相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况,多数人获取数据表行数时都用COUNT(*),但同时也流传了不少其他方式,比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭,其实之前我也不知道到底哪个执行起来快,到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏,其中专门有一节是对这个问题的讨论,看完后也是解除了长久以来的疑惑。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
分页 方式1: select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大,查询的性能会越低(越后面的页数,查询性能越低),因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2: select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录,却无需像方式1扫描过m条记录,在大数据
最近意外发现之前对悲观锁乐观锁的理解有误,所以重新学习了一下。 1.悲观锁 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status
MySQL是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的MySQL AB公司,最早是在2001年MySQL3.23进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008年MySQL公司被Sun公司收购并发布了首个收购之后的版本MySQL5.1,该版本引入分区、基于行复制以及plugin API。移除了原有的BerkeyDB引擎,同时,Oracle收购InnoDB Oy发布了InnoDB plugin,这后来发展成为著名的InnoDB引擎。2010年Oracle收购Sun公司,这也使得MySQL归入Oracle门下,之后Oracle发布了收购以后的首个版本5.5,该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对windows的支持。目前版本已发展到5.7。
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
MySQL不仅用于表数据操作,还可以用来执行数据库和表的所有操作,包括表本身的创建和处理。
在日常业务开发中经常有这样一个场景,首先创建一条记录,然后插入到数据库;如果数据库已经存在同一主键的记录,则执行update操作,如果不存在,则执行insert操作;
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
本文由读者 muggle 投稿,muggle 是一位具有极客精神的 90 后优秀单身老实猿。muggle 的个人博客地址是 http://muggle.javaboy.org。本文较长,认真读完后相信你一定会有所收获。
导读:本文从MySQL架构、MySQL日志、MySQL的MVCC、MySQL索引、MySQL语法分析及优化、执行计划和慢查询日志、主从备份、分布式事务等方面进行了体系化的讲述。
这样的操作乍一看没有什么问题,但是仔细分析分析,还是有些瓶颈的,目前来看,我能分析到的瓶颈有两个,
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于I
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
当数据量比较大的时候比如select * from u_user limit 10000000,10
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
索引是为了提高数据查询效率的数据结构,类似于书的目录一样,可以根据目录而快速找到相关内容。
前面我写了很多Mysql相关的知识点,到这一篇稍微可以串一下了,从SQL执行流程、MVCC到锁,很多时候可能觉得对于间隙锁和Next-Key Lock好像已经理解了,但是好像又觉得理解差那么一点意思,这篇文章从头来梳理一下概念,明确一下这些知识。
基本语法: insert into {表名}({字段列表}) values({值列表1}), ({值列表2}), …
最近读了一篇关于MYSQL的文章,主要是更深入化的讲解MYSQL的锁机制,写的真是好。但里面细细的读,发现一个问题,索引的问题,一般我们都人为索引是我们查询中的救星,他可以帮助我们摆脱,全表扫描,加快查询的速度,让查询更快减少系统性能上的瓶颈。
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本,那个时候solr还不支持自带的集群,集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了,大数据量存储,天生集群支持,分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力,不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索,那么只建立标题索引。存储部分只存主
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
最近的学习内容是数据库相关的一些知识,主要以MySQL为主,参考书籍——《MySQL必知必会》
但是在我们的日常开发当中,「并不是所有的表一定要满足三大范式」,有时候冗余几个字段可以少关联几张表,带来的查询效率的提升有可能是质变的
MySql一般使用自动增长类型,在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment,插入记录时就不需要再为主键添加记录了,主键会自动增长。Oracle中没有自动增长,主键一般使用自动增长序列,插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可,只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突,通常有两种解决方案,一种是多版本;另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库,其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC,同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.util.Properti
我没想到她会来这一出,我从我爸碗里夹回我的鸡腿,对女儿说道:不是,你这样问问你爷爷
这一篇文章分享mysql的面试知识,涵盖点比较多。下面我们来从总体到局部来看完mysql相关的面试知识。预告下一篇是网络面试知识,用图解的方式呈现给大家。希望大家多多支持,点赞,转发,在看 三连。
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分,分库分表 增加缓存层,减少数据库的访问次数,大部分的查询访问ckv,更新操作异步更新到db 读写分离,实现在线访问和离线访问的隔离,避免相互影响,需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计:使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因: InnoDB数据是按照主键聚簇的,数据在物理上按照主键大小顺序存储,使用其他列或者组合无法保证顺序插入,随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的,采用二级索引查询,首先找到的主键,然后通过主键定位数据
DDL( Data Definition Language,数据定义语言)用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
已解决com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLIntegrityConstraintViolationException异常
前两章我们简单讲解了SpringBoot的易用性,SpringBoot框架内部提供了很多我们需要用到的组件,需要什么你就可以拿到项目里。 在我们平时的项目中,数据的存储以及访问都是最为核心的关键部分,现在有很多企业采用主流的数据库,如关系型数据库:MySQL,oracle,sqlserver。非关系型数据库:redis,mongodb等。 SpringBoot已经为我们提供了很多种的数据库来做数据存储以及读取,上面只是简单的几种,那么我接下来以MySQL为例来讲述下本章的内容。 本章目标 学习并且使用Spr
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 背景 客户发现一个非预期内的锁等待现象,线上频繁出现锁告警,出现问题的case可以简化成以下SQL: # 表结构和表数据CREATE TABLE `tab1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int NOT NULL, `status` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT '1', PRIMARY KEY
针对一些基础业务数据如用户表,要保证主键Primary或Unique不重复,如果在插入时做判断,效率低且代码复杂。
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。
如果 update 语句和原数据一样会更新么?更具体的来说,如果更新的数据前后是一样的,MySQL 会更新存储引擎中(磁盘)数据么?
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
添加数据后如果需要返回新增数据的自增主键,可以使用insertGetId方法新增数据并返回主键值:
MySQL是现今最流行的数据库之一,接下来使用Python对MySQL进行curd操作。
此前的文章中,我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制(上) — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制(下) — 细说 InnoDB 行锁(记录锁、间隙锁与临键锁)
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