5.合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
针对索引失效的排查,关键步骤包括确定需要分析的SQL语句,并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划,即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句,从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句,提升查询语句的性能瓶颈。
你写的每条SQL都是全表扫描吗?如果是,那MySQL可太感谢你了,每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言:你不知道索引吗?你写的SQL索引都失效了不知道吗?慢查询不懂啊?建那么多索引干嘛呢。。。
table name = test、column1 = id、column2 = name.
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表,可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈,帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。(说白了,就是优化SQL的工具)
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求,但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗? 假设你要查询城市是苏州的所有人名字,并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄,这条 sql 语句应该如何写? 首先创建一张用户表,sql 语句如下: CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
在 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引。
上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用,问了:Explain你最关注哪些字段?
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)是数据库中的两种索引类型,它们在组织和存储数据时有不同的方式。
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
本文索引优化包含对 MySQL索引(三)explain实践,优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
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。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
在上一篇文章中,我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
在这个信息爆炸的时代,数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表,MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中,索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引,我们可以显著提升数据库的查询速度,从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法: EXPLAIN SELECT select_options;
在可重复读隔离级别下,事务在启动的时候就拍另一个快照。注意,这个快照时基于整库的。
全字段排序在内存中进行,不涉及磁盘IO、不需要回表操作,但数据量受内存大小影响,有局限性。 语句执行流程:
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理,这一部分的知识,在工作中经常被使用到,在面试中也几乎是必问的。所以,不管是面试造火箭,还是工作拧螺丝,掌握索引的工作原理,都是十分有必要的。
数据库技术爱好者,爱可生 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查,擅长 MySQL 主从复制及优化,喜欢钻研技术问题,还有不得不提的 warship。
上面ID索引树进行查找记录的过程叫回表,可以看出k树索引树进行了三次查询,Id索引树进行了两次查询。查询数据过程中是否可以避免回表查询呢,
MySQL支持多种数据存储引擎,其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
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。
MySQL 5.7.11引入了InnoDB表空间加密,该加密启用了对每表文件表空间的支持,此博客中将讨论此功能。
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.
如果使用的 M 系列的 Mac 本的同学,需要找下支持 linux/arm64/v8 的版本。
今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
前面几篇MySQL系列的文章介绍了索引,事务和锁相关知识,那么今天就让我们来看看当我们执行一条select语句和一条update语句的时候,MySQL要经过哪些步骤,才能返回我们想要的数据。
PS:本文只讲解了一个实例,中间用到了两个mysql的索引相关概念,覆盖索引和最左前缀索引,需要读者自行学习一下.
接触过很多使用MySQL的人,当询问他们使用哪种图形化工具对MySQL数据库执行操作管理时,得到的答案五花八门,却很少有人使用MySQL官方的图形化工具MySQL Workbench。在这篇文章里,将为大家介绍一下这款官方的图形化工具的功能和特点,希望能够让更多的人了解它,使用它。
在用explain对select语句进行执行计划分析时,我们常常会其中的Extra字段中出现Using index或Using index;Using where或Using where或Using index condition,那么这四者有什么区别呢?哪个检索的性能更好呢?
数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。因为这样的数据类型占用的内存、磁盘更低,CPU处理时间也更少。举个常见的例子。
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
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
日常开发中,我们使用mysql来实现分页功能的时候,总是会用到mysql的limit语法.而怎么使用却很有讲究的,今天来总结一下.
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
在现如今的软件开发中,关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql,都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的,这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中,最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构,采用不同的SQL语句,性能上可能千差万别。本文,就基于MySql数据库,来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
2、由于覆盖索引可以减少树木的搜索次数,显著提高查询性能,因此使用覆盖索引是一种常用的性能优化方法。
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)。
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