之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法(四)、关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?、关于MySQL内连接与外连接用法,全都在这里了!本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
关于In与Exists的比较,先说结论,归纳出IN 和Exists的适用场景: 1)IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2)Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3)当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。 4)当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询
在上面的执行示例中,我们已经了解到了什么是子查询。那么子查询可以按照查询返回的不同结果,进行一些简单的分类,如下:
前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写,比如多于的括号,比如有的外连接其实跟内连接类似,可以优化查询表的顺序。子查询又分为相关和不相关子查询,如果子查询过滤条件里有外层查询的参数,则是相关子查询,反之则是不相关子查询。Any函数就代表只要有一个就行,最小的,all代表必须所有的都满足这个条件,所以必须最大的也满足。当我们判断子查询里是否存在的时候,则用exists判断,有则返回true。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
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从4.1版本开始支持子查询,使用子查询进行SELECT语句嵌套查询,可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。子查询虽然很灵活,但是执行效率并不高。 那么问题来了,什么是子查询?为什么它的效率不高? 子查询:把内层查询结果当作外层查询的比较条件
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备,本文正式开启子查询系列,这个系列会介绍子查询的各种执行策略,计划包括以下主题:
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。
排序时索引也用到了,只不过此时该索引不是用来查询,而是用来排序,explain没有展示出来
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划,用法:EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇,从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表,从本篇开始,会花几篇重点谈谈MySQL基础部分,而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询:分页查询。
前面说了子查询里有no/any/all不能用limit,group by,order by等,他会被查询优化器优化掉,子查询可能会物化转成内连接semi-join查询,物化就是会吧子查询看做一个表,如果数据太大,超过系统变量tmp_table_size,则会在磁盘里创建b+树的临时表,如果比较小,则会创建内存里hash树的临时表,之后会物化表转连接,但如果直接转where 和on,则可能会出现子查询多条的情况,我们的真实需求并不需要多条,所以有了semi-join。
(1)SELECT子句是必选的,其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 id号分为三种情况: 1、如果id相同,那么执行顺序从上到下 2、如果id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行 3、id相同和不同的,同时存在:相同的可以认为是一组,从上往下顺序执行,在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
IN和EXISTS被频繁使用在SQL中,虽然作用是一样的,但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看,在不同场景下,使用哪个效率更高。
1.3 子查询 语法:select * from 表1 where (子查询) 外面的查询称为父查询 子查询为父查询提供查询条件 1.3.1 标量子查询 特点:子查询返回的值是一个 -- 查找笔试成绩是80的学生 mysql> select * from stuinfo where stuno=(select stuno from stumarks where writtenexam=80); +--------+---------+--------+--------+---------+-------
开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
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。
对数据库中的记录依据某个字段进行排序是一种常见需求,虽然简单的Order by可以胜任,但如果想要输出具体的排名却难以直接实现。如果再考虑重复排名或者分类排名,那么情况就更为复杂。
最近在刷LeetCode中数据库题目时,有一道排名题目,用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现,想想也算是有趣。
select ...from table where exist (子查询);
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
LIMIT子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。下面,我们针对特例对mysql分页查询进行总结。
最近在写SQL语句时,对选择IN 还是Exists 犹豫不决,于是把两种方法的SQL都写出来对比一下执行效率,发现IN的查询效率比Exists高了很多,于是想当然的认为IN的效率比Exists好,但本着寻根究底的原则,我想知道这个结论是否适用所有场景,以及为什么会出现这个结果。
ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
可以从多个方面进行性能优化,原则是 尽量减少系统的瓶颈,减少资源的占用,加快系统的响应速度。比如:
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
可以看到上面的执行计划返回了3行结果,id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT,所以id全为1,因此,我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句,我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现,Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b,这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率,大约有10个,重点几个主要就是const,ref,range ,index,all。Const效率是最块的,成本可以忽略不计,主要通过主键或者唯一值查询的sql。还有比const更快的system,这种时候必须是mysql优化器内部精确计算查询成本,所以system不适用于innoDB,只适用于myISAM。Ref代表用的是索引b+tree查询的时候,比如用连接查询的时候,连接查询的条件是索引唯一值,这时候还分为eq-ref,er-ef是当被驱动表查询的是主键或者唯一二级索引的时候,这时候就是显示eq-ref。当连接表的条件是普通索引查询的时候,这时候显示就是ref,range顾名思义就是索引区间查询的时候,index代表查询覆盖索引的时候,all就是放弃索引全盘扫描了。
从mysql 8.017开始有一个“rumor”, 就是相对于以前的版本查询的执行效率会提高20%,而原因在于antijoin的优化。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件,SQL作为一种结构化查询语言,用户不需要关注怎么做,只需要描述做什么,然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性,同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢,这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型,包含SQL形态的变换,确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内,相互
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
最近,发现业务线程卡死在读取数据库(MySQL 5.7),数据库CPU飙升到了100%,经过定位发现是下面这样一个SQL(由用户触发的查询,可以理解为查看这个群组的所有用户买过哪些商品)导致的:
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
一个好的web应用,最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分,也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
前面说完了数据库的DDL,DML和DQL,今天主要来看一下MySQL的多表设计与查询。本篇将带你快速了解MySQL的多表设计与查询,以及了解MySQL事务和索引相关的内容。
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。下面是一个例子:
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