数据库查询相信很多人都不陌生,所有经常有人调侃程序员就是CRUD专员,这所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
数据库查询相信很多开发人员都不陌生,经常有人称程序员工作就是写CRUD,所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
在进行慢SQL分析的时候,有时候我们会发现explain的扫描行数和慢日志中的行数相差很大,那explain中的rows这个扫描行数是怎么判断的?
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
前面我们介绍过索引,你已经知道了在 MySQL 中一张表其实是可以支持多个索引的。但是,你写 SQL 语句的时候,并没有主动指定使用哪个索引。也就是说,使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引,找到一个最优的执行方案,以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一,就是扫描行数。因为扫描的行数越少,访问磁盘数据的次数越少,消耗的CPU资源就相应越少。另外,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
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…
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COUNT(1) 和 COUNT(*) 表示的是直接查询符合条件的数据库表的行数。而 COUNT(列名) 表示的是查询符合条件的列的值不为 NULL 的行数。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1),而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步,所以SELECT COUNT(1)效率更高“,甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码,绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1),觉得有必要搞清楚这个问题。
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...
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个,用哪个统计数据的效率会高些,每次开发每次去百度找前辈的经验介绍,但是每次得到的建议总是会有些差别,今天看到了一篇阿里关于count的文章,觉得挺好,在这里分享一下,顺便加上一些个人的使用建议。
线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案,用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引,所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况,无法命中最优索引。
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?
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range(),通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎,该接口返回精确值,例如MyISAM;但对于另一些存储引擎则是一个估算值,例如 InnoDB。 第二个API是info(),该接口返回各种类型的数据,包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据,或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数,那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型,而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息,或者统计信息不准确,优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同,所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同,每次运行的成本也不同:
在工作中遇到count(*)、count(1)、count(col) ,可能会让你分不清楚,都是计数,干嘛这么搞这么多东西。
+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
但是使用explain select count(*) from country;的时候,发现行数rows达到6897,让我大吃一惊。
在日常运维工作中,会碰到对一项项目下的代码行数进行统计的需求,下面对代码行数的统计方法进行梳理,以供参考。 1)最简单的是使用wc -l直接进行代码行数统计。(wc的几个参数的解释:-c 统计字节数;-l 统计行数;-w统计字数) 1)统计当前目录下的index.php文件的行数 [root@huanqiu_web1 ~]# cat index.php |wc -l 17 2)统计web目录下,js文件数量: [root@huanqiu_web1 ~]# find web/ -name "*.js" |
墨墨导读:MySQL 8.0 新功能直方图,继承于Oracle ,MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释,直方图是什么。
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。
通过explain的执行结果我们可以看出,上面的SQL语句并没有走我们的索引a,而是直接使用了全表扫描。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT COUNT(*) 呢?
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。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
mysql查询过程: 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行。 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
可以看到上面的执行计划返回了3行结果,id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT,所以id全为1,因此,我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句,我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现,Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b,这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
原因是会造成全表扫描,有位读者说这种说法是有问题的,实际上针对无 where_clause 的 COUNT(*),MySQL 是有优化的,优化器会选择成本最小的辅助索引查询计数,其实反而性能最高,这位读者的说法对不对呢
2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
今天分享一下MySQL中的sum函数使用。该函数已经成为大家操作MySQL数据库中时常用到的一个函数,这个函数统计满足条件行中指定列的和,想必肯定大家都知道了,本身就没什么讲头了,这篇文章主要是通过几个小案例深入了解一下该函数,以及在做MySQL查询时如何使用sum函数做优化。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
近期为了保障线上数据库的稳定性,我决定针对一些大表的历史数据有计划地进行备份迁移,但是呢,发现一个奇特的现象,Navicat统计行数和表自身count统计数竟然不一致!?0.0
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法,具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快,这能忍?必须得和他掰扯掰扯。
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