在数据库中它是以空格占位的,而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度,10只是最大值,当你存储的字符小于10时,按实际长度存储。
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引 使用索引需要注意以下几点: 1. 按需使用索引 2. 索引所在的列基数越大越好 , 男女这种字段建立索引的效果并不大 ,基数很小 3.在组合索引上要注意最左原则
作者:哪 吒 来源:blog.csdn.net/guorui_java/article/details/12654200 一、查询SQL尽量不要使用select *,而是具体字段 1、反例 SELECT * FROM user 2、正例 SELECT id,username,tel FROM user 3、理由 节省资源、减少网络开销。 可能用到覆盖索引,减少回表,提高查询效率。 注意:为节省时间,下面的样例字段都用*代替了。 二、避免在where子句中使用 or 来连接条件 1、反例 SELECT
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
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。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
这个思考题其实是出自于,我之前这篇文章「一条 SQL 语句引发的思考」中留言区一位读者朋友出的问题。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法,这种数据结构就是索引。
在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
上次咱们简单的学习了一下select的用法,一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作,对数据库大概有了一些基本的了解。
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
步骤 3:指定记录慢查询日志 SQL 执行时间的阈值(long_query_time 单位:秒,默认 10 秒)。
记得那是一条查询SQL,数据量万级时还保持在0.2秒内,随着某一段时间数据猛增,耗时一度达到了2-3秒!没有命中索引,导致全表扫描。explain 中extra显示:Using where; Using temporary; Using filesort,被迫使用了临时表排序,由于是高频查询,并发一起来很快就把DB线程池打满了,导致大量查询请求堆积,DB服务器cpu长时间100%+,大量请求timeout。。最终系统崩溃。老板登场~
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
连接查询包括合并、内连接、外连接和交叉连接,如果涉及多表查询,了解这些连接的特点很重要。
所有 MySQL 命令的列表:注意,所有文本命令必须在一行的开头,并且以分号“;”结束
"_"号表示任意单个字符,该符号只能匹配一个字符."_"可以放在查询条件的任意位置,且只能代表一个字符.一个汉字只使用一个"_"表示.
MySQL客户端连接成功后,通过show [session | global] status命令可以提供服务器状态信息。还可以通过show global status like 'Com_______'命令,查看当前数据库的INSERT \ UPDATE \ DELETE \ SELECT的访问频次。
事务:事务是访问和更新数据库的程序执行的一个逻辑单元;事务中可能包含一个或多个sql语句,这些语句要么都执行,要么都不执行。作为一个关系型数据库,MySQL支持事务。
在MySQL中, 我们的数据库通常是存放在数据库服务器中的, 而数据库中又有数据表,数据表中悠悠数据行,最后数据行中有数据列, 整理后我们可以得到如下结构:
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
1、having 是在 group by 子句之后:可以针对分组数据进行统计筛选。
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果,如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树,如果出现错误,报SQL解析错误。如果正确,向下传递 解析时主要检查SQL中关键字,检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
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大家好,这里是网络技术干货圈,今天给大家带来的是SQL命令列表,每条命令都会带有示例,对于sql初学者甚至小白来说无疑是个福音!
写SQL语句不难,稍微系统学习过数据库相关技术的人都能做到,但想要写好SQL却也不是一件易事,在大多数编写SQL的时候,很多人都是以实现需求为原则去撰写的,当一条SQL写出来之后,只要能满足业务需求就行,不会考虑它有没有优化点,能不能让它跑的更快。
分组查询 select 查询信息 from 表名 where 条件 group by 按照列分组(可多个 ,隔开) order by 排序方式 (查询信息如果列名和聚合函数同时出现,要么在聚合函数中出现,要么就使用分组进行查询) having 条件 分组筛选(一般和group by连用,位置在其后) where:用来筛选from子句指定的操作所产生的行 group by:用来分组where子句输出 having:用来从分组的结果中筛选行 1.分组查询是针对表中不同的组分类统计和输出的 2.having
上篇文章我们说了创建索引的方法,有聚簇索引、辅助索引、前缀索引、联合索引等,也说了如何利用索引的排序功能,接着本篇文章主要来说一说索引的几种优化策略,首先我们先说下回表的概念。
所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割(MySQL大小写敏感,名称要见名知意,最好不超过32字符) 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字(如 desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL官方保留字 【https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html】 ) 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀(tmp_) 备份库和库必须以bak为前缀并以日期为后缀(bak_) 所有存储相同数据的
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大,是SQL语言的灵魂语句,也是SQL中使用频率最高的语句。
整个MySQL Server由以下组成 : Connection Pool :连接池组件 Management Services & Utilities :管理服务和工具组件 SQL Interface :SQL接口组件 Parser :查询分析器组件 Optimizer :优化器组件 Caches & Buffers :缓冲池组件 Pluggable Storage Engines :存储引擎 File System :文件系统 1)连接层 最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2)服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存,如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3)引擎层 存储引擎层,存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。 4)存储层 数据存储层,主要是将数据存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。
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