1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同,使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值,尤其使用内存表临时表进行排序,操作时。因此最好只分
**内存临时表排序:**在MySQL中,使用InnoDB引擎执行排序操作时,当处理的数据量较小,可以在内存中完成排序时,MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下,MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果,这样可以快速地对数据进行排序,提高查询效率。
文章末尾有他著作的《深入理解 MySQL 主从原理 32 讲》,深入透彻理解 MySQL 主从,GTID 相关技术知识。
设计mysql表结构的时候,有很多数据类型供我们选择,下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
1. 加大max_length_for_sort_data参数的设置 在MySQL中,排序算法分为两种,一是只加载排序字段到内存,排序完成后再到表中取其他字段,二是加载所有需要的字段到内存,显然第二种节省了IO操作,所以更快 决定使用哪种算法是通过参数max_length_for_sort_data来决定的 当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时,MySQL就会选择第二种算法,反之使用第一种。所以,如果有充足的内存让MySQL存放须要返回的非排序字段,就可以加大这个参数的值来让MySQL选择第二种排序算法
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
当然了实际工作中是基本不会出现这种情况的, 假设真的取了100万数据, 无论是MySQL内存缓冲区的占用,还是网络带宽的消耗都是巨大的。
MySQL可以将一个字符串列更改为不同于CREATE TABLE或ALTER TABLE语句中所给出的类型。
全字段排序在内存中进行,不涉及磁盘IO、不需要回表操作,但数据量受内存大小影响,有局限性。 语句执行流程:
Explain查看查询计划主要包含如下信息列:查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
EXPLAIN SELECT * from user_info WHEREid = 1;
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能,就必须运行特定的查询设计架构和索引,还要评估不同类型查询的性能要求,因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如,为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快,因为他们使用更少的磁盘空间,内存和cpu缓存,而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型,需要的cpu周期就越少。例如,比较整数的代价小于比较字符,因为字符集
查看索引长度是74=(3*24+2),可以算出联合索引中只使用了name前缀索引.
Extra的 Using filesort 表示需要排序,MySQL会给每个线程分配一块内存(sort_buffer)用于排序。
刚换了新工作,用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍
缺点:碎片问题。字符串update变长时,一个行的占用空间变长,但是在页内没有更多空间存储,MYISAM将行拆成不同片段存储,InnoDB分裂页使行可以放进页内;
只听到产品又开始口若黄河:我需要要查询到city是“上海”的所有人的name,并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
日常开发中,我们经常要进行字段的排序,但是我们大多不知道排序是如何执行的,今天我们就说说order by 的执行逻辑,
Extra中包含Using filesort表示需要排序,在排序时,MySQL会为每个线程分配一块内存区域用于排序,称之为sort_buffer。
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求,但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗? 假设你要查询城市是苏州的所有人名字,并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄,这条 sql 语句应该如何写? 首先创建一张用户表,sql 语句如下: CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
BLOB是一个二进制大对象,可以容纳可变数量的数据。有4种BLOB类型:TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。它们只是可容纳值的最大长度不同。
让我再深撸一次mysql吧,这次主要以应对面试来说说mysql,大概几个方向,索引结构,查询引擎,索引优化,explain的详解和trace工具的使用。
id: select查询的序列号(是一组数字),表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
VARCHAR类型用于存储可变长度字符串,是最常见的字符串数据类型。它比固定长度类型更节省空间,因为它仅使用必要的空间(根据实际字符串的长度改变存储空间)。 有一种情况例外,如果MySQL表使用ROW_FORMAT=FIXED创建的话,每一行都会使用定长存储。
今天一个错误反馈到我这边,我还是第一次遇到这种错误,然后就分析了一下,因为以前曾经做过filesort流程分析,新书《深入理解MySQL主从原理》中也有一节专门介绍这部分。这里简单做了一下debug后分析出原因。
MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
优化方式:用代码拼装sql时进行判断,没 where 条件就去掉 where,有where条件就加 and。
首先数据选择有几个简单原则: 更小的通常更好。一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。例如只需要存 0~200,tinyint unsigned 更好。更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘、内存和 CPU 缓存,并且处理时需要的 CPU 周期也更少。 简单就好。简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如,整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较 比 整型比较更复杂。这里有两个例子:一个是应该使用 MySQL 内建的类型(date, time, d
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
假设有一张表 tb_user 表,表里有 5 个字段 id、name、age、city、created_at。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法: EXPLAIN SELECT select_options;
本文索引优化包含对 MySQL索引(三)explain实践,优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
字段类型选择 慷慨是不明智的 在相关的表中使用相同的数据类型,因为可能进行join 选择标示符:整数通常是最佳选择,尽量避免使用字符串 大致决定数据类型(数字,字符串,时间等) 选择存储更小的类型,选择更简单的类型(如整数优于字符串),选择mysql内建时间类型而不是字符串,选择整数而不是字符串来保存IP 尽量避免使用NULL:任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性
5.7以前,该项是explain partitions显示的选项; 5.7以后成为了默认选项.
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?撸起袖子就是干!
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。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
这个排序过程叫做全字段排序,因为需要返回的字段都放入了 sort_buffer 参与排序过程。
之前有研发反馈,同一个SQL在测试环境和生产环境,数据一样,跑出来的结果却有差异。 经过排查后,发现2套环境的表字符集不一样。测试之前是5.6升级到8.0的,表字符集是utf8_general_ci的,而生产一直就是用的8.0,表字符集是utf8mb4_0900_ai_ci。
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
在你开发应用的时候,一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例,假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字,并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。
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