在MySQL中,可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联,可以将小表A放在前面,大表B放在后面。具体的SQL语句可以按照以下格式编写:
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 3 种联表算法:SNL、BNL 和 INL,了解了数据的查询方式是 one by one,联表方式也是 one by one ;并谈到了 ON 和 WHERE,对下图中所说的提出了质疑
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
MySQL 之所以被称之为关系型数据库,是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系,日常开发常见的关联关系如下所示:
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
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。
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
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.
SQL-1:select a.name from tabler a Left Join gtable1 b on a.name = b.name and a.id = 2; (tabler、gtable1分别为分片表、全局表,其中tabler.id 为分片列;两个表配置的节点均为dn1~4)
每每一些很深刻的优化案例时,就会无比想念Oracle里的优化技巧,因为无论是从工具还是信息,都会丰富许多。
理解:查询语句中涉及到的字段来自于多张表,将这种查询称为多表连接查询 语法:select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例: select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积: 现象:表1和表2连接,结果为两表的完全连接结果,数据不正确 表1m行,表2 n行,结果为:m*n 行 产生原因:没有有效的连接条件 解决办法:添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样,但名称不一定一样!一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★: sql92语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接(支持的不太好,mysql压根不支持) sql99语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接(mysql不支持)
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
hello,everyone.爱情只会影响我们打代码的速度,七夕节,我当然打代码了!!!
连接(Join)是关系数据库重要特性,它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典,其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join,奈何 Join 特性实在是好用,广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲,依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢?它们的实现方式是怎样呢?它们之间又有什么区别呢?为什么需要这么多不同的连接算法呢?如果你也好奇这些问题,那么请继续往下阅读,本文将逐一回答上述问题。
我们已经成功存储数据到数据表,但是所有操作都要自行编写代码,很多编程语言和框架会引入 ORM 来解决模型类与数据表记录的映射关系,ORM 架起了 SQL 语句和应用程序之间的桥梁,将模型类和数据表映射起来,将模型类字段和数据表字段建立关联。
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多,数据库操作往往会变慢;而在Java应用开发中数据库更是尤为重要,绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能,如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈;因此,更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
背景:一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多,数据库操作往往会变慢;而在Java应用开发中数据库更是尤为重要,绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能,如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈;因此,更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
接到客户诉求说一条SQL长时间运行不出结果,让给看看怎么回事,SQL不复杂,优化措施也不复杂,但是要想SQL达到最优状态,也是需要经过一番考量并做出选择的。下面借实验还原一下此SQL优化过程。
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
这种情况下会等待product流到来并关联再往下游输出,此时再往product表写数据
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
之前我们了解了优化器的工作原理,相信你已经可以对单表的 SQL 语句进行索引的设计和调优工作。但除了单表的 SQL 语句,还有两大类相对复杂的 SQL,多表 JOIN 和子查询语句,这就要在多张表上创建索引,难度相对提升不少。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
背景 Storm是TRC(腾讯实时计算)平台的核心组件。与Hadoop不同,storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api,开发门槛高,调试困难,效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述,能够快速实现各种实时统计需求,降低使用门槛,提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
一 介绍 约束条件与数据类型的宽度一样,都是可选参数 作用:用于保证数据的完整性和一致性 主要分为: primary key (PK) 标识该字段为该表的主键,可以唯一的标识记录 foreign key (FK) 标识该字段为该表的外键 not null 标识该字段不能为空 unique key (UK) 标识该字段的值是唯一的 auto_increment 标识该字段的值自动增长(整数类型,而且为主键) default 为该字段设置默认值 unsigned 无符号 z
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
两表使用nest loop(以下简称NL)方式进行连接,小表驱动大表效率高,这似乎是大家的共识,但事实上这是有条件的,并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量,是否需要回表,如果大表关联后返回大量数据,然后再回表,这个代价就会很高,大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
当你写一个程序或配置一个服务时,你最终都要持久化存储信息。有时候,你只需要一个 INI 或者 YAML 配置文件就够了。而有时候,一个自定义格式的 XML 或者 JSON 或其他类似的文件会更好。
今天遇到一个很神奇的现象,在数据库中,相同的执行计划,执行SQL所需要的时间相差很大,执行快的SQL瞬间出结果,执行慢的SQL要几十秒才出结果,一度让我怀疑是数据库抽风了,后面才发现是见识不足,又进入了知识空白区。
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:
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。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
把信息分解成多个表,一类数据一个表,各表通过某些常用值(即关系设计中的关系(relational))互相关联;
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
而我们的连接器就是处理这个过程的,连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变,是不会马上生效的,因为用户权限是在连接的时候读取的,只能重新连接才可以更新权限
最近公司项目添加新功能,上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口,而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范,导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效,进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家,因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题,在此从==全局角度==记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
作为一位开发人员,必然要和mysql打交道,平常肯定也写各种各样的sql语句,下面咱们先来看一个非常简单的sql语句
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
关于SQL语句的优化的方法方式,网络有很多经验,所以本文抛开这些,设法在DAO层的优化和数据库设计优化上建树,并列举两个简单实例
老早就计划着这件事了,知道长期使用第三方提供的数据服务可能那天就会挂掉的几率(比如之前的leancloud限制云引擎及域名回收事件),放在第三方或多或少会影响到部分使用其免费服务的群体,但毕竟人家是免费提供到的服务,我们白嫖的就不要在这里说三道四了,只是就事论事来讲数据还是存放在自己的手中最安全可靠。
在MySQL中,执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构,它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时,MySQL会自动对其进行优化,并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时,最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins,他确实讲得简单明了,使用文氏图来帮助理解,效果明显。本文将沿用他的讲解方式,稍有演绎,可以视为该文较为粗糙的中译版。
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