数据库查询相信很多人都不陌生,所有经常有人调侃程序员就是CRUD专员,这所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
数据库查询相信很多开发人员都不陌生,经常有人称程序员工作就是写CRUD,所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个,用哪个统计数据的效率会高些,每次开发每次去百度找前辈的经验介绍,但是每次得到的建议总是会有些差别,今天看到了一篇阿里关于count的文章,觉得挺好,在这里分享一下,顺便加上一些个人的使用建议。
扫描全表,读到server层,判断字段可空,拿出该字段所有值,判断每一个值是否为空,不为空则累加
大家好,又见面了,我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区,有同学留言问到:在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、c
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
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。
在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。 需要注意的是,下面的讨论
slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。
大家好,又见面了,我是全栈君。 在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能,有哪些
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~
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在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
对于分区表的检索无非有两种,一种是带分区键,另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快,不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景,但不能以偏概全,要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数,如果没有达到预期效果,则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句:
这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数。
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
眼下用的最多的关系型数据库数MySql莫属了,之前也用过其它各种数据库。最近使用MySql一段时间了,突然好奇心下,想看看MySql到底性能如何?刚好最近手上有一份2000W的数据集,刚好拿过来练练手。
统计数据的需求在我们日常开发中是非常容易遇到了,MySQL也支持多种的计算的函数,
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
网上有很多关系型数据库各种count操作孰优孰劣的文章,如下是曾经写过的有关Oracle和PG中count的文章,
在实际开发过程中,统计一个表的数据量是经常遇到的需求,用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*),COUNT(1)或者COUNT(字段),但是表中的记录越来越多,使用COUNT(*)也会变得越来越慢,本文我们就来分析一下COUNT的性能到底如何。
优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志。第二个,慢查询日志存储位置。第三个,没有使用
ORDER BY 排序后,用 LIMIT 取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
ORDER BY排序后,用LIMIT取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
小弟新写了一个功能,自测和测试环境测试都没问题,但在生产环境会出现偶发问题。于是,加班到12点一直排查问题,终于定位了的问题原因:Mysql Limit查询优化导致。现抽象出问题模型及解决方案,分析给大家,避免大家踩坑。
基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?
在工作中遇到count(*)、count(1)、count(col) ,可能会让你分不清楚,都是计数,干嘛这么搞这么多东西。
对于分区表的检索无非有两种,一种是带分区键,另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快,不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景,但不能以偏概全,要针对不同的分区表定义来写最合适的SQL语句。用分区表的目的是为了减少SQL语句检索时的记录数,如果没有达到预期效果,则分区表只能带来副作用。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1),而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步,所以SELECT COUNT(1)效率更高“,甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码,绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1),觉得有必要搞清楚这个问题。
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
对于大多数中小型应用,最多和最明显的的性能问题应该是出自最底层的数据库,数据库的性能又很复杂,SQL优化,索引等等,
cout(*)和count(1) 没区别,但是cout(列名) 不统计为 null 的
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
这里的索引有auditstatus和productid,可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
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