（0）可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
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。
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
通过梳理 MySQL中的 SQL执行过程我们发现，任何流程的执行都存在其执行环境和规则，主要导致慢查询最根本的问题就是需要访问的数据太多，导致查询不可避免的需要筛选大量的数据。今天来跟大家聊聊问题定位和问题解决。
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory存储引擎，如果数据量太大会选择b+树。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列（范围之后的索引全失效） 2.5. 使用覆盖索引，少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候，前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询，然而，索引创建的好，并不意味着查询就一定快，影响查询效率的因素特别多，今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
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
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文中，浙大的研究者提出了一种名为 Transformed Query Synthesis（TQS）的方法。在运行了 24 小时后，TQS 成功找到了 115 个漏洞，包括 MySQL 中 31 个、MariaDB 中 30 个、TiDB 中 31 个、PolarDB 中 23 个。 2023 年度的 ACM SIGMOD/PODS 国际数据管理大会（SIGMOD 2023）将于当地时间 6 月 18-23 日在美国西雅图举办。近日，该会议公布了最佳论文名单，微软研究院的《Pr
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
mysql查询过程： 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存，如果命中缓存，则返回结果，否则，继续执行。 服务器进行sql解析，预处理，再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
一 前言 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布的经典著作《黑天鹅》中对“黑天鹅现象”的定义是
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
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。
前两天在刷朋友圈，看到一个视频号链接，说有个云数仓，比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了，原来是 SelectDB 公司的“为数而生，因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
随着大数据时代的到来，数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各类业务场景。然而，当数据量达到上亿级别时，查询性能可能会显著下降，严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧，并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率，大约有10个，重点几个主要就是const，ref，range ，index，all。Const效率是最块的，成本可以忽略不计，主要通过主键或者唯一值查询的sql。还有比const更快的system，这种时候必须是mysql优化器内部精确计算查询成本，所以system不适用于innoDB，只适用于myISAM。Ref代表用的是索引b+tree查询的时候，比如用连接查询的时候，连接查询的条件是索引唯一值，这时候还分为eq-ref，er-ef是当被驱动表查询的是主键或者唯一二级索引的时候，这时候就是显示eq-ref。当连接表的条件是普通索引查询的时候，这时候显示就是ref，range顾名思义就是索引区间查询的时候，index代表查询覆盖索引的时候，all就是放弃索引全盘扫描了。
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为： order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中： oid，订单ID，主键 date，下单日期，有普通索引，管理后台经常按照date查询 uid，用户ID，有普通索引，用户查询自己订单 status，订单状态，有普通索引，管理后台经常按照status查询 money/time，订单金额/时间，被查询字段，无索引 … 假设订单有三种状态：0已下单，1已支付，2已完成 业务需求，查询未完成的订单，
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式。
CSDN & 阿里云 & 知乎 等平台优质作者，擅长Oracle & MySQL等主流数据库系统的维护和管理等
最近在刷LeetCode中数据库题目时，有一道排名题目，用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现，想想也算是有趣。
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构，因为需要梳理的知识点太多，所以额外用一篇。
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。
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持，而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中，EXPLAIN是一项强大的工具，可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划，从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字，以揭开查询执行计划的面纱。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的，当查询表中的记录时，需要先把数据或者索引加载到内存中，然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
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～）
查询语句的执行计划和SQL调优，是MySQL实践中对开发人员最为常见的一个技能了。
《MySQL是怎样运行的》这本书是我第一次阅读数据库相关的知识的一本书，也是我在工作后快速理解数据库运行原理的第一本入门书。这本书在豆瓣上面的评分为9.4分，这个分数比较中规中矩，传送门在这里：https://book.douban.com/subject/35231266/。先来目睹下这本书的封面吧～
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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
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
前面说了semi-join，这个是在where或者on语句后面，in里面，并且外层的条件必须用and与子查询连接，semi-join的作用就是，不管子查询有多少条数据返回，都不管，外层都只查询出来外层表数据，如果不符合条件，可以用物化表或者in变exists方法优化。还有派生表查询，可以内外合并，不行的话就物化查询。
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.4 版本已于 2024 年 6 月 26 日正式发布。在 2.1.4 版本中，我们对数据湖分析场景进行了多项功能体验优化，重点修复了旧版本中异常内存占用的问题，同时提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能、稳定性及易用性，欢迎大家下载使用。
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率，还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中，查询优化更是不可忽视的重要环节。
这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。
假如有联合索引 (emp_no 、title、from_date )，那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引，而title 和 from_date 则使用不到索引。
本文的意义是在使用过程中，对一些查询进行一些优化，使查询效率提升。 无论是在单表查询，还是在多表查询，或者是分布式表的查询。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
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