(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令,可以直接嵌入到SQL查询中,以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题,或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时,来指导优化器选择更好的查询计划。
mysql优化是java开发人员必备的技能之一,虽然可能比不上专业的DBA,但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道,今天从总结一些常用的mysql优化的知识,并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧,简单、好用、且干货满满,在阅读本篇文章之前,最好是了解mysql执行计划的一些知识,大家可自行查找资料。直接上干货
并非所有的outerjoin语句都必须以外部连接的方式执行。许多因素,如where条件和库表结构,可能会将外部连接等同于内部连接。MySQL可以识别这一点并重写查询,以便调整关联顺序。
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题:聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题,其一是信息安全,其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候,公司的业务量是呈上升趋势,客户及用户也会越来越多;之前设计的表结构可能会显得不合理,表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分,从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段,最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题,这也就是SQL优化点之一:数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火,而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一,其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中,因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
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:
从4到1,成本是逐渐增大的,因此数据库的优化上,SQL语句优化是很重要的一个方面。
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。
数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件,负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点,用于理解和优化MySQL优化器的工作。
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL,如下:
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
需要理解MySQL对多表连接的处理方式,首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表,也就是说以哪个表为基准,在处理此类问题时,MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法:哪个表的结果集小,就以哪个表为驱动表,当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。
刚入行的同学,看到在SQL语句中出现where 1 = 1这样的条件可能会有所困惑,而长时间这样使用的朋友可能又习以为常。
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。
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
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。
type列,连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
在数据库中,对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
今天在线上运维过程中,遇到了一个MySQL的经典索引问题。线上的表结构不方便展示,我模拟了一个表结构用于说明问题:
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件,SQL作为一种结构化查询语言,用户不需要关注怎么做,只需要描述做什么,然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性,同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢,这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型,包含SQL形态的变换,确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内,相互
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。
对于数据库来说安装,部署几乎是一次性的。后期的管理和优化是持续性的工作。 对于MySQL来说,可以说90%问题都在SQL语句上面。从问题SQL的筛选和优化,在MySQL环境下常用哪些方式。(以下版本是MySQL8.0.23) MySQL优化前置知识基础
客户端将查询的select sql,按照mysql通信协议传输到数据库服务。数据库服务接受查询sql,执行sql前判断要执行的sql是否是查询语句。
前几篇文章介绍了mysql的底层数据结构和mysql优化的神器explain。 BAT大厂都会问的MySQL底层数据结构 一线互联网公司必问的MySql优化神器 后台有些朋友说小强只介绍概念,平时使用还是一脸懵,强烈要求小强来一篇实战sql优化,经过周末两天的整理和总结,sql优化实战新鲜出炉, 大家平时学习和工作中,遇到的99% 的sql优化都会介绍到,介于篇幅过长,分成3篇文章哈。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
SQL调优这块呢,大厂面试必问的。最近金九银十嘛,所以整理了SQL的调优思路,并且附几个经典案例分析。
sql语句与索引优化 –> 数据表优化 –> 系统配置优化 –> 硬件提升优化
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了...
官方的定义是,MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
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。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了…
这是一道最近裸面转转的视频面试中,面试官抛来的一道送分题。由于当时是裸面,所以屏幕前的你懂得哈哈。
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。
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