大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.嵌套查询优化 优化前 SELECT q.id, q.title, q.question, q.person_name, q.department_name...WHERE r1.question_id = q.id ) OR r.create_time IS NULL ORDER BY q.create_time DESC 优化后
页面字段也不老实评论的时间格式并不固定，有时是完整的日期加时间，有时就剩个年月日。作者昵称的定位也多变，有时在 标签里，有时却嵌在别的节点中。最初写的字符串截取法，几乎每次都要改。...那几天，我的脚本几乎是“跑一次，改一次”。二、摸索：问题到底卡在哪里我后来重新梳理：真正困扰的核心是两个点。URL 怎么分辨：翻页 URL 和单条 URL 的模式不一样，如果不做区分，逻辑根本跑不通。...字段怎么抽取：评论时间和作者信息没有统一格式，写死的解析规则肯定不稳。于是我开始往正则表达式的方向想：能不能写一套更“宽容”的模式，把这些变动都涵盖进去？...正则不是万能钥匙，但能兜底，尤其是在字段格式多变时。代理要跟上，特别是像豆瓣这种会有限流的网站。过去我写爬虫时，总是先考虑“跑通”，很少想“如果格式变了怎么办”。...一句话总结：采集豆瓣影评的过程，其实是一堂“模式化思维”的课。链接和字段表面上杂乱无章，但只要把变化抽象成规则，就能让代码更稳、更耐用。
在本次项目表结构中，有一个longtext字段，用于存储长文本，仅万条数据，InnoDB存储文件就达G级，由于是一个小项目，受限于服务器与运维人员水平，不适合使用hdfs，MongoDB等拓展技术栈来解决这种问题...，因此直接对mysql存储进行优化，快速解决，利于维护。...，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，但事实上应该更小，有一些InnoDB内部数据结构要存储以及预留操作空间， 3.blob，text大字段 innodb只会存放前768字节在数据页中...，而剩余的数据则会存储在溢出段中(发生溢出情况的时候适用)，最大768字节的作用是便于创建前缀索引/prefix index，其余更多的内容存储在额外的page里，哪怕只是多了一个字节。...因此，所有列长度越短越好 4.扩展存储禁用了自适应哈希 因为需要完整的比较列的整个长度，才能发现是不是正确的数据(哈希帮助InnoDB非常快速的找到“猜测的位置”，但是必须检查“ 发布者：全栈程序员栈长
image.png 随后从该索引中随机抽查了几条数据，可以看出每条doc中该字段的文本都非常长，多达上百字，可见该字段存储的是作业的题目。...image.png 而从集群慢日志中捞出的查询语句中可以看出，客户查询的DSL中有对该长文本字段的模糊匹配查询。...true,"include_upper":true,"boost":1.0}}}],"adjust_pure_negative":true,"boost":1.0}}} 我们知道ES在对text类型做模糊查询前首先会对该字段的文本进行分词...09c2eebf-c87f-4ab0-b5f7-47000a93ac9c.png 优化建议 我们通过前面对集群日志、监控等指标的深入分析和排查，最终发现业务员高峰期查询拒绝的主要原因在于长文本模糊匹配上...而从客户当前的业务场景来看，每一次搜题会对整个题库进行全文本匹配，对查询性能会有一定的影响。考虑到作业题目天然具有学科属性，因此我们建议给索引增加学科字段，每条doc按学科进行分类。
某个字段需要存储 长文本类型的数据,长度可变,范围不清. varchar最多能存储多大长度呢? 何种情况下用text更好?...位的str,写入content字段,成功保存....且与文本是 数字,英文 还是中文,全角还是半角无关.(自MySQL 5.0之后) 但如果写入更长的数据,则会从第255位开始,之后的都舍弃....若定义的表中各字段长度超过这个值，则提示如上错误. 因为这张表还有一个int(11)类型的id,故而达不到21844这个长度....MySQL性能优化之char、varchar、text的区别
在实际业务开展中，需要将SAP使用较低或不用的标准字段借用于其它用户，则需要将某个字段的名称描述改成另一个名称描述，例如小编计划把物料主数据的旧物料号字段用于来存放某个关联系统的对应物料号，具体操作步骤如下...： 1、找到旧物料号对应的表及字段为MARA-BISMT ?...点菜单“转到”--》“文本增强”--》“关键字”--》“更改” ? 输入需要修改的字段数据元素BISMT，回车： ? 更改关键字的短字段标签、中字段标签、长字段标签、标题、短文本 ?...然后保存即完成相应的更改。
": ["none"], // 不获取任何存储的字段 "docvalue_fields": ["field1", "field2"] // 只获取需要的doc value字段 } 3、优化后效率...3.1 查询耗时有进一步的提升 3.2 压测时cpu使用率和qps也有了明显的上升 压测最终的指标：优化前1800qps，优化后9200qps。...4、优化根因分析 在优化前，由于Elasticsearch默认从_source字段读取数据，这导致每次查询都需要读取整行数据并进行解压。...优化后，通过指定“stored_fields": ["none"]，我们有效地排除了_source字段的读取和解压过程，这显著减少了每个查询的CPU负载。...最终，通过这些优化措施，查询的QPS（每秒查询数）得到了显著提升，从1800qps提高到9200qps，这在高性能应用场景中是一个巨大的飞跃。
