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故障分析 | MySQL 派生优化

那么其实 SQL 优化也分为了 2 步,首先是多张子表的全扫描,是否可以用索引扫描替换,加快数据检索。 而后是主要的环节,这个派生作为被驱动时,是否可以走索引?...三、派生 既然这个 SQL 优化涉及到了派生,那么我们先看下何谓派生派生有什么特性?...MySQL 5.7 之前的处理都是对 Derived table(派生) 进行 Materialize(物化),生成一个 临时 用于保存 Derived table(派生) 的结果,然后利用 临时...MySQL 5.7 中对 Derived table(派生) 做了一个新特性,该特性允许将符合条件的 Derived table(派生) 中的子表与父查询的合并进行直接 JOIN,类似于 Oracle...四、SQL 优化 简单介绍了下派生,下面我们开始尝试优化这个 SQL,步骤分 2 步: 1. 解决多张派生子表 union all 时全扫描的问题。 2.

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Semi-join使用条件,派生优化 (3)—mysql基于规则优化(四十六)

对于派生优化 前面说的都是子查询放在where和on后面,在in里面,如果吧子查询放在from后面,就是派生: SELECT * FROM ( SELECT id AS d_id,...key3 AS d_key3 FROM s2 WHERE key1 = 'a' ) AS derived_s1 WHERE d_key3 = 'a'; 那么我们派生如何优化呢?...派生物化: 这种大家肯定是最容易想到的,mysql采用的是延迟物化策略,不是直接查询的时候就物化,免得降低效率。...将派生和外层合并 SELECT * FROM (SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a') AS derived_s1; 其实这个本质就是看s1里满足key1=’a’吗 所以直接优化成...但当里面有这些,就不可以合并派生和外层了,有聚合函数,比如max()等,比如distinct,group by,having等。 所以对于派生,先进行外层和子表的合并,不行的话就物化子表。

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    MySQL如何优化查询效率?

    MySQL如何优化查询效率? 背景 XX 实例(一主一从)xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟。...**优化方法也是:**建立单独索引 indx_receive_time(receive_time)。 测试 拷贝 arrival_record 到测试实例上进行删除重新索引操作。...XX 实例 arrival_record 信息: du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record* 12K /datas/mysql...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片,和mysql的该的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308...delete 大优化为小批量删除 应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据(每次执行时间 1s 左右),xxx 中没在出现 SLA(主从延迟告警): 另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录

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    如何优雅地优化MySQL

    作者:manong 原文:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...有一种早期的简单的分区实现 - 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代。...如此多的方案,如何进行选择?可以按以下思路来考虑: 确定是使用代理架构还是客户端架构。

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    SQL高级知识:派生

    SQL刷题专栏 SQL145题系列 派生的定义 派生是在外部查询的FROM子句中定义的,只要外部查询一结束,派生也就不存在了。 派生的作用 派生可以简化查询,避免使用临时。...相比手动生成临时性能更优越。派生与其他一样出现在查询的FROM子句中。...列名称必须是要唯一,相同名称肯定是不允许的 不允许使用ORDER BY(除非指定了TOP) 派生必须指定名称,例如:Cus 注意:派生是一张虚,在数据库中并不存在,是我们自己创建的,目的主要是为了缩小数据的查找范围...派生嵌套 如果需要用一个本身就引用了某个派生的查询,去定义另一个派生,最终得到的就是嵌套派生。 例子:查询每年处理客户数超过70的订单年度和每年所处理的客户数量。...1、派生通常出现在FROM子句后面。 2、派生通常用于子查询的结果需要多次使用的场景,而子查询可以用于需要临时结果的场景。 3、派生必须有自己的别名,而子查询一般不需要。

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    Mysql优化-分区

    而使用MyISAM存储引擎了 如何提升并发写的效率?...,甚至可以把同一个业务拆分在不同的数据库,引入了编程复杂(根据业务选择对应的子库)和分布式事务的问题(物理提升) 如何提升并发读的效率?...错误的分操作,会带来bug 分的性能更好,不需要查询优化器来选择读取哪张,但是分编码更复杂,要通过代码指定数据存储到特定的 分区只用操作数据库进行分区操作,代码不需要任何更改 数据库分库(物理层面进行拆分...SQL经过优化请求时间依旧较长 数据量大 中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据,而不是所有的数据 分区解决的问题 和单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。 优化查询。...= 13 order by q.checkertime desc limit 0,10; 如何选择适合自己的分区类型 使用分区和分一样的思想:尽量让数据均匀分散,这样达到分流、压力减小的效果。

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    MySQL千万级别大,你要如何优化

    MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在千万级以下...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上,速度会很快 分区的数据还可以分布在不同的物理设备上,从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区赖避免某些特殊瓶颈...有一种早期的简单的分区实现 - 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据

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    Mysql优化方案

    MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在千万级以下...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上,速度会很快 分区的数据还可以分布在不同的物理设备上,从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区赖避免某些特殊瓶颈...有一种早期的简单的分区实现 - 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据...客户端架构 无限制 有 有 无 无 是 Java Java 11个月前 119 Gizzard Twitter 代理架构 无限制 有 有 无 无 是 Java 无限制 3年前 2087 如此多的方案,如何进行选择

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    MySQL优化方案

    MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化:   单优化   除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:   字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上,速度会很快 分区的数据还可以分布在不同的物理设备上,从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区赖避免某些特殊瓶颈...MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代   垂直拆分   垂直分库是根据数据库里面的数据的相关性进行拆分,...客户端架构 无限制 有 有 无 无 是 Java Java 11个月前 119 Gizzard Twitter 代理架构 无限制 有 有 无 无 是 Java 无限制 3年前 2087   如此多的方案,如何进行选择

