1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划,再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
开发人员基本都知道,我们的数据存在数据库中(目前最多的是MySQL和Oracle,由于作者更擅长MySQL,所以这里默认数据库为MySQL),服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢?这里向大家介绍下我的个人的理解,欢迎大家评论区批评指正。
在前一篇文章我讲了下 MySQL 的全局锁、表记锁和行级别锁,其中行级锁只提了概念,并没有具体说。
之前的文章中分别介绍了MySQL 8.0在索引方面的新特性--隐藏索引 和 降序索引,详细内容可查看之前的文章内容;
MySQL中的间隙是指索引中两个索引键之间的空间,间隙锁用于防止范围查询期间的幻读,确保查询结果的一致性和并发安全性。
1、hash索引适合等值查询、没办法利用索引完成排序、不支持多列联合索引的最左匹配规则等。
本文接续Mysql专栏 - mysql索引(一)这篇文章,在这篇文章的最后介绍了关于索引页也就是BTree索引页的设计形式,首先需要牢记在Btree索引中索引页也是数据页,在数据页的数据行扩展之后,慢慢扩展出索引页,最后索引页向上继续扩展,他们底层由双向链表进行串联,并且数据行其实也是链表的表现形式,最终组成的结构就是叶子节点是数据页,而上层则是链表组成的索引树。
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长字符串查询的时候,对时间和空间耗费都大,这时候可以创建hash索引或者选择字符串前几位做索引排序,若使用字符串前缀做索引,则会排序失效,用文件排序。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持;接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数,以及JSON路径表达式语法,结合两者,用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。
通常来讲,索引都是基于字段本身或者字段前缀(第 20 篇),而函数索引是基于字段本身加上函数、操作符、表达式等计算而来。如果将表达式或者操作符也看做函数的话,简单来说,这样的索引就可以统称函数索引。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
http://www.cnblogs.com/RunForLove/p/5693986.html
索引:是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。
Mysql开发技巧: MySQL开发技巧(一) MySQL开发技巧(二) MySQL开发技巧(三)
在之前的一次开发需求中使用了 for update 实现悲观锁,最后导致出现了很多的 MySQL 死锁报警,现记录下死锁产生的原因。
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
本文以MySQL InnoDB引擎为基础,讲解索引相关概念以及优化手段,很适合开发以及业务同学参考,避免工作中因为DB性能导致的一系列雪崩问题。
我们对索引这个名词最早的认知应该来自初学任何一门程序设计语言时 的数组吧,数组的下标即是索引,索引有什么用?我们的计算机没有想 像的那么聪明,cpu在查找数据是你如果不指定方式他只会从头到尾依次 遍历,有了索引之后我们就可以对Cpu进行优雅的指挥啦。快速定位,提 升效率!
当索引字段 `phone` 为字符串类型时,字符串查询时候使用了索引`idx_phone`,而数值类型查询时候竟无法使用索引`idx_phone`。
在压测完成后,拿到压测过程中系统的慢SQL,发现其中一条慢SQL如下:的执行计划如下:
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
今天来讲讲 MySQL 索引的相关问题,谈到索引,其实算是有个非常有深度的问题,本人才疏学浅,能力有限,理解不当之处,请各位大佬批评指正!不胜感激;
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是,感兴趣归感兴趣,你得去追呀,还臆想着她主动到你怀里来 ?
img垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂;
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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
一直说要好好复习一下Mysql都木有时间,终于赶上最近新购买了阿里云,决定使用CentOS去试试.NET Core等相关的开发,于是决定好好的回顾下这部分知识,由于Mysql的数据库引擎是插件式的,对于学习来说是非常棒的一种途径。 Tip: 在VS中,利用EF管理Mysql,需要安装mysql-connector-net-xxxx. 先安装MySQL Connetor net,(我还安装了MySQL Connetor ODBC) 控制面版-管理工具-数据源ODBC(双击) 弹出对话框,第一个选项卡,“
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
一.什么是索引 相当于一本数的目录 二.使用索引的好处和坏处 好处:加快查找速度 坏处:占用磁盘空间 三.查看索引命令 命令格式: show index from 表名; 四.索引的算法 Index_type: BTREE (二叉树) Column_name: User Key_name: PRIMARY 五.索引的种类 1. index普通索引(务必掌握) 1.1 使用场景:通常表表中最为查询条件的字段设置为索引字段(性别 班级 名字) 1.2 使用规则 -字段值可以重复 -一个
如果这条sql是写操作(insert、update、delete),那么大致的过程如下,其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的,因为InnoDB 是默认的存储引擎,也是主流的,所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂,所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
爱可生 DBA 团队成员,在公司负责项目中处理数据库问题,喜欢学习技术,钻研技术问题。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源:www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
一条SQL,在数据库中是如何执行的呢?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然,要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期,这是一个非常巨大的问题,涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤,简短的篇幅是绝对无能为力的。因此,本文挑选了其中的部分内容,也是我一直都想写的一个内容,做重点介绍:
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
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