“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中,我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路,那今天我们就针对具体的语句来看一下,如何优化MySQL的查询语句。”
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。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划,本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的,从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
左连接查询:以左表为主表,右表为从表,查询符合条件的数据 1.当右表中数据匹配不到时展示为空 例: 左表两条数据,按条件匹配到右表一条数据且匹配左表第一条,结果展示两条数据,且第二条数据右表中的字段全部为null 2.当匹配到右表的数据为多条时,左表数据会重复展示,不会自动合并 例: 左表数据一条,按条件匹配到右表数据三条,结果展示三条数据,左表数据均相同,右表数据不同
先看看具体有哪些字段: mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句,其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿,用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表: CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
前面说了mysql优化器访问数据库的方法有const,ref,ref_or_null,range,index,all。然后又分为条件全部是索引回表查询,和条件有非索引查询,则需要回表之后,在过滤。又有intersection合并索引和union并集索引,当两个单独二级索引查询,不是联合索引查询,可能会触发这两个索引查询,用and是intersection,用or是union查询,触发有两个注重点:
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
报错为:Unknown column '5' in 'order clause'
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。
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划,一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后,会得到一个执行计划,通过这个执行计划,我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么,对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库,有PostgreSQL和MySQL两个版本。本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例,介绍我们的架构设计和优化思路。
湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台,本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建,湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化,项目所用到的技术组件都从基础搭建开始,目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通,实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题,分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析,后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。
如果你用cmd窗口向一张表插入数据的时候,插入的数据是中文,会出现错误提示,用软件操作的请忽略。。。 出现错误的原因是cmd窗口采用的是gbk编码,所以你在cmd窗口输入的数据都是gbk编码的,而数据库中的编码默认都为utf8,所以出现的是编码问题。 我们可以输入该条指令查看数据库相关编码集。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化?动不动就分库分表,但是实际上有几个有分库分表的经验呢?下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
在 SQL 进阶技巧 我们简述了 SQL 的一些进阶技巧,一些朋友觉得不过瘾,我们继续来下篇,再送你 10 个技巧
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)
在日常业务开发中,会通过使用where 1=1来简化动态 SQL语句的拼接,有人说where 1=1会影响性能,也有人说不会,到底会不会影响性能?本文将从 MySQL的官方资料来进行分析。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
MySQL如果检测到两个事务发生了死锁,会回滚其中一个事务,让另一个事务执行成功。很明显,我们这条insert语句被回滚了。
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
最近公司的系统一点点的开始了拆分,从ORACLE 转移到 MYSQL 中,部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来,直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点,1 逻辑上移,数据库不在是承担你逻辑的第一选择,程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化,数据库将变得不再那么重要,而是仅仅是承载数据的地方,或者甚至高级的设计,数据库将变得可有可无,这当然也的和业务挂钩,不是放之四海都OK。
MySQL一对多的数据分页是非常常见的需求,比如我们要查询商品和商品的图片信息。但是很多人会在这里遇到分页的误区,得到不正确的结果。今天就来分析并解决这个问题。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
本节描述MySQL何时可以使用索引来满足ORDER BY子句,当不能使用索引时使用filesort,以及优化器中有关ORDER BY的执行计划信息。
上篇文章已经详细介绍 MySQL 组合索引的概念以及其适用场景,这篇主要介绍 MySQL 组合索引的不适用场景以及改造方案。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
LSM Tree(Log-structured merge-tree)广泛应用在HBase,TiDB等诸多数据库和存储引擎上,我们先来看一下它的一些应用:
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的,当查询表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中,然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
大家好,我是程序员啊粥,这段时间一直在分享 MySQL 索引系列的文章,我们学会了索引模型 MySQL InnoDB 索引模型,以及和具体的索引使用原则等内容,今天开始我们学习 SQL 的优化。
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
mongodb的文章总结上会有一系列的文章,顺序是先学会怎么用,在学会怎么用好,戒急戒躁,循序渐进,跟着我一起来探索交流。
上一篇讲了比较简单的单表查询以及MySQL的组函数,这一篇给大家分享一点比较难得知识了,关于多表查询,子查询,左连接,外连接等等。希望大家能都得到帮助! 在开始之前因为要多表查询,所以搭建好环境:
今天是《MySQL核心知识》专栏的第6章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的查询语句,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的各种查询语句。好了,开始今天的正题吧。
索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
现如今,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显,所以要重视数据库的性能优化。
爱可生北京分公司 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理和 DMP 产品维护。喜爱技术和开源数据库,喜爱运动、读书、电影,花草树木。
产品经理要求用户和用户之间,电话号码不能重复,为了保证这一点。我们想到了先查一下数据库,再判断一下,如果存在,就退出,否则插入一条数据。类似下面这样的伪代码。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
问题描述 mysql数据库在数据量较大的情况下,对数据表进行水平分表,按照年份,如下:
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