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mysql longtext 查询_mysql中longtext存在大量数据时,会导致查询很慢?

一个,1.5w条数据,字段: id,name,content,last_update_time id,自定义主键 name,varchar类型 content是longtext类型, last_update_time...case1: select id, name from t order by last_update_time limit 10000, 10 当content当中有大量的文本时,case1的效率极慢。...使用explain: 有content时结果: mysql> explain select id, name, last_update_time from t order by last_update_time...有content的时候,因为有limit 10000