前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
能用程序去做的事,就不要用手,编写自己的代码生成器就是用来解放你的双手,替你做一些重复性的工作。 上篇帖子写了模板的基础 go模板详说 ,有了基础就要做点什么东西,把所学到的东西应用起来才能更好的进步。于是用模板写了一个代码生成器,用于把数据库的表转换成go的struct,目前支持MySQL和PostgreSQL。这篇帖子写实现的思路和一些具体的代码实现。 Github地址: yggdrasill 看一下效果
change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
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。
SQL语句的逻辑处理顺序,指的是SQL语句按照一定的规则,一整条语句应该如何执行,每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
含有子查询的时候,表明各语句执行的先后顺序,如果数字相同,则按照先后顺序执行,如果为 null,则代表是结果集,不需要查询。
我们在设计一个系统的时候,有时候通常为了基础业务,写出的查询sql语句并不高效,从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好,我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能,可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能,并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中,只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中,我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了,从而就可以对这些语句进行调优优化,使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
时间类型:MySQL字段的时间类型该如何选择?千万数据下性能提升10%~30%🚀
主要使用两个函数进行php备份数据库,缺点:不适合备份大型数据库 这里只是讲解下基本原理 备份基本原理过程:连接数据库服务器,查询表,导出表结构 查询数据,存入文件 恢复数据库:连接数据库,导入结构,插入数据 获取表名,使用函数mysql_list_tables mysql_list_tables() 接受一个数据库名并返回和 mysql_query() 函数很相似的一个结果指针。 用 mysql_tablename() 函数来遍历此结果指针 或者任何使用结果表的函数,例如 mysql_fetc
offset:表⽰偏移量,通俗点讲就是跳过多少⾏,offset可以省略,默认为0,表
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
这是笔者自行整理出来的有关sql注入的一些知识点,自己还有些迷迷糊糊,可能有些不对的地方。等学完之后,再来详写一系列的关于sql注入的文章
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。 只扫描索引而无需回表的优点: 1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量。 2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。 3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用 4.innodb的聚簇索引,覆盖索引对innodb表特别有用。(innodb的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值,所以如果二级主键能够覆盖查询,则可以避免对主键索引的二次查询)
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
尝试使用联合注入失败,并且限制了select|update|delete|drop|insert|where|\./i
在任何版本的 Windows 默认安装是现在比以前要容易得多,MySQL巧妙地打包安装程序。只需下载安装包,随地把它解压缩,并运行 mysql.exe. 下载地址:http://dev.mysql.com/downloads/ 页面如下图所示:
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC(Change Data Capture)功能。针对MySQL数据库中的INSERT、UPDATE、DELETE、过滤Query支持,暂不兼容DDL(Data Definition Language)语句。
这里介绍的MySQL相关知识,并不是针对那些想学习DBA的同学,而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点,是我学习MySQL数据库时,觉得有必要掌握的一些知识点。
MySQL 序列是一组整数:1, 2, 3, ...,由于一张数据表只能有一个字段自增主键, 如果你想实现其他字段也实现自动增加,就可以使用MySQL序列来实现。
此时我们可以使用INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE语句
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用,问了:Explain你最关注哪些字段?
相比于5代版本,这款跨越6、7代版本的8代版本有许多的好评,当然我也没体验过5代版本,反正要用就用最新的嘛。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划,即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句,从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句,提升查询语句的性能瓶颈。
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意的)SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。 比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的,这类表单特别容易受到SQL注入式攻击。
MySQL 是一个开源关系数据库管理系统,广泛用于存储、管理和组织数据。使用 MySQL 表时,通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言,提供了多个库,可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。
day26.MySQL【Python教程】 MySQL数据库简介 mysql数据库,是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 查看官方网站http://www.mysql.com/ 查看数据库排名http://db-engines.com/en/ranking 主要知识点包括: 数据库与表的操作 数据的增加、修改、删除 数据的查询(重点) 与python交互 ---- 一、创建库与表 1.1简介 主要知识点包括:能够与mysql建立连接,创建数据库、表,分别从图形界面与脚本界面两个方面讲解 相关的知识点包括:
前言 找到SQL注入漏洞后,我们可以用它来干什么呢?那么本篇文章给大家带来的就是SQL注入漏洞利用技术,现在是时候让我们去体验一下漏洞利用的乐趣了。 正文 第三节 利用SQL注入 3.1、识别数据库
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面,即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗,增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化,首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导,使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升,了解了更多的内部机制,则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
在今年上半年的数据库使用状况调查中,笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况,其中,国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库,国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时,MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名,这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库,你了解多少?这份MySQL自测卷,你会多少呢?
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下,能完成对数据库的操作。
在计算机系统中,锁(Lock)是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源,从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
l 尽可能使用最效率(最小)的数据类型。比如,使用更小的整型以便于获取更小的表。相比INT,MEDIUMINT 通常是个更好的选择,因为MEDIUMINT列少使用25%的空间。
数据库是存储数据的集合的单独的应用程序。每个数据库具有一个或多个不同的API,用于创建,访问,管理,检索和复制所保存数据。
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 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
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
正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计,结果出乎意料的受欢迎?变相刺激了我多写点 Mysql?好吧,如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥,就把今天看的那个菜鸟教程学完吧,到时候估计一点了,就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件,从而返回排序后的查询结果。 你
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析。
SELECT标识符。这是查询中SELECT的序列号,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。如果该行引用其他行的并集结果,则该值可为NULL。
一般情况下,除非需要使用表中所有的字段数据,最好不要使用通配符‘*’。使用通配符虽然可以节省输入查询语句的时间,但是获取不需要的列数据通常会降低查询和所使用的应用程序的效率。通配符的优势是,当不知道所需要的列的名称时,可以通过它获取它们。
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