在RDBMS中,无论那种数据库,都提供了SQL剖析工具,用来解决SQL效率低下的问题。在MongoDB中,也有相应的策略来实现剖析。MongoDB提供了db.collection.explain()方法, cursor.explain()方法,和explain命令去返回查询计划信息和查询计划的执行统计信息。这为我们诊断查询提供了极大的便利,本文主要描述db.collection.explain()的相关用法。 一、db.collection.explain()简介 支持下列操作返回查询计划
用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后,我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
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SQL 执行太慢怎么办?我们通常会使用 EXPLAIN 命令来查看 SQL 的执行计划,然后根据执行计划找出问题所在并进行优化。
虽然,手写YAML配置文件可能会让刚接触K8S的小白望而却步。但别担心!K8S提供了一些强大的工具和技巧,可以帮助你提升在K8s中编写YAML文件的功力。本篇文章将带你进行实战,利用Kubectl的help、dry-run、explain,让你在编写K8S的YAML文件时游刃有余。
创建一张user表,表中包含:id、code、age、name和height字段。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
我之前写的一篇文章《聊聊sql优化的15个小技巧》,自发表之后,在全网广受好评,被很多大佬转载过,说明了这类文章的价值。
MySQL里的explain命令内容还是很丰富的,值得好好的挖掘出不少东西来。 本身来说explain就是生成执行计划的内容,如果细看,这个内容和Oracle explain plan for的结果相比还是有差距的。 首先是一个比较实际的用法,查询语句我们可以查看执行计划,如果是DML语句呢,他是直接变更了还是只是生成执行计划而已,明白这一点很重要。 explain 生成DML的执行计划 为了进一步的验证,我们选择3个版本,5.5,5.6,5.7来测试。 首先是初始化数据,这个在不同版本是
Painless 是 Elasticsearch 的内置脚本语言,虽然强大,但调试起来并不容易。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中,我们经常会看到 _score 这个字段,它就是用来表示相关性算分的字段,而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中,我们经常会看到 \_score 这个字段,它就是用来表示相关性算分的字段,而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
最近看了很多阿里同学的MySQL文章,阿里内核同学的文章一言不合就上代码,不光让我们看到了结果,还能有代码可读,如果碰到了类似的问题,这样的解读确实是很难得的。 今天做了一个小的测试,发现MySQL 5.7中对于count(*)的处理好像有点霸道,没想象中那么好。 为了对比,我找了一套5.6的环境。 总体而言5.6的环境中对于count(*)的处理可塑性很强,很随和,你让我怎么查我就怎么查。初始数据为100万。 +----------+ | count(*) | +----------+
这篇文章主要讲 explain 如何使用,还有 explain 各种参数概念,之后会讲优化
虽然使用Explain不能够马上调优我们的SQL,它也不能给予我们一些调整建议,但是它能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的
今天就跟大家一起聊聊,mysql数据库索引失效的10种场景,给曾经踩过坑,或者即将要踩坑的朋友们一个参考。
MySQL8.3发布,8.0.36一并发布。8.0.36现在是修复bug版本,基本没有新功能增加。 生产建议8.0.32以上版本。8.1,8.2,8.3不是LTS版本,不适合生产。
还在为Linux下没有便捷的邮件程序苦恼,还在为复杂的邮件服务器架设Google N多网页? 对于小型,便捷的Linux下命令行邮件程序,sendEmail使得这一切变得轻松可行。一起来看看吧
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓,通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑,掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点,从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
pg_hint_plan的使用教程很多,本篇主要通过实例介绍一些使用时经常遇到的问题,例如:
所有学习Linux系统的初学者都知道,入门时除了简单的系统知识需要了解之外,其次,最重要的就是学习与理解Linux命令的用法与其应用场景。
MySQL作为全球最流行的数据库,相关从业者不计其数,可以说十个码农里至少有九个使用过MySQL。MySQL的开发人员或者DBA,经常使用EXPLAIN语句来查看SQL的执行计划。EXPLAIN的解读文章多如牛毛,每个开发人员对EXPLAIN结果都有自己的理解。然而,你真的会使用EXPLAIN吗?
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中,笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景,然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中,我们有时候会碰到明明已经建了索引,但是查询速度还是上不去的问题,这时候就要当心了,有可能你的查询语句根本就没使用到索引,因为Mysql索引在某些情况下会失效,今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解,我们先建2张表:user表和address表(由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样,所以本文所举的例
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
今天给大家简单的介绍一下mysql的索引用法,像在我们日常业务开发中,最核心的其实就是写SQL命令,但是你写的SQL真的用到索引了吗?
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
近来,在编程领域比较火热的AI工具,最为实用和高效的,应该就是GitHub Copilot和AI Assistant。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
在MongoDB中,如果发生了慢查询,我们如何得到这些慢查询的语句,并优化呢?今天来看这块儿的一些心得。
哈喽,我是狗哥,好久不见呀!是的,我又又换了工作。最近一直在面试这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
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。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
EXPLAIN语句能够被用于获取一些关于SQL执行时的相关信息,比如表的连接顺序,对表的方式方式等等。通过对该相关信息进行进一步的分析,我们 可以通过对表添加适当的索引,以及优化连接顺序,使用提示等等手段来达到使SQL高效运行的目的。本文描述了EXPLAIN的用法并给出了相关示例。 一、EXPLAIN概述 EXPLAIN 语句主要是用于解析SQL执行计划,通过分析执行计划采取适当的优化方式提高SQL运行的效率。 EXPLAIN 语句输出通常包括id列,select_type,table,ty
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句,查看一个SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
在正式开始之前,我们先来看下 MySQL 服务器的配置和版本号信息,如下图所示:
soar开源两周以来,在Github获得了社区2700+颗星的支持,这期间有很多的开源社区同学参与到soar的成长当中,为我们提供了许多优秀的意见和建议。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
通过 Explain 分析 SQL 语句,尽量不要使用到临时表。GROUP BY (Explain具体详解,可以看这篇博客)
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的 IO 成本。MySQL 在 300w 条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说 500~800w 记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL 提供了 EXPLAIN,用于显示 SQL 执行的详细信息,可以进行索引的优化。使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句,从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的,分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
MySQL5.7版本没有提供类似Oracle的分析函数,比如开窗函数over(…),oracle开窗函数over(…)使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用,具体的用法可以参考我之前的博客oracle开窗函数用法简介
Gin 是 Golang 生态中目前最受用户欢迎和关注的 Web 框架,但是生态中的 Static 中间件使用起来却一直很不顺手。
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