优化建议： 确保JOIN条件中的字段具有索引，特别是用于连接的字段。如果连接的字段没有索引，SQL引擎就会走全表扫描的路，让查询速度慢得让你想放弃数据库生活。3....精简查询字段，避免“拖累”查询效率 在多个表进行JOIN操作时，我们通常需要选择多个字段。如果不小心选了太多不需要的字段，会增加额外的计算量，浪费不必要的资源。 ...优化建议： 在SELECT语句中只选择必要的字段，不要贪心！比如，只有几个字段需要用到，千万不要全选（SELECT *）哦。精简查询字段，减少数据传输，能显著提高查询效率。4....优化建议： 确保连接字段有索引，尤其是JOIN条件和WHERE条件中的字段。如果条件字段上有索引，SQL引擎就能更高效地进行检索，避免无用的全表扫描。...✨ 当你面对复杂的数据库查询时，记得要选择适合的JOIN类型，使用索引提高查询速度，精简字段，避免不必要的全表扫描。而对于子查询，不要盲目使用，要考虑将其优化为JOIN操作，减少查询的复杂性。
`standard_catalog_code` = '040101' 查询结果： ? 拆分语句： SELECT DISTINCT tpi....分析： 使用mysql自带的临时表mysql.help_topic做中间临时表
前言： 在项目开发中，一些业务表字段经常使用日期和时间类型，而且后续还会牵涉到这类字段的查询。关于日期及时间的查询等各类需求也很多，本篇文章简单讲讲日期及时间字段的规范化查询方法。...涉及到日期和时间字段类型选择时，根据存储需求选择合适的类型即可。 2.日期和时间相关函数 处理日期和时间字段的函数有很多，有的经常会在查询中使用到，下面介绍下几个相关函数的使用方法。...) AS col2; +------+------+ | COL1 | col2 | +------+------+ | 1 | -15 | +------+------+ 3.日期和时间字段的规范查询...有时候这类需求多种多样，下面我们来学习下关于日期和时间字段的查询写法。 首先，为了使查询更加准确，在插入数据时也要按规范来插入。...真实情况下，某些查询可能更加复杂，特别是数据量很大时，根据时间字段查询往往会速度很慢，这时也要注意创建索引，最好能把时间字段转换为时间戳，因为整型的查询和筛选会快些。
在日常数据库查询优化中，关联查询条件字段存在空值是一个常见但容易被忽视的性能陷阱。本文将分享我如何使用DeepSeek-V3辅助分析和解决这类问题的实践过程。...该查询需要关联用户表和订单表，但某些历史订单的user_id字段存在空值情况。...方案二：拆分查询联合处理（DeepSeek推荐方案）通过与DeepSeek进一步讨论，采用了更彻底的优化方案：-- 处理有user_id的订单SELECT u.user_id, u.username...：关联条件中的NULL值往往被忽视，但对性能影响显著拆分复杂查询有时更高效：看似复杂的拆分方案可能在性能上远超单一复杂查询条件索引是强大工具：PostgreSQL的条件索引功能为特定场景优化提供了很好支持...AI辅助分析的价值：DeepSeek在以下方面提供了重要帮助：快速识别潜在问题点提供多种解决方案思路帮助评估不同方案的优缺点进一步优化建议基于此次经验，我还计划实施以下优化措施：数据质量治理：逐步清理历史数据中的空值问题查询规范制定
在日常数据库查询优化中，关联查询条件字段为空（NULL）导致性能下降是常见问题。本文将分享如何借助DeepSeek辅助分析并优化这类场景的真实实践。...：使用COALESCE函数优化关联条件-- 优化后的查询SELECT o.order_id, o.amount, u.user_name, u.emailFROM orders oLEFT JOIN users...，总结出以下最佳实践：前置分析是关键：使用DeepSeek等工具先分析数据分布和查询模式选择合适的优化策略：根据NULL值的比例选择COALESCE、拆分查询或函数索引索引优化：为处理后的字段创建合适的索引框架适配...：在ORM框架中合理实现优化方案个人洞察：在处理关联查询中的NULL值时，没有一刀切的解决方案。...这种优化不仅提升了查询性能，还减少了数据库服务器的资源消耗，为系统 scalability 打下了坚实基础。
3、子查询的优化 子查询是我们在开发过程中经常使用的一种方式，在通常情况下，需要把子查询优化为join查询但在优化是需要注意关联键是否有一对多的关系，要注意重复数据。...我们要进行一个子查询，需求：查询t表中id在t1表中tid的所有数据； select * from t where t.id in (select t1.tid from t1); ?...通过上面结果来看，查询的结果是一致的，我们就将子查询的方式优化为join操作。...在这种情况下，如果我们使用子查询方式进行查询，返回的结果就是如下图所示： ? 如果使用join方式进行查找，如下图所示： ?...例子：查询sandra出演的所有影片： explain select title,release_year,length from film where film_id in ( select
