从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
一 介绍 MySQL 5.6版本提供了很多性能优化的特性,其中之一就是 Multi-Range Read 多范围读(MRR) , 它的作用针对基于辅助/第二索引的查询,减少随机IO,并且将随机IO转化为顺序IO,提高查询效率。 二 原理 在没有MRR之前,或者没有开启MRR特性时,MySQL 针对基于辅助索引的查询策略是这样的:
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项,排序不要用复杂的函数,范围查找的时候,左边的列有索引效果,后面的列没有,除非指定特定值,like模糊查询时候,前面不要用%,asc desc不要混用。索引排序之所以快,因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的,所以直接取出数据就好,不需要在磁盘和内存中排序。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能,主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志,我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题,然后在进行优化,敬请期待MySQL慢查询日志篇
随机记录的获取这样的需求可能会经常有,例如审核,抽查,采样,等需求,当然还有抽奖程序这样的需求。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
3)尽量避免NULL:很多表都包含可为NULL(空值)的列,通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列,对于Mysql来说更难优化。
使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引,尽量避免 extra 列出现:Using File Sort、Using Temporary 等。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化?动不动就分库分表,但是实际上有几个有分库分表的经验呢?下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说,order by 排序是一个常见的业务功能,将结果根据指定的字段排序,满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化,order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
你是砍柴的,他是放羊的,你和他聊了一天,你们决定合作一起开个烤全羊的店,你的柴烤出来的羊很美味,他的羊纯天然的,几年后你们公司上市了...
索引是一种数据结构。官方描述为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化,本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点:
1、减少数据冗余:(数据冗余是指在数据库中存在相同的数据,或者某些数据可以由其他数据计算得到),注意,尽量减少不代表完全避免数据冗余;
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题,数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。因为这样的数据类型占用的内存、磁盘更低,CPU处理时间也更少。举个常见的例子。
银行的面试跟互联网公司的面试还是有区别。银行除了技术面试之外,还会有结构化面试、无领导讨论的面试问题,这类形式主要是考察同学们的软实力,以及解决问题的思路。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能,本文主要介绍在MySql数据库中索引类型,以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 1、概述 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能,接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型,以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 注:这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2、索引的优点 大大减轻了服务器需要扫描的数据量,从而提高了数据的检
排序时索引也用到了,只不过此时该索引不是用来查询,而是用来排序,explain没有展示出来
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上,聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行,而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取,无需进行多次磁盘I/O效率很高。
一、什么是MySQL索引? 想象一下,你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引,你需要走过每一个书架,查看每一本书的标题,这会非常耗时。但如果有一个索引卡片,告诉你每本书的位置,你就可以直接走到那本书所在的书架,快速找到你想要的书。在MySQL数据库中,索引就类似于这个索引卡片,它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
前文已经说了explain命令的大部分参数,接着图解: EXPLAIN 实战-1这篇文章把explain的key_len参数分享完,接着分享最左前缀原则,建立如下的表,其中name列和address列都建立了索引
我在上一篇文章,为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求,希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。
上篇文章我们说了创建索引的方法,有聚簇索引、辅助索引、前缀索引、联合索引等,也说了如何利用索引的排序功能,接着本篇文章主要来说一说索引的几种优化策略,首先我们先说下回表的概念。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
实践是检验真理的唯一途径,本篇只是站在索引使用的全局来定位的,你只需要通读全篇并结合具体的例子,或回忆以往使用过的地方,对整体有个全面认识,并理解索引是如何工作的,就可以了。在后续使用索引,或者优化索引时,可以从这些方面出发,进一步来加深对索引正确高效的使用。
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。
这篇文章会讲解索引的基础知识,但主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理,里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书,也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识,可以参考我的这篇博客:面试官问你B树和B+树,就把这篇文章丢给他
1、隔离级别有四种: READ UNCOMMITTED(未提交读),同事务中某个语句的修改,即使没有提交,对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED(提交读),另一个事务只能读到该事务已经提交的修改,是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题,一个事务中两次读取同一个数据,由于这个数据可能被另一个事务提交了两次,所以会出现两次不同的结果,所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读(两次结果不同)和幻读(出现新的或者缺少了某数据)。 REPEATABLE READ(可重复读),这个级别不允许脏读和不可重复读,比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE(可串行化),这儿实现了读锁,级别最高。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的,所以将导入的数据按照主键的顺序排列,可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键,那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键,所以如果可以给表创建一个主键,将可以利用这点,来提高导入数据的效率。
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