刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
慢查询指的是数据库中执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。不同业务场景下,这个阈值通常各不相同。在我们公司内部,这个阈值被设定为 1 秒钟。也就是说,任何执行时间超过 1 秒的 SQL 语句都会被视为慢查询。
前面文章,我们学习了 MySQL 慢日志相关内容,当我们筛选得到具体的慢 SQL 后,就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章,我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
一般情况下,查询可以看成按如下顺序执行任务:由客户端向服务端发起查询请求,然后在服务器端进行解析,生成执行计划,执行,最后将结果返回给客户端。
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
今天发现网站页面打开非常慢,对处理过程简单记录了一下 找问题 首先登录服务器使用 top 查看当前进程信息,发现排名第一的是 mysql,占用 cpu 达到了 100% 以上,这就明确了是 mysql 的问题 登录 mysql,使用 show processlist 查看下当前执行状态,发现了大量 LOCK 操作,也有多个 Copying to tmp table 的操作,说明有 sql 出现了问题,操作过于复杂,对临时表使用频繁,把其他操作阻塞了 解决 找到了问题后,把处理方向确定为 检查和修改配置、sq
作为DBA在日常维护数据库中关键的就是数据库性能问题,对于服务百万级活跃用户,保障性能才是核心,功能全面,产品好,性能扛不住都是扯淡。 这里简单分析导致MySQL慢的可能因素,以及一些处理技巧:
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源,SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行,而其中10条SQL执行时间过长,从而导致每秒只能完成90条SQL,所有新的SQL将进入排队等待,直接影响业务,然后用户就各种投诉来了。
hello,everyone.爱情只会影响我们打代码的速度,七夕节,我当然打代码了!!!
Mysql是一种关系型数据库,可以很好地支持大数据量的存储,但是一般来说,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
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。
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
SQL性能下降原因: 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求,七八张表关联一块) 4. 服务器调优及各个参数设置不合理(缓存,线程数等) ...
今天上班的时候,要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计,统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条,这个需求乍一听比较简单,数据库中的满日志大概有5万多条吧,走个全表扫描也就不到半秒的时间。我第一反应是:
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
日常开发中,我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢?今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因,以及对应的解决方法。
很多时候,我们的慢查询,都是因为没有加索引。如果没有加索引的话,会导致全表扫描的。因此,应考虑在 where 的条件列,建立索引,尽量避免全表扫描。
左表字段last_follow_time是有索引的,排序时但是并没有走索引,出现了Using temporary; Using filesort
和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 (一)星型模型图示如下: 星型模是一种多维的数据关系,它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键,所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理,将多个维度集合到一个事实表,形成一个宽表。这也是我们在使用hive时,经常会看到一些大宽表的原因,大宽表一般都是事实表,包含了维度关联的主键和一些度量信息,而维度表则是事实表里面维度的具体信息,使用时候一般通过join来组合数据
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
sync_binlog, binlog的刷新写入方式,这个参数不仅影响到binlog对MySQL所带来的性能损耗,而且还影响到MySQL中数据的完整性。参数设置说明如下:
可能是经常处理业务,最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么,让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了,对于这类需求,我已经有了一套比较官方的回答思路,我来说,大家看,看看还有什么没有考虑到的地方,欢迎指正。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 mysql 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?
查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志如果要开启慢查询日志,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
提到复杂查询,MYSQL 头疼的旅程就开始了,当然优化的方法和其他的数据监控也不大同,MYSQL的语句优化属于发散性思维,只要你能用上的方法都可以,可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
前两天开发找DBA解决一个含有子查询的慢sql,我们通过将其修改为关联查询和添加索引解决。考虑到 大多数开发并没有准确的理解 MySQL 的子查询执行原理。本文介绍如何解决子查询慢查的思路。
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
初学者在看到这个问题的时候,可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据?
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。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
一、索引 1、介绍 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的也是最容易出现问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化是重中之重。加速查询最好的方法就是索引。 索引:简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容。 在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 总结:索引
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
墨墨导读:本文和大家说明常见的type结果及代表的含义,并且通过同一个SQL语句的性能差异,说明建对索引多么重要。
北冥有 Data,其名为鲲,鲲之大,一个 MySQL 放不下。千万量级的数据,用 MySQL 要怎么存?
来源 | https://juejin.cn/post/6844903939247177741
在面试中,SQL 调优经常是被问及的问题,它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说,SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
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