DQL(Data QueryLanguage )数据查询语言,基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE子句组成的查询块。
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
在SQL语言中,一个SELECT-FROM-WHERE语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作,首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值,将一个查询块嵌套在另一个查询块的WHERE字句或HAVING短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。上层的查询块曾为父查询或外层查询。子查询的结果作为输入传递回“父查询”或“外部查询”。父查询将这个值结合到计算中,以便确定最后的输出。
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
近年来,不少程序员在吹捧MariaDB,抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方,分享给大家!
MySQL的历史可以追溯到1979年,它的创始人叫作Michael Widenius,他在开发一个报表工具的时候,设计了一套API,后来他的客户要求他的API支持sql语句,他直接借助于mSQL(当时比较牛)的代码,将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意,萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年,MySQL 1.0发布,仅仅过了几个月的时间,1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本,一个月后,linux的版本诞生,从那时候开始,MySQL慢慢的被人所接受。1999年,Michael Widenius成立了MySQL AB公司,MySQL由个人开发转变为团队开发,2000年使用GPL协议开源。2001年,MySQL生命中的大事发生了,那就是存储引擎InnoDB的诞生!直到现在,MySQL可以选择的存储引擎,InnoDB依然是No.1。2008年1月,MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购,MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境,2008年11月,MySQL 5.1发布,MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前,Oracle在2005年就收购了InnoDB,因此,InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月,Oracle公司以74亿美元收购Sun公司,MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月,MySQL 5.5发布,Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎,MySQL从此进入了辉煌时代。然而,从那之后,Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化,Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议,但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人,开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步,真正有心做贡献的人也被拒之门外,MySQL随时都有闭源的可能……
最近公司的系统一点点的开始了拆分,从ORACLE 转移到 MYSQL 中,部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来,直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点,1 逻辑上移,数据库不在是承担你逻辑的第一选择,程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化,数据库将变得不再那么重要,而是仅仅是承载数据的地方,或者甚至高级的设计,数据库将变得可有可无,这当然也的和业务挂钩,不是放之四海都OK。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
MySQL 8 最终是要大面积替换MYSQL5.7 , 之前的文字可能给人感觉MYSQL 8 还不如 MYSQL 5.7 ,实际上不然,任何东西新的一定有问题,解决解决就好了,在复杂查询这块 MYSQL 5.7 的确是和MYSQL 8 已经有了分别,对于开发人员撰写SQL 有什么帮助我们可以看看下面的一些例子。
可以看到默认慢查询是没有打开的,即OFF,而且日志文件也有一个默认的,并且慢查询定义的时间为10秒。
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
事务(Transaction),一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言(如SQL,C++或Java)书写的用户程序的执行所引起,并用形如begin transaction和end transaction语句(或函数调用)来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
当前,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会对性能造成一定的影响,慢查询日志支持将日志记录到文件中
从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
MySQL 的慢查询日志,用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过 long_query_time 值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为10,意思是运行10秒以上(不含10秒)的语句,认为是超出了我们的最大忍耐时间值。
MySQL的慢查询,全名是慢查询日志,是MySQL提供的一种日志记录,用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
最近的错别字是越来越厉害,上一篇开头就是两个错别字,恨得我要死,不检查,并且一边写一边查让写的语句也变得像是 translation的。所以最近在反思,数量和质量之间的问题,每周5天,天天一篇,虽然说坚持就是胜利,胜利我没看见,错别字是越来越多了。所以后期可能会更加注重质量,至少错别字的问题的好好的关注一下,有可能一周就不是5篇,会开始降低数量,提高质量,希望从这篇开始。
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
MySQL的慢查询日志,用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过 long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。
最近加了几个群,里面的牛人是一个接一个,自己能不说话就不说话,主要是人家说的,看不懂呀。所以人外有人,天外有天 , 多看少说。
在项目里面,多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到,但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来,定期去分析排查,那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了,它提供了SQL慢查询的日志,本文就分享下如何使用吧。
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题,可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍,可能会要运行个十几秒的时间,而且当页数越靠后的话,运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
前不久在写一个分页接口的时候,在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题,那个接口是按照create_time进行排序的,但是对应的表中有很多相同create_time的数据,最后发现是因为 order by 排序的时候,如果排序字段中有多行相同的列值,则排序结果是不确定的。
我们用 docker-compose 部署一套单机版 prometheus 集群,docker-compose up -d 启动后可以直接看到监控效果。
和大多数关系型数据库一样,日志文件是MySQL数据库的重要组成部分。MySQL有几种不同的日志文件,通常包括错误日志文件,二进制日志,通用日志,慢查询日志,等等。这些日志可以帮助我们定位mysqld内部发生的事件,数据库性能故障,记录数据的变更历史,用户恢复数据库等等。
作者:程序员追风 链接:https://juejin.im/post/5dd15451e51d453b3d3d4329
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
1、先查询出90万+10条记录的id,回表查询数据,再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条; 2、先查询出90万+10条记录的id,筛选出最后10条记录的id再回表查询,最后返回10条完整记录给MySQL。 在回表次数很多(limit决定)的情况下,显然第二种方法是比较快的,但是MySQL默认采用了第一种。
每个女孩都是天使,每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里,温馨的女人节骄傲的向我们走来,祝女神节日快乐!
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
视图是指计算机数据库中的视图,是一个虚拟表,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。
慢查询日志主要用来记录执行时间超过设置的某个时长的SQL语句,能够帮助数据库维护人员找出执行时间比较长、执行效率比较低的SQL语句,并对这些SQL语句进行针对性优化。
MySQL中的日志包括:错误日志、二进制日志、通用查询日志、慢查询日志等等。这里主要介绍下比较常用的两个功能:通用查询日志和慢查询日志。
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time(默认是10秒)值的SQL,会被记录到慢查询日志中。
前言:MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。 1. LIMIT 语句 分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_t
Linux查看mysql 安装路径 一、查看文件安装路径 由于软件安装的地方不止一个地方,所有先说查看文件安装的所有路径(地址)。 这里以mysql为例。比如说我安装了mysql,但是不知道文件都安装在哪些地方、放在哪些文件夹里,可以用下面的命令查看所有的文件路径 在终端输入: whereis mysql 回车,如果你安装好了mysql,就会显示文件安装的地址,例如我的显示(安装地址可能会不同) [root@localhost ~]# whereis mysql mysql: /usr/bin/m
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
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