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?
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
好久没写文章了,今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题,是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》,里头提到的一个坑。
在 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引。
这里maxOpenConns设置为1,但是这里有两次查询,需要两个连接,通过调试发现一直阻塞在
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
在上篇文章中我介绍了MySQL在C语言中的基本 api,虽然只是基本的接口,但是我们依旧可以发现有这许多问题,比如,创建对象后必须手动释放,查询结果后必须手动释放否则就会有大量的内存泄漏问题出现,当然在C语言中对于MySQL多线程的把握,需要大量的锁去实现,这不仅提高代码的复杂程度,更是进一步的把后续的维护成本大大提升。
如何加快查询,最直接有效的办法就是增加索引,在不使用索引的情况下试图采用其他方式加快查询就是在浪费时间。本文先介绍下MySQL索引的基本数据结构,再对索引的基本规则做下总结。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
此时我们需要使⽤游标,通过游标的⽅式来遍历select查询的结果集,然后对每⾏数据进⾏处理。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
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。
数据管理模块,基于mysql数据库进行数据管理以及封装数据管理模块实现数据库访问。因此,在数据库中,我需要为每一张表创建出对应类,通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数 据,这样的话当我们要访问哪张表的时候,使⽤哪个类实例化的对象即可。
MYSQL * stdcall mysql init (MYSQL *mysql): 初始化一个数据库.如果传NULL.则返回一个数据库对象
提到MySQL优化,索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化,添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
既然我们已经建立了B+树,那么就要好好利用它来加速查询,而不是傻傻的去遍历整张表。
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章,里面好几次都提到了页(Pages)这个概念,但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过,但当时的重点是内存架构,就没有展开深入。
前面其实写了好几篇关于 mysql 索引的文章了,文章中有具体的实例和 sql 语句,这篇文章我想再用纯大白话讲讲 mysql 索引,文中不涉及具体 sql 。
此时我们需要使用游标,通过游标的方式来遍历select查询的结果集,然后对每行数据进行处理。
Python是一种非常流行的编程语言,因为它易于学习、使用,并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面,Python可以很容易地与各种数据库进行交互,其中包括MySQL数据库。
B树和B+树都是一种多路搜索树,常用于数据库和文件系统中进行索引操作。在介绍B树和B+树的区别之前,先来了解一下它们的定义。
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码, Hash索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。
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本节介绍如何自己DIY一个数据库管理工具,可以在页面输入sql 进行简单的增删改查操作。 首先,找到xampp的安装目录,打开htdocs: 新建一个php文件,名称为 mysqladmin.php
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
本文由读者小平同志投稿,小平是一位非常朴实认真的猿,现于某上市证券公司做微服务开发,对 MySQL 优化有深入研究,小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
大家好,我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》,当时写完后,似乎效果还行!
背景 1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimization,简称CBO)。主要是通过一些模型,预测一个查询使用某种
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 2 篇,第 1 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析
关于In与Exists的比较,先说结论,归纳出IN 和Exists的适用场景: 1)IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2)Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3)当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。 4)当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 1. 背景 1.1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimizatio
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
其实这下面每个问题,我都可以讲一篇文章出来!而且这些问题,不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时,如果创建普通索引,在进行like模糊查询时效率比较低,这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
这个问题可能比较抽象,如果对MySQL索引结构不理解的人来说,可能蒙,所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因,主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始,然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K,而不是更大?
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍,这点我在总结的数据库文章里面也提过了,然后我发现我对索引的介绍不全,所以整理了一下自己的笔记,决定来个索引完整版,老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳,但是干货一定也能让你有所收获。
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况,多数人获取数据表行数时都用COUNT(*),但同时也流传了不少其他方式,比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭,其实之前我也不知道到底哪个执行起来快,到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏,其中专门有一节是对这个问题的讨论,看完后也是解除了长久以来的疑惑。
A 有 2 个直接下级B、C, B有2个直接下级D、E, C有2个直接下级F、G
我们都知道当查询数据库变慢时,需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的,我们更应该知道索引的原理,因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
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