SQL优化中,有一条放之四海而皆准的既定方针,那就是:永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率,在SQL中,涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并,这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥,即驱动数据,而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询,这就意味的你的循环有多少次,就会查询多少次数据库,这是很恐怖的场景。
本次因为服务架构重构,表优化、重构,带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中,读取原表数据(部分存在多张关联查询)然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中(包含mysql、mongodb)。
点击下载MySql.Data.dll 引用 using MySql.Data.MySqlClient; MySqlConnection con = new MySqlConnection(); 数据库连接配置 /// /// 数据库连接配置 /// public void OpenDatabase() { con.ConnectionString = "Data Source=连接地址;User ID=登录名;Password=密码;DataBase=数据库
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
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。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
前面说了join的用法,外连接有左连接,右连接,内连接,当用外连接的时候,on代表驱动表数据一定会查询来,被驱动表则查出来是null,内连接则on和where使用是一样的,where则是全部过滤掉,不管驱动还是被驱动表不符合的都不返回。
上一篇文章已经编写了mysql查询以及生成请求api的body数据,那么本章节我们来继续编写解决body序列化json过程中的datetime转化问题。
ERROR 1146 (42S02): Table ‘xxx’ doesn’t exist 可能是很多人都遇到的问题,尤其在数据库迁移或备份的时候
今天是学习计划的第二天,感觉自己的学习热情还是很高涨的啊,那我们就趁热打铁,开始今天的学习。 今天的学习内容是JDBC的事务控制管理。 首先是概念性的内容 事务指逻辑上的一组操作,组成这组操作的各个单元,要么全部成功,要么全部不成功。这是我对于事务的理解。 举个例子: A转账给B,对应如下的两条sql语句 update from account set money = money - 100 where name = ‘A’ update from account set money = money + 100 where name = ‘B’ 在现实生活中,这两条sql语句要么就应该同时成功,要么就应该同时失败,否则用户的账户就会产生问题。 在MySQL数据库中,默认情况下,一条sql语句就是一个单独的事务,事务是自动提交的 在Oracle数据库中,默认情况下,事务不是自动提交的,所有sql语句都处于一个事务中,需要手动进行事务提交。 数据库事务命令
今天大部分程序需要处理的数据,都来自数据库,尤其是关系型数据库,那么一条 SQL 提交到数据库之后,数据库都做了些什么?如果不懂这些问题,就无法更好的使用数据库,更无法回答好面试官的问题。现在流行的开源数据库,非 MySQL 莫属,面试中 MySQL 也是必问,于是我就学习了专栏《MySQL实战45讲》,今天的文章试着回答以下两个问题:
1.SQL优化 1.1 sql只取所需字段不要 * 1.2 非业务需求无法解决情况下,不在SQL当中使用函数 1.3 删除时,务必记得删除相关表数据 1.4 尽量不要使用FULLTEXT全文索引作为MySQL索引类型的创建 1.5 做同一个记录修改时,尽量不要删掉再插入一个 1.6 对于大数据量的表(超过1000万),坚决不跨库,不联表 1.7 where语句后字段区分度高的放在前,字段区分度低的放在后 正例:WHERE id = 10086 AND gender = ‘男’ 反例:WHERE g
1.SQL优化 1.1 sql只取所需字段不要 * 1.2 非业务需求无法解决情况下,不在SQL当中使用函数 1.3 删除时,务必记得删除相关表数据 1.4 尽量不要使用FULLTEXT全文索引作为MySQL索引类型的创建 1.5 做同一个记录修改时,尽量不要删掉再插入一个 1.6 对于大数据量的表(超过1000万),坚决不跨库,不联表 1.7 where语句后字段区分度高的放在前,字段区分度低的放在后 正例:WHERE id = 10086 AND gender = ‘男’ 反例:WHERE ge
创建数据库表: 创建一个表名为:employee,该表中含有id、name、sex、birthday、job字段
作者:yandeng,腾讯 PCG 应用开发工程师 1.数据库基础 1.1 MySQL 架构 和其它数据库相比,MySQL 有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎,各层介绍: 1.1.1 连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地 sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 tcp/ip 的通信。主要完成
编辑手记:前面我们介绍常用的子查询优化方法,但总有一些情况时在规律之外。谨慎处理方能不掉坑。 前文回顾: 性能优化之查询转换 - 子查询类 将SQL优化做到极致 - 子查询优化 作者简介: 韩锋
代码的正确性是实现策划案的基本,是功能的基本要求,所以上线需要检查自己负责的代码是否有问题。包括规范问题,逻辑问题,是否符合需求,以及设计的合理性。
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制,这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题,那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据,以及并发实现的初步分析。
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导,写了一点文档,这个大家共勉一下!
