使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引,尽量避免 extra 列出现:Using File Sort、Using Temporary 等。
最左前缀示范 mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male'; Empty set (0.39 sec) mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀 Query OK, 0 rows affected (15.27 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Wa
InnoDB支持的哈希索引是自适应的,InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预在表中生产哈希索引
索引一直是数据库中非常重要的概念,所以了解索引相关的知识是转入后端开发中必不可少的一环。这篇文章是我从开始做后端开发之后至今学习关于索引知识的一个总结,从原先很多概念的模糊和不理解到现在大致有一个比较清楚的认知,尽量会把关于索引的一些点以及为什么需要这么做给解释明白,包括使用 InnoDB 引擎的 MySQL 索引的相关概念,以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用,以及三星索引的概念,会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样,如果有错误的地方还请指出。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器,但其并非银弹,必须精通其原理,才能发挥奇效。
之前做的SQL审核工具不支持text类型的字段的,今天一个业务方问我为什么不支持text字段,大概给他讲了讲,后续发现可能还有些不完善的地方,这里总结一下text的用法,先来看看官方文档上对这个字段的解释:
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,巧用这19条技巧,至少提高3倍效率,具体如下:
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
本文总结了 19 条关于 MySQL 的优化方案,本文的优化方案都是基于 “ MySQL-索引-BTree 类型 ” 。希望对你有帮助,码字不易,如果觉得有用,感谢分享。
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
出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49888088
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/700/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
MySQL 对于 IN 做了相应的优化,即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。
type列,连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
当游戏前端开发能力不断提升后,有的小伙伴已经开始不满足了,将魔爪伸向后端开发,立志做一个全栈游戏开发程序员!分享一篇MySQL的好文,加油吧!程序员!
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
大家好,我是鱼皮,相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题:MySQL 如何性能优化?
最近在MySQL运行中应用程序报错,/home/mysql/data3009/tmp/#sql_14cdb_24' is full" 。
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多,应用程序的性能可能会受到影响(需维护索引的结构和数据);而索引太少,对查询性能又会产生影响。
通过上述参数可以了解当前DB应用是插入更新为主还是查询为主,以及各类的SQL执行比例。
今天上班没搞什么新的东西,所以简单写点儿MySQL相关的小的tip,希望对大家有所帮助吧,如果你恰好了解这些功能,那权当我没说过。
过年回来的第二周了,终于有时间继续总结知识了。这次来看一下SQL调优的知识,这类问题基本上面试的时候都会被问到,无论你的岗位是后端,运维,测试等等。 像本文标题中的两个问题,就是我在实际面试过程中遇到的,所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
产品反馈,用户在使用分页列表时,出现数据重复的问题,查看代码后发现对应的分页SQL并没有使用order by进行排序,但是印象中Mysql的InnoDB引擎会默认按照主键id进行排序,本地测试了一下的确出现了部分数据在不同的页都出现的问题。
ORDER BY排序后,用LIMIT取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
ORDER BY 排序后,用 LIMIT 取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
schema就是数据库对象的集合,这个集合包含了各种对象如:表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合,就需要给不同的集合起不同的名字,默认情况下一个用户对应一个集合,用户的schema名等于用户名,并作为该用户缺省schema。所以schema集合看上去像用户名。
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计,下面参数是针对InnoDB存储引擎的,累加算法略有不同
讲道理胖虎经历过很多次面试了, 不过都是以面试者的角度, 首次以面试官的身份来面试别人还是有点期待的!
📷 作者:小徐 制作时间:20180601 联系方式:xiaoxubigdata@163.com 目录 目录 2 1 Linux总结 20 1.1 概述 20 1.2 常用的Linux下载网址 20 1.3 中国镜像 20 2 Linux 目录结构说明 21 2.1 目录树 21 2.2目录树介绍 21 3 VMware安装教程 22 3.1安装虚拟机 22 3.2在虚拟机中安装Centos 23 3.2.1安装向导 23 3.2.2选择硬件兼容模式 24 3.2.3选择系统所在路径 25 3.2.4
15年前,GitHub作为一个Ruby on Rails应用程序开始,只有一个MySQL数据库。从那时起,GitHub已经发展了其MySQL架构,以满足平台的扩展和弹性需求,包括构建高可用性,实现测试自动化和分区数据。今天,MySQL仍然是GitHub基础设施的核心部分,也是我们选择的关系数据库。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
5G时代,业务数据越来越丰富,业务使用MySQL数据库作为后台存储,存储引擎使用InnoDB,会带来哪些挑战?如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性,制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参考部分内容要求强制执行。本文从介绍MySQL相关关键基础架构,并结合实际案例介绍表和索引的设计技巧,并对规范中重点内容做详细解读。
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的,很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化,本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化(Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦),按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
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