5、Limit查询的优化 Limit常用于分页处理，时长会伴随order by从句使用，因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。...例子： 需求：查询影片id和描述信息，并根据主题进行排序，取出从序号50条开始的5条数据。...在查看一下它的执行计划： ? 对于这种操作，我们该用什么样的优化方式了？...优化步骤1： 使用有索引的列或主键进行order by操作，因为大家知道，innodb是按照主键的逻辑顺序进行排序的。可以避免很多的IO操作。...随着我们翻页越往后，IO操作会越来越大的，如果一个表有几千万行数据，翻页越后面，会越来越慢，因此我们要进一步的来优化。 优化步骤2 记录上次返回的主键， 在下次查询时使用主键过滤。
定位索引位置（包含使用 AHI 快速定位） 是否开启 readview 通过持久化游标不断访问下一条数据 加 Innodb 表锁、加 Innodb 行锁 可见性判断 根据主键回表（可能回表需要加行锁） ICP 优化...SEMI update 优化 并且作为访问数据的必须经历的接口，这个函数也是很值得大家细细研读的。...、字段的类型等等。...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。...我们线上大于 10 个字段的表比比皆是，如果我们只需要访问其中的少量字段，我们最好还是写实际的字段而不是 '*'，来规避这个问题。
环境： MySQL数据库 库名：db_name 表名： table_name1 table_name2 查询一个里面所有表的信息： use information_scheam; select * from...tables where table_schema = "db_name"; 查询单个表的信息： use information_scheam; select * from tables where...table_schema = "db_name" and table_name = "table_name1"; 查询一张表的所有字段信息： use db_name; show full columns...varchar(50) comment '作者姓名'; # 给表增加新字段 alter table book add publisher varchar(100) comment '出版社'; # 在指定列后面增加新字段...column price; # 查看表备注信息和表字段备注信息请看上文。
name 和 email 字段，这时就可以通过类似这样的请求来优化： GET /api/users?...的查询语言，开发者不仅可以选择字段，还能对嵌套数据进行控制，查询结果既简洁又富有结构。...结合缓存和压缩进一步优化 字段选择本身就大大减少了数据传输量，但你还可以将它与其他优化手段结合使用，例如开启服务器端的 Gzip 压缩、使用 CDN 缓存，进一步提升查询速度和响应时间。...额外的小贴士 字段选择参数的常见错误返回字段过多：虽然加了字段选择，但一不小心就选择了大部分字段，失去了优化的意义。...这意味着我们将有更多工具来优化数据传输，实现更加精准的查询。 字段选择参数的魅力在于其简单而强大。它让我们以最小的付出获取最有价值的内容，同时在性能优化中扮演了至关重要的角色。
很多场景下，我们需要查看 MySQL 中表注释，或者是某张表下所有字段的注释，所以本文就来盘点和对比一下查询注释的几种方式。 创建测试数据库 开始之前咱们先创建一个数据库，以备下面演示使用。...字段注释查询方式1 查询语法如下： show full columns from 表名; 案例：查询 student 表中所有字段的注释信息： show full columns from student...where table_schema='test2022' and table_name='student'; 执行结果如下图所示： 字段注释查询方式3 查询表的 DDL（数据定义语言）也可以看到字段的注释内容...字段注释查询方式4 如果使用的是 Navicat 工具，可以在表上右键、再点设计，到设计页面就可以查看字段注释了，如下图所示： 但这种操作有点危险，小心手抖把表结构改错了。...字段注释查询方式5 在 Navicat 中查看表的 DDL 语句也可以看到字段注释，选中表再点击右下脚“显示右边窗口”选项，然后再点击 DDL 就可以显示了，具体操作步骤如下图所示： 修改表注释和字段注释
查询到的文档会返回所有字段 > db.inventory.find( { status: "A" } ) { "_id" : ObjectId("60b7177a67b3da741258754b"),...) query：可选项，设置查询操作符指定查询条件 projection ：可选项，指定要在与 query 匹配的文档中返回的字段，如果忽略此选项则返回所有字段【本节重点】 仅返回指定的字段和 _id...返回嵌套文档的指定字段 > db.inventory.find(...：status 等于 A 返回字段：_id、item、status、size 嵌套文档的 uom 字段 关于指定嵌套文档的字段，4.4 新增的新写法 > db.inventory.find( {...: "A", "size" : { "uom" : "cm" } } 其实就是将 "size.uom": 1 替换成 size : { uom : 1 } ，两种写法哪种顺手用哪种 返回文档数组中的文档的指定字段
TEXT ：一个BLOB或TEXT列，最大长度为65535(2^16-1)个字符。
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