官网的解释大概意思就是:next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》中已经介绍了主键索引的加锁范围,现在来回顾一下:
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据,以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中,我们将详细介绍SQL中的分页查询,包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录,然后抛弃前m条,读后面n条想要的,所以m越大,偏移量越大,性能就越差。
来源:jianshu.com/p/0768ebc4e28d 有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms); 操作:查询条件放到子查询中,子查询只查主键ID,然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段; 原理:1、减
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。
在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击. 解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.
原文地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
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)。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
DEPENDENT UNION:连接查询中的第2个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询;
Mysql的limit用法
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
前面的文章写过 MySQL 的事务和锁,这篇文章我们来聊聊 MySQL 的 Explain,估计大家在工作或者面试中多多少少都会接触过这个。可能工作中实际使用的不多,但是不论的自己学习还是面试,都需要掌握的。
哈喽,小伙伴们好呀。我是狗哥,今天打算跟大家聊聊一个很基础的 MySQL 命令 —— explain。这个命令相信很多小伙伴都熟悉并且几乎每天都会使用,反正我是这样的。那为什么还要写呢?
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
myisam只支持表锁,innodb支持表锁和行锁。锁机制消耗性能,容易发生阻塞,拖慢网站速度。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第七篇,总结了MySQL是如何解决幻读的。
相信很多做性能测试的朋友都知道,性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等,我们还需要了解Mysql性能,那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢?
注:本博文基于数据库之基本查询示例(一) 1、查询fruits表中每个s_id对应的所有f_name值
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~
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别,读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
本文所说的 MySQL 事务都是指在 InnoDB 引擎下,MyISAM 引擎是不支持事务的。
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制. 在mysql中更是用处多多, 今天就一起看下mysql中的行级锁. 它主要包括行锁, 间隙锁, 临键锁三种. 首先我们先了解几个基础概念.
写在前面:最早接触的MySQL是在三年前,那时候MySQL还是4.x版本,很多功能都不支持,比如,存储过程,视图,触发器,更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始,MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了;复制、集群、分区、分布式事务,这些企业级的特性,使得现在的MySQL,完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器,尽管节约成本是一个因素,但是没有强大功能作后盾,则是不可想象的)。虽然,MySQL还有很多不足,比如,复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进,但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了,更何况它是opensource的。这段时间没有事,出于好奇,略微的研究了一下MySQL,积累了一些资料,欲总结出来。这些资料打算分为两部分,上部主要讨论MySQL的优化,其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》,如果有时间,以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手,希望你不吝赐教;如果你是新手,希望对你有用。
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
在MySQL中,我们知道加索引能提高查询效率,这基本上算是常识了。但是有时候,我们加了索引还是觉得SQL查询效率低下,我想看看有没有使用到索引,扫描了多少行,表的加载顺序等等,怎么查看呢?其实MySQL自带的SQL分析神器Explain执行计划就能完成以上的事情!
开始使用: 默认情况下,MySQL数据库没有开启慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数。 通过show variables like '%slow_query_log' 查看是否开启了慢查询日志
用 show processlist 命令查看 Waiting for table metadata lock
**读锁:**共享锁S-lock,读操作时添加,所有用户(包括当前用户)只可读不可写
最近遇到这样的一个奇怪的问题——SQL中排序分页的查询结果中出现了重复数据。百思不得其解,检查了代码,没有发现任何问题,但这种现象就是会出现。
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果,如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树,如果出现错误,报SQL解析错误。如果正确,向下传递 解析时主要检查SQL中关键字,检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
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~)
所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序,比如二叉树的算法和哈希算法,哈希算法是通过建立特征值,然后根据特征值来快速查找,而用的最多,并且是mysql默认的就是二叉树算法 BTREE,通过BTREE算法建立索引的字段,比如扫描20行就能得到未使用BTREE前扫描了2^20行的结果,具体的实现方式后续本博客会出一个算法专题里面会有具体的分析讨论;
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
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.
写SQL语句不难,稍微系统学习过数据库相关技术的人都能做到,但想要写好SQL却也不是一件易事,在大多数编写SQL的时候,很多人都是以实现需求为原则去撰写的,当一条SQL写出来之后,只要能满足业务需求就行,不会考虑它有没有优化点,能不能让它跑的更快。
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加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制,在该事务释放锁之前,其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
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