执行show create table order_info 发现这个表其实是有加索引的
在二级索引idx_key1中,key1列是有序的,查找按key1列排序的第1条记录,MySQL只需要从idx_key1中获取到第一条二级索引记录,然后直接回表取得完整的记录即可,这个很容易理解。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
今天在线上运维过程中,遇到了一个MySQL的经典索引问题。线上的表结构不方便展示,我模拟了一个表结构用于说明问题:
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题,当加入筛选条件后会出现查询超时的问题,查询全部订单的时候没有问题,SQL如下(数据已脱敏,使用的是MySql):
5.7以前,该项是explain partitions显示的选项; 5.7以后成为了默认选项.
业务需要,LIKE 的时候必须使用模糊查询,我当然知道这会导致全表扫描,不过速度确实太慢了,直观感受,全表扫描不至于这么慢!
执行show create table order_info发现这个表其实是有加索引的
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). limit限制的是从结果集的 m 位置处取出 n 条输出,其余抛弃.
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
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、
步骤 3:指定记录慢查询日志 SQL 执行时间的阈值(long_query_time 单位:秒,默认 10 秒)。
大概就是,在线上执行一条 update 语句修改数据库数据的时候,where 条件没有带上索引,导致业务直接崩了,被老板教训了一波
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
https://www.w3school.com.cn/sql/sql_union.asp
记得那是一条查询SQL,数据量万级时还保持在0.2秒内,随着某一段时间数据猛增,耗时一度达到了2-3秒!没有命中索引,导致全表扫描。explain 中extra显示:Using where; Using temporary; Using filesort,被迫使用了临时表排序,由于是高频查询,并发一起来很快就把DB线程池打满了,导致大量查询请求堆积,DB服务器cpu长时间100%+,大量请求timeout。。最终系统崩溃。老板登场~
通过explain的执行结果我们可以看出,上面的SQL语句并没有走我们的索引a,而是直接使用了全表扫描。
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。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
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
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
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。
昨天,群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis,这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页,而不是架构如何设计!
随着时代的发展,每个新企业家都希望建立下一个Facebook,并结合收集每个可能的数据点以提供更好的机器学习预测的心态,作为开发人员,我们需要比以往更好地准备我们的API,以提供可靠,高效的端点,应该能够毫不费力地浏览大量数据。
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
关于 MySQL 索引,对于研发同学,尤其是后端研发同学,一定不会陌生。我们工作中经常会用到 MySQL 数据库,就肯定会经常用到性能优化方面的设计和考量,常常用涉及到 MySQL 索引。但是关于 MySQL 索引,你真的用对了么?
建表sql大家也不用扣细节,只需要知道id是主键,并且在user_name建了个非主键索引就够了,其他都不重要。
大家都知道,mysql 一个表中可以创建多个索引,但是在执行一条查询语句的时候,mysql 只能选一个索引,如果我们没有指定 mysql 使用某个索引,那么就是由 mysql 的优化器来决定要使用哪个索引了,然而,mysql 也是会有选错的时候。
limit优化:若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行,然后再扫描处后10行,相当于全表扫描,性能很低。 若id为自增,则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数,然后再扫描条数,相当于一个range扫描。 如:Select * from artist limit 100000,10 可优化为: select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
前言 开发需要定期的删除表里一定时间以前的数据,SQL如下 mysql > delete from testtable WHERE biz_date <= '2017-08-21 00:00:00' AND status = 2 limit 500\G 前段时间在优化的时候,已经在相应的查询条件上加上了索引 KEY `idx_bizdate_st` (`biz_date`,`status`) 但是实际执行的SQL依然非常慢,为什么呢,我们来一步步分析验证下 ---- 分析 表上的字段既然都有索引,那么按
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。
本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。
阿里编码规范要求:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的,但是,当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力,并且需要对所有数据进行分页,问题就会出现,为了实现分页,每次收到分页请求时,数据库都需要进行低效的全表遍历。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
随着时代的进步,随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook,随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现,作为开发人员,我们要不断地打磨我们的 API,让它们提供可靠和有效的端点,从而毫不费力地浏览海量数据。
我们在实际业务中经常会使用到explain,因为这里涉及到查询,下面我们来看一个例子,比如我们要查一本书的上一章或者下一章,我们的sql是这样:
当然这个还是非常有实用价值的,工作中你也一定用的上。如果应用得当,升职加薪,指日可待
索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee 表的姓名 (name) 列)的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
内容整理于网络 一、EXPLAIN 做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。 EXPLAIN 输出格式 EXPLAIN 命令的输出内容大致如下: mysql root@localhost:youdi_auth> explain select * from auth_user\G; ***************************[ 1. row ]*************************** id | 1 select_type |
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