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    MySQL优化方案

    MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在千万级以下...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...有一种早期的简单的分区实现 – 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据...如此多的方案,如何进行选择?可以按以下思路来考虑: 确定是使用代理架构还是客户端架构。

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    MySQL优化方案

    MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化。...单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在 千万级以下,字符串为主的在 五百万以下是没有太大问题的。...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...不受数据库访问层原来实现的限制,扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载 缺点是: 需部署和运维独立的代理中间件,成本高 应用需经过代理来连接数据库,网络上多了一跳,性能有损失且有额外风险 各方案比较 如此多的方案,如何进行选择

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    MySQL优化方案

    MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在千万级以下...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...有一种早期的简单的分区实现 – 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据...如此多的方案,如何进行选择?可以按以下思路来考虑: 确定是使用代理架构还是客户端架构。

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    MySQL优化方案

    1、尽量不要在一开始就考虑拆分,会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度; 2、一般以整型值为主的在千万级以下,字符串为主的在五百万以下问题不大; 注意: 1、Covering index:...索引覆盖:即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身,也就是不再需要回操作; 2、复合索引顺序:理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数类型,而非INT类型,如果非负加上UNSIGNED; VARCHAR的长度只分配真正需要的空间; 使用枚举或整型代替字符串类型...; 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME; 单不要有太多字段,建议在20以内; 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间; 用整型来存IP; 2、索引 索引不是越多越好,要根据查询有针对性的创建...,考虑在WHERE和ORDER BY涉及到的列建索引,可以根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全扫描; 避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致全扫描; 值分布稀少的字段不适合建立索引

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    MySQL优化方案

    背景 阿里云RDS FOR MySQLMySQL5.7版本)数据库业务每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大慢查询,在业务高峰期主业务的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活,造成性能不足,严重依赖开发人员的设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...三、分历史数据迁移到MySQL8.0 X-Engine存储引擎 分业务保留3个月数据(这个根据公司需求来),历史数据按月分到历史库X-Engine存储引擎, 为什么要选用X-Engine存储引擎...四、阿里云PloarDB MySQL8.0版本并行查询 分之后我们的数据量依然很大,并没有完全解决我们的慢查询问题,只是降低了我们业务的体量,这部分慢查询我们需要用到PolarDB的并行查询优化 PolarDB...六、后记 千万级大优化是根据业务场景,以成本为代价优化的,不是一上来就数据库水平切分扩展,这样会给运维和业务带来巨大挑战,很多时候效果不一定好,我们的数据库设计、索引优化、分策略是否做到位了,应该根据业务需求选择合适的技术去实现

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    MySQL中的设计优化

    MySQL数据库中,设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍设计的优化方法,包括巧用多表关系、结构设计优化拆分等。...&提示:优化设计是一个平衡性技巧: 当存储空间足够多时,可以侧重于对性能的追求,毕竟在商业环境下,响应速度越快,用户的体验感越好。...结构设计优化 在进行结构设计时,选择合适的数据类型,慎用NULL值,适度冗余,适当进行拆分等方法对提高性能是至关重要的。结构设计优化采取的措施通常包括以下几个方面。...NULL值不利于索引,MySQL难以优化可为NULL的列查询。当可为NULL的列被索引时,每个索引记录需要一个额外的字节用于标识其是否可空。如果某列计划要创建索引,要尽量避免将其设计成可为NULL。...图4 垂直拆分效果 说明:本文节选自北京理工大学出版社新出版的《MySQL从入门到部署实战(视频教学版)》。

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    MySQL优化方案(长文)

    |原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨...而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1、尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义,没有全局索引 用户的SQL语句是需要针对分区优化,SQL条件中要带上分区条件的列,从而使查询定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区,可以通过...有一种早期的简单的分区实现 – 合并(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据...不受数据库访问层原来实现的限制,扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载 缺点是: 需部署和运维独立的代理中间件,成本高 应用需经过代理来连接数据库,网络上多了一跳,性能有损失且有额外风险 各方案比较 如此多的方案,如何进行选择

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    MySql InnoDB 存储引擎优化

    一、InnoDB 存储优化 1、OPTIMIZE TABLE 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组,压缩浪费的空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。...1、AUTOCOMMIT 设置 MySQL 的默认设置 AUTOCOMMIT=1 会限制繁忙数据库的性能。...MySQL 5.7.10版本,InnoDB XA事务的两阶段提交是默认支持的,不能设置禁用innodb_support_xa。...覆盖索引查询(使用二级索引即可获得所需的数据,而不需要访问数据) 三、InnoDB只读事务优化 InnoDB 可以避免给只读事务赋 transaction ID (TRX_ID )。...对于极少使用的列及列选择性不大的列创建索引对于查询优化不会有太大帮助。如果针对一个的查询非常多,则需要找到能够有助于最多查询的多列主键。

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    MySQL千万大优化实践

    原因是tb_category的最小,只有300条数据,mysql查询优化器通常情况下都会以小作为驱动。...使用了Batched Key Access进行了优化以达到减少索引回查找的IO次数,随后关联tb_cmt,这次关联中,mysql使用了tb_cmt的article_id_idx字段。...数据量少,mysql查询优化器会使用tb_category作为驱动。...我们看到,mysql以tb_article作为驱动,并且查询不再涉及semi-join,达到了当前步骤的优化目的 步骤二:尽力使用索引 当前的查询语句以tb_article作为驱动,同时使用了tb_article...步骤四 group by优化 仔细观察这个sql语句,我们可以发现GROUP BY这个操作既可以放在临时t中,又可以放在关联后的结果集上进行,我们如何选择呢?

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