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~)
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
在之前MySQL的版本中,只能通过显式的方式删除索引,如果删除后发现索引删错了,又只能通过创建索引的方式将删除的索引添加回来,如果数据库中的数据量非常大,或者表比较大,这种操作的成本非常高。在MySQL 8.0中,只需要将这个索引先设置为隐藏索引,使查询优化器不再使用这个索引,但是,此时这个索引还是需要MySQL后台进行维护,当确认将这个索引设置为隐藏索引系统不会受到影响时,再将索引彻底删除。这就是软删除功能。
与其它主流商业数据库一样,TiDB 的查询优化器负责用户及系统查询的优化,生成有效且高效的执行计划由执行器来执行。而优化器生成的执行计划的优劣直接影响查询的执行效率和性能。「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例,向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用。本文为系列文章的第一篇,将简要介绍 TiDB 的查询优化器的优化流程。
今天我们一起来聊聊MySQL 8.x版本中新增的三大索引。MySQL 8.x中新增了三种索引方式,这三种索引方式直接让MySQL原地起飞了,如下所示。
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,
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。
需要注意的是,查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划,以提高查询性能。同时,可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划,以帮助调优查询性能。
(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。
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。
slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件(默认情况下保存在MySQL的数据目录中)
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时将随机的事件变成顺序事件。
1,插拔式的插件方式 ,插拔式的插件方式 2,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可 ,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。 3,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应 ,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应的一个 的一个frm文件(表结构定义描述文件)
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。
《高性能MySQL》指导 性能优化 1.表优化 2.索引优化 3.查询优化 4.服务器优化 5.系统与硬件优化 稳定优化 1.复制 2.可拓展 3.高可用,避免单点失效等 4.云 5.备份恢复 1.表优化 选择合适的数据类型 减少列和关联 反范式冗余 缓存表、计数器表 2.索引优化 索引独立放在符号的一侧 前缀/翻转后缀索引 合适的多列索引顺序 聚簇索引(索引组织表) 覆盖需要返回字段索引 索引排序 压缩 移除冗余和重复索引 (唯一和主键都是索引) 索引减少锁
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。
客户端将查询的select sql,按照mysql通信协议传输到数据库服务。数据库服务接受查询sql,执行sql前判断要执行的sql是否是查询语句。
这个sql的执行步骤如下: 1、查询出来d表中的某个id字段包含多个id值的所有的数据(因为此表是1-n的关系,所以需要去重,仅需要拿到不重复的id才可以继续下一个步骤);可以看到此步骤我把查询出来的多个值的结果给生成的了一个子表名为sss;
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
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。
本篇文章为 TiDB 查询优化及调优系列的最终篇,主要汇集了一些用户常见的 SQL 优化案例,从背景、分析、影响、建议、实操几个角度进行解析。关于 SQL 调优原理的介绍见前面章节。
原文链接:https://mysqlserverteam.com/histogram-statistics-in-mysql/
mysql中存在4个控制权限的表,分别为user表,db表,tables_priv表,columns_priv表, mysql权限表的验证过程为:
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
首先开启慢查询日志,由参数slow_query_log决定是否开启,在MySQL命令行下输入下面的命令:
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?
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,本节内容讲述的索引优化的内容,另外本部分内容涉及很多优化的内容,所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解,对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询,今天有空便进行了整理,以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例,查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章,同时需要显示这些文章的热评数目
要想写出更好的 SQL,一些基础概念和 SQL 调试是必不可少的。下面我们来看下查询优化器给我们做了哪些优化,执行器真正执行的 SQL 语句是什么。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
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。
在 mysql 中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
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。
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优,那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题,不管你使用的是开源Mysql数据库,还是云原生数据库,或者是其他数据库,SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库,那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节,对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划,这意味着 IO 以及 CPU 代价最小,来达到最大的查询性能。
前几天在网上进行了一个面试,关于数据库方面的面试题其实也没少背,但是这个面试官的问题多少让我有些触不及防,他没有询问比较常见的基础语法和优化的问题,而是让我解释一条SQL从客户端到服务端的执行流程,这让我十分尴尬,因为平时只顾应用层面的东西,没有真正去理解到更深层次的东西,所以遇到非常规问题,很容易蒙圈,希望大家以我为鉴,学习一个知识要尽量达到"知其然、知其所以然",这样即使面试官变换问题的角度,我们也能更好的应对回答,叨唠完了,正片开始!
表示从表employees 中取出从10000行开始的5行记录。看似只查询5条记录,实际这条SQL是先读取10005条记录,然后抛弃前10000条记录,然后读到后面5条想要的数据。没有添加单独的order by,表示通过主键排序。
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。
https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689071.html
索引顺序 规则:从左往右 最左前缀 where id=1 order by orderindex
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。
我们一般都不会去操作数据库本身,「而是通过SQL语句调用MySQL,由MySQL处理并返回执行结果」。那么SQL语句是如何执行sql语句的呢?
每当我们遇到数据库查询耗时过长,总会第一时间想到,在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据,但是我们真的清楚究竟什么是索引,为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗?接下来请大家根据下文,一起深入索引的世界吧。
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
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。
该sql命中了索引,但未覆盖索引。 select * from s1 where id=123;
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
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