刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
本人在做测试服务的过程中,开发了一个功能,就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id,功能非常简单,就是执行sql语句,处理返回结果,再返回。
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题,无论是在实际工作中还是面试中,都不可避免遇到相应的场景,下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
MySQL性能慢,多半是SQL引起的(慢查询日志会把执行慢的SQL,一五一十的记录下来,就像你的身体一样诚实..)需要根据慢查询日志的内容来优化SQL。
今天给大家介绍两个黑魔法,这都是压箱底的法宝。大家在使用时,一定要弄清他们的适用场景及用法,用好了,就是一把开天斧,用不好那就是画蛇添足。自从看过耗子哥(左耳朵耗子)的博客,都会给对相应专题有兴趣的小伙伴列出几篇拓展文章,我觉得这种方式还是非常不错,所以这篇文章我也会列出几篇扩展的文章,供想更深入思考的小伙伴查阅。
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
1) 应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通,同样一个功能在各个应用中都有实现,后果就是改一处功能,需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统,因各种原因,系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环;
1) 应用间耦合严重 。系统内各个应用之间不通,同样一个功能在各个应用中都有实现,后果就是改一处功能,需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统,因各种原因,系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环;
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某一天,楼主打完上班卡,坐在工位逛园子的时候,右下角的 QQ 闪了起来,而且还是个美女头像!我又惊又喜,脑中闪过我所认识的可能联系我的女性,得出个结论:她们这会不可能联系我呀,图像也没映象,到底是谁了?打开聊天窗口聊了起来
我:嗨,老板娘,有冰红茶没 老板娘:有 我:多少钱一瓶 老板娘:3块 我:给我来一瓶,给,3块 老板娘:来,你的冰红茶 我:玩呐,我要冰红茶,你给我个瓶盖干哈? 老板娘:这是再来一瓶,我家卖完了,你去隔壁家换一下
关联表查询尽量控制在五张表以内(阿里规范中是三张) 在关联查询时,尽量使inner join在前,left/right join在后。 关联查询时,要给关联表取别名。 关联查询时,关联表的字段前需要使用别名.字段名的形式。 关联查询时,on关联条件左侧是当前关联表,右侧是其他关联表。 select a.a1,b.b1,c.c1 from a as a inner join b as b on b.aid = a.id left join c as c on c.bid = b.id 联表规则 联表顺序
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
通过下面的图片可以看出,MySQL基础语法分为四部分:连接数据库,对数据库的操作,对表中的数据操作,对表操作等等。
当然您也可以用gii进行创建,选择连接池处会出现你多数据库配置的相应db名称。如gdb、db
一直想要聊一聊关于开发中更建议使用单表查询+代码层组装 or 联表查询 的问题,在开发中每个同学的开发中有各自的习惯,笔者在公司也和一些同事关于这方面有一些探讨。
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化,大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间;而一个查询是由很多个环节组成,那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化(连接) 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题: 对于服务端来说,可以增加服务端的可用连接数(**MySQL 8.0.
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案,什么是垂直搜索呢。
最近由于应用需要进行多租户改造,对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题,应用的hsf consumer成功率,不是一直都是100,偶尔出现99.99的情况,进一步查应用日志发现,是因为慢sql导致服务超时失败。
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
今天给大家下另一个性能提升神器-STRAIGHT_JOIN,在数据量大的联表查询中灵活运用的话,能大大缩短查询时间。
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
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我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 3 种联表算法:SNL、BNL 和 INL,了解了数据的查询方式是 one by one,联表方式也是 one by one ;并谈到了 ON 和 WHERE,对下图中所说的提出了质疑
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中,SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用;特别在一些中小型应用中,SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
Mysql有两种存储引擎:InnoDB与Myisam,下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别: 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个 文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩 展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩 展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件,InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小,一般为 2GB 事务处理上方
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
当然,本篇也是关于性能优化的,那性能优化就应该一把梭子吗?还是要符合一些规范和原则呢?
作为一名CURD工程师,联表查询应该就算是一项相对复杂的工作了吧,如果表结构复杂一点,左一连,右一连,内一连再加上外一连,很可能就被绕晕的,最终得到的数据集就不是自己理想中的结果;
一共3张表knowledge, knowledge_question, knowledge_answer,数据在6000~10000之间。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
EAV模型是一种数据模型 ,用于描述实体的数量预计会很大,但事实上,实体中要使用的属性数量并不多。 Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性。 EAV模型(E ->实体,A -> 属性,V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上。 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高。
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
MySQL 慢日志(slow log)是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句,为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例,分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
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
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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