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。
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。
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最近在某平台学习一个关于oracle SQL优化培训课程中,听讲师在讲到not in的知识点时说:“not in的子查询是不等于的关系,不能用索引。跟in使用nested loops可以走索引的执行计划不一样”。 这个说法跟参加老师您的培训时学到的内容不太一样,到底以哪个为准呢?
有网友请我帮忙诊断一个SQL性能问题, 说是mysql的库, 内层查询没能使用外层的谓词条件,导致sql执行较慢.
提到复杂查询,MYSQL 头疼的旅程就开始了,当然优化的方法和其他的数据监控也不大同,MYSQL的语句优化属于发散性思维,只要你能用上的方法都可以,可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
执行show create table order_info 发现这个表其实是有加索引的
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中,笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景,然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中,我们有时候会碰到明明已经建了索引,但是查询速度还是上不去的问题,这时候就要当心了,有可能你的查询语句根本就没使用到索引,因为Mysql索引在某些情况下会失效,今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解,我们先建2张表:user表和address表(由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样,所以本文所举的例
对于单列索引,索引值区间可以方便地用WHERE语句中的相应范围条件表示。优化器在常量传播阶段,会将一些非常量值转换为常量。
1.单独引用复合索引里非第⼀位置的索引列 假如有INDEX(a,b,c), 当条件为a或a,b或a,b,c时都可以使用索引,
过滤条件在WHERE子句后面,以一定的方式来拼接SQL,全文索引的使用有特定的语法:
(1)SELECT子句是必选的,其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
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
慢查询指的是数据库中执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。不同业务场景下,这个阈值通常各不相同。在我们公司内部,这个阈值被设定为 1 秒钟。也就是说,任何执行时间超过 1 秒的 SQL 语句都会被视为慢查询。
select id,name from product limit 866613, 20
在MySQL数据库使用规范或优化建议中都明确说类似 like '%a%'的写法不走索引。那么,真的是在任何条件下这种写法都不能走索引么?
执行show create table order_info发现这个表其实是有加索引的
Mysql模糊查询正常情况下在数据量小的时候,速度还是可以的,但是不容易看出查询的效率,在数据量达到百万级,千万级的甚至亿级时 mysql查询的效率是很关键的,也是很重要的。
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景:最近接触到一个诊所的项目,主要做二次开发,由于甲方没法提供测试数据库(只有生产环境),且二次开发还是基于之前的数据库结构,给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大,我们也没法直接在生产库下二次开发(胆小),我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下,迁移的是表结构和表中数据,大概一个表在400M左右(300万条数据),全是InnoDB的存储引擎,而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求,我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
对于行锁和表锁的含义区别,在面试中应该是高频出现的,我们应该对MySQL中的锁有一个系统的认识,更详细的需要自行查阅资料,本篇为概括性的总结回答。
第一章:数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称,表名称,字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*) 呢?无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count。
这篇文章主要向大家介绍Mysql模糊查询like效率,以及更高效的写法,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。
想想这样的查询语句开发都会写出来,逻辑是统计10月份来的员工的平均年龄。如果是MYSQL 的开发或DBA 可能会建议写成这样
最近在刷LeetCode中数据库题目时,有一道排名题目,用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现,想想也算是有趣。
比如:select * from t_user where username = '' and password '''or 1 =1#
MySQL和Oracle都是Oracle公司旗下的关系型数据库,在最近几年全球关系型数据库使用排行榜上,一直占据头两把交椅(下图是2020年2月的一个排名)。
前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
Json 作为程序员最受欢迎的数据格式,使用的越来越广泛了,如果你目前使用的数据库不支持JSON的格式,那显然是满足不了程序员以及 程序微服化的需求以及消息传递和消息承载的要求。
对于行锁和表锁的意义差异,在面试当中可能出现得频率较高,我们应对MySQL中的锁有一个体系化的了解,更详尽的内容需要自行查找相关资料,本文仅精要总结回答。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*) 呢?
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,巧用这19条技巧,至少提高3倍效率,具体如下:
最近公司的系统一点点的开始了拆分,从ORACLE 转移到 MYSQL 中,部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来,直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点,1 逻辑上移,数据库不在是承担你逻辑的第一选择,程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化,数据库将变得不再那么重要,而是仅仅是承载数据的地方,或者甚至高级的设计,数据库将变得可有可无,这当然也的和业务挂钩,不是放之四海都OK。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。
本文总结了 19 条关于 MySQL 的优化方案,本文的优化方案都是基于 “ MySQL-索引-BTree 类型 ” 。希望对你有帮助,码字不易,如果觉得有用,感谢分享。
有时候我们会遇到:在查询sql的时候,假如有100w条数据,会出现慢sql告警,这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理(原因有很多种,主要分析你的日志)。那接下来我们就得去优化sql了。
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
oracle mysql 5.7.8 之后增加了对json数据格式的函数处理,可更加灵活的在数据库中操作json数据,如可变属性、自定义表单等等都使用使用该方式解决。
其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
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