一、数据库操作 1、查询数据库,命令如下: SHOW DATABASES; ---- 2、我们可以在登陆 MySQL 服务后,使用 create 命令创建数据库,命令格式: CREATE DATABASE 数据库名; ---- 3、使用 drop 命令删除数据库,命令格式: drop database 数据库名; ---- 4、使用 use 命令选择数据库,命令格式: use database 数据库名; ---- 二、数据表操作 1、创建MySQL数据表的SQL通用语法: CREATE TABLE ta
利用mysql explain来对sql语句进行优化,你需要懂这些关键字各表示的含义,这样优化才有的放矢。
正文之前 以后是要做大数据的人,如果连结构化的数据库都不会的话,那岂不是笑死人?所以果断靠着当年兴趣盎然的时候学的那点基础来复习一下,发现果然学过一遍再来复习那基本就是高中学一段内容看书与翻书的区别,
选择B+树:非叶子节点不存储data,数据全在叶子节点,这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮,所以IO操作次数更少。 叶子节点相连,更便于进行范围查找 B树
1、创建数据表1.1、数据表信息表名表字段名定义每个表字段1.2、语法命令:CREATE TABLE table_name(column_name column_ytpe);事例:在pymysql_study中创建数据表study_tb1实例:mysql -u root -puse pymysql_study;CREATE TABLE study_tb1(study_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,study_title PYMYSQLSTUDY(100) NOT NULL,s
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字,MySQL会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是执行SQL。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
一 前言 为什么是再说呢?因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ,介绍order by 的基本原理以及优化。如果觉得对order by原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引,什么样的不能利用到索引排序。 二 分析 2.1 官方标准介绍 对于select order by语句如何能够利用到索引,官方表述如下:
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
MySQL有两种方式可以生成有序的结果:通过排序操作;或者按索引顺序扫描;如果explain出来的type列的值为index,则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。
为什么是再说呢?因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ,介绍 order by 的基本原理以及优化。如果觉得对 order by 原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文大部分开发同学可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引,什么样的不能利用到索引排序。
为什么是再说呢?因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ,介绍order by 的基本原理以及优化。如果觉得对order by原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文大部分开发同学可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引,什么样的不能利用到索引排序。
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库,MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢,因为它是开源的,同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点,尤其是其学习成本相对其他数据库,比如Oracle和Sybase更简单,入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势: 保持数据的一致性(事务处理) 由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 可以进行Join等复杂查
前面文章,我们学习了 MySQL 慢日志相关内容,当我们筛选得到具体的慢 SQL 后,就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章,我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
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)
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
是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构 mysql的索引是存储引擎层而不是在服务器层实现的,所以并没有统一的索引标准
在MySQL中,表是存储数据的基本单位,每张表有若干列,每一行代表一条数据记录。在MySQL中,数据是按行存储的。
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
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。
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)
单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引);
但是小姐姐解释说,查询结果确实“诡异”的多出了184行,问题变的 interesting
out_increment表示当前列为自动增长列,由DBMS分配该列的值,可以保证不重复
这是黄文辉同学处女作,大家支持! 其他相关文章:元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
某采用云数据库的网站用户反映业务访问速度很慢,查询一条数据库的数据时间很长,怀疑是云数据库的性能问题,为此引出了今天的讨论课题。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划,这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式,比如多表连接的顺序是什么,对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时,如果创建普通索引,在进行like模糊查询时效率比较低,这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍,这点我在总结的数据库文章里面也提过了,然后我发现我对索引的介绍不全,所以整理了一下自己的笔记,决定来个索引完整版,老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳,但是干货一定也能让你有所收获。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
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。
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。
MySQL是一个 客户端/服务器 架构的软件,对于同一个服务器来说,可以有若干个客户端与之连接,每 个客户端与服务器连接上之后,就可以称为一个会话( Session )。每个客户端都可以在自己的会话中 向服务器发出请求语句,一个请求语句可能是某个事务的一部分,也就是对于服务器来说可能同时处理 多个事务。事务有 隔离性 的特性,理论上在某个事务 对某个数据进行访问 时,其他事务应该进行 排 队 ,当该事务提交之后,其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样对 性能影响太大 ,我们既想保持 事务的隔离性,又想让服务器在处理访问同一数据的多个事务时 性能尽量高些 ,那就看二者如何权衡取 舍了。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
长字符串查询的时候,对时间和空间耗费都大,这时候可以创建hash索引或者选择字符串前几位做索引排序,若使用字符串前缀做索引,则会排序失效,用文件排序。
等等,都说MyISAM引擎读数据快,我们把表引擎换下试试!于是alter table, 再次执行
需要从数据库检索某些符合要求的数据,我们很容易写出 Select A B C FROM T WHERE ID = XX 这样的SQL,那么当我们向数据库发送这样一个请求时,数据库到底做了什么?
上周隔壁专题推送最后一篇Nginx文章(公众号出门左转 Nginx专题) ,从本周开始每周一推送MySql主题文章(Docker 主题每周四不变),文章内容均为运维方向相关,聚沙成塔,集腋成裘,第一篇文章讲一下运维工作中经常使用的 MySql 语句。
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。
结构化查询语言Structured Qurey Language,语句必须是以分号结束,且关键词不区分大小写,主要包含四种语句
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
在现如今的软件开发中,关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql,都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的,这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中,最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构,采用不同的SQL语句,性能上可能千差万别。本文,就基于MySql数据库,来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
前段时间,博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上,查看接口代码,发现 sql 语句执行过慢,于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。
说明:MySQL在Windows下不区分大小写,但在Linux下默认是区分大小写,为了避免出现不必要的麻烦,统一使用小写
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