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对于我们这些MySQL的使用者来说,MySQL其实就是一个软件,平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化,我们如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线,所以是时候掌握真正的技术了。我们在第一章的时候就曾说过,MySQL Server有一个称为查询优化器的模块,一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化,优化的结果就是生成一个所谓的执行计划,这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询,表之间的连接顺序是啥样的,最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询,并将查询结果返回给用户。不过查询优化这个主题有点儿大,在学会跑之前还得先学会走,所以本章先来瞅瞅MySQL怎么执行单表查询(就是FROM子句后边只有一个表,最简单的那种查询~)。不过需要强调的一点是,在学习本章前务必看过前边关于记录结构、数据页结构以及索引的部分,如果你不能保证这些东西已经完全掌握,那么本章不适合你。
一般情况下,我们会在一个索引上较多的使用等值查询或者范围查询,此时索引大多可以帮助我们极快的查询出我们需要的数据。
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。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式
上一章(第15期:索引设计(索引组织方式 B+ 树))讲了数据库基本上都用 B+ 树来存储索引的原因:适合磁盘存储,能够充分利用多叉平衡树的特性,磁盘预读,并且很好的支持等值,范围,顺序扫描等。这篇主要介绍 MySQL 两种常用引擎,MyISAM 和 InnoDB 的索引组织方式,了解这些存储方式,对数据库优化很有帮助。
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构,因为需要梳理的知识点太多,所以额外用一篇。
一阵熟悉的起床闹钟响起,小菜同学醒来竟发现周围都是导致索引失效的原因:性感迷人的索引使用不当、可爱活泼的存储引擎无法识别索引列、刁蛮任性的优化器不选择索引...
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候,最常见的就是给表加上合适的索引了,那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的,比如一些后台管理系统,我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
上一篇文章《MySQL 8.0 JSON增强到底有多强?(一)》,我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型,相信大家对JSON数据类型有了一定的了解,那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引?
Dupal是一个强大的CMS,适用于各种不同的网站项目,从小型个人博客到大型企业级门户网站。它的学习曲线可能相对较陡,但一旦熟悉了它的工作方式,用户就能够充分利用其功能和灵活性。在本文中,我们将介绍如何使用Docker快速部署Drupal,并且结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问
上篇文章MySQL的优化利器:索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀,我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识(有不理解的概念可以看上篇文章哈~)
本文是用来系统阐述在MySQL中,不同语句在各种条件下的加锁情况,并不是解释各种锁是什么(或者说加锁的本质是什么)
索引的作用就是为了加快搜索,计算机要处理的数据非常复杂,为了快速检索多种多样的数据,聪明的程序员们就发明了各种类型的索引。
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不少的书或博客,在介绍InnoDB引擎索引原理的时候,都会给出如下类似的两幅图(比如参考博客2和3):
最近,在瑞典 MySQL 用户组 (SMUG) 期间,我举办了一场专门讨论MySQL InnoDB 主键的会议。
上篇文章说了,mysql5.6.6版本之前数据默认在系统表空间,之后默认在独立表空间,innodb因为索引和数据在一个b+树,所以两个文件,一个文件结构,一个存数据,myISAM则是三个文件。一个聚簇索引有两个段,叶子段和非叶子段,一个段有他专属的区,数据刚开始存在碎片区,不属于任何段,直属表空间。
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over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
学习Mysql, 总会有一座绕不过去的大山, 那就是锁。理论上,锁的花样再多,也超不出操作系统课上讲的那些范畴,但是Mysql锁让我翻车了。
My Batis 一级缓存存在于 SqlSession 的生命周期中,是SqlSession级别的缓存。在操作数据库时需要构造SqlSession对象,在对象中有一个数据结构用来存储缓存数据。不同的SqlSession之间的数据缓存是不能共享的。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
我们都知道缓存,缓存的作用也都是非常的明显,为了减轻数据库的压力,有些时候查询数据的时候,会把数据存入到缓存中,等接下来相同的请求查询数据时,直接从缓存中获取数据,不用再去访问数据库了,而合理使用缓存是优化中最常见的,避免频繁操作数据库,减轻数据库的压力,同时提高系统性能。
当一个事务想对这条记录进行改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构,如果没有,就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如,事务T1要对这条记录进行改动,就需要生成一个锁结构与之关联
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?
很多玩过 CloudStack的童鞋,或多或少在刚刚入门 CloudStack的时候,对一个搭建环境需要做N多次的创建,删除才能最终运行好一个云环境,但是在这个过程中,如果遇到问题,找不出其他方法解决的话,很多新手暂时能够想到的就是重新创建环境,在这个过程中,有几项注意点需要提醒各位,否则即使重建好了环境,也会由于某些配置的残留而导致新的环境出现新的问题。
这种说法愈演愈烈,甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说,举个例子。假如我们有个表s1,结构如下:
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 背景 客户发现一个非预期内的锁等待现象,线上频繁出现锁告警,出现问题的case可以简化成以下SQL: # 表结构和表数据CREATE TABLE `tab1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int NOT NULL, `status` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT '1', PRIMARY KEY
在日常开发中,mysql存储引擎默认是用innoDB,存储引擎分为innoDB,myISAM,memory,innoDB支持事务,myISAM不支持事务,memory是在内存中,不存储在磁盘,所以memory适用于临时表,特性是mysql服务器重启之后,内存里的数据就会消失。
其实啊,“XXX语句该加什么锁”本身就是个伪命题,一条语句需要加的锁受到很多条件制约,比方说:
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MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键,那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键,那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。
" 又要开始新项目了,一顿操作猛如虎,梳理流程加画图。这不,开始对流程及表结构了。
上一节我们详细解释了mysql的聚簇索引部分以及mysql的索引使用匹配规则,其中最重要的内容是最左匹配的规则,由此可以推导出很多规则的应用,所以需要重点进行关,而其他的内容只需要学习即可。
综合来看,其实 MySQL 更适合 OLTP 的场景。现在云服务商提供的数据库基本都实现了主从延迟很低,读取性能可以加从库解决。例如 Aurora,一个写入实例最多可以加 12 个读取实例,延迟在我们业务最高峰的时候,也只有 300 ms,平常在 10ms 左右。
上篇文章我们说了,使用索引的注意事项,前面我们总结了查询数据库的方式有const,ref,ref_or_null,range,index,all,而使用时候需要注意,当where语句后面全是索引查询,当where语句后面跟着非索引的时候,当用and连接,比如where key1 and 非索引 = ‘abc’,这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’,这时候会直接全表查询。
我们说对于InnoDB存储引擎来说,表中的数据都存储在所谓的B+树中,我们每多建立一个索引,就相当于多建立一棵B+树。
在现代数据库系统中,MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法,为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为: const ,意思是常数级别的,代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效,如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话,索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较,这个 const 访问方法才有效(这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录)。
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