1.启动mysql 2.登录mysql 3.创建数据库 4.创建数据库表(记得打开数据库) 5.插入自己所需的字段 6.插入各个字段的数据 Tips:每次创建完成都可以进行相应的查询
SQL(Structured Query Language)是一种用于访问和操作关系型数据库的标准编程语言,是用于数据库查询和程序设计的语言。其主要功能包括数据查询、数据操作、事务控制、数据定义和数据控制等。
之前写过一篇mysql基础指令集合,感觉看指令在一些新手朋友来说有点不爽很容易理解,正好现在自己开始自学mysq就把这里基础的指令使用代码展示一下,希望能帮到需要的朋友
有时候往数据库里批量造数据,是为了某些测试前的必要条件。例如:导出 Excel 报表功能、性能压测时的压测数据等。
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
目录 一、MySQL工具类 二、MongoDB工具类 三、数据同步实现代码 一、MySQL工具类 # -*- encoding: utf-8 -*- import pymysql class MySQLUtil: """ MySQL工具类 """ def __init__(self, host="127.0.0.1", user=None, passwd=None, db=None, charset="utf8", *args, **kwargs): ""
继续上篇博客 事务特性及隔离问题。 我们来做一个关于隔离级别的实验,将演示各个级别导致的隔离问题。 我们先打开两个MySQL窗口,来模拟并发操作。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。1.索引作用和优缺点 索引就一种特殊的查询表,数据库的搜索可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录,不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。索引可以是唯一的,创建索引允许指定单个列或者是多个列。缺点是它减慢了数据录入的速度,同时也增加了数据库的尺寸大小。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
mysql 命令完全总结 /* 精心整理关于 mysql 的命令 By CS逍遥剑仙 www.csxiaoyao.com 数据库环境配置见 mysql配置总结.md 常用SQL用法见文件 sql代码总结.md */ mysql 命令完全总结 连接mysql 修改密码 用户管理 1 新建用户 2 用户权限管理 3 删除用户 数据库操作 1 连接数据库 2 显示数据库 3 创建数据库 4 SELECT操作 5 删除数据库 表操作 1 创建数据表 2 表字段操作 3 修改表名 4 删除数据表 5
我们都知道,数据库是用于存取数据的。然而,存取数据会涉及到磁盘I/O的读写操作,这使得I/O读写成为数据库系统的主要性能瓶颈。为了解决这个问题,MySQL数据库采用了许多内存管理技术来优化数据库操作,包括内存优化查询、排序以及写入操作。
可问题来了,主表brand只有两条数据,但是查出来了三条数据,vehicle表有三条数据,却查出来五条,并不能正确展示主表数据。
操作系统:CentOS 7 Mysql版本:Mysql 8.0.x Docker版本:Docker version 20.10.10
redo是引擎层的日志,而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的,比如可以配置为 一组4个文件(logfile-1,logfile-2,logfile-3,logfile-4),每个文件的大小是1GB,那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构,从头开始写,写到末尾又回到开始循环写。
使用默认模块sqlite3 使用sqlite3模块的connect方法来创建/打开数据库,需要指定数据库路径,不存在则创建一个新的数据库
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
mysql只支持一种join算法:Nested-Loop Join(嵌套循环连接),但Nested-Loop Join有三种变种:
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。
上一篇文章已经编写了异步并发API请求灌数据,那么本章节我们来继续编写异步并发加锁,保证数据安全
网络上有不少Kettle的文章,但实际上都大同小异,都是些非常基础的文章,实际上在使用过程中还有遇到不少的坑,这部分在网上资料比较少,这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题,属于难得的实践经验。
mysql 命令完全总结 Write By CS逍遥剑仙 我的主页: www.csxiaoyao.com GitHub: github.com/csxiaoyaojianxian Email: sunjianfeng@csxiaoyao.com QQ: 1724338257 目录导航 mysql 命令完全总结 1. 连接mysql 2. 修改密码 3. 用户管理 3.1 新建用户 3.2 用户权限管理 3.3 删除用户 4. 数据库操作 4.
mysql数据库使用总结 本文主要记录一些mysql日常使用的命令,供以后查询。 1.更改root密码 mysqladmin -uroot password 'yourpassword' 2.远程登陆mysql服务器 mysql -uroot -p -h192.168.137.10 -P3306 3.查询数据库 show databases; 4.进入某个数据库 use databasename; 5.列出数据库中的表 show tables; 6.查看某个表全部字段 desc slow_log; show
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具。 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统; 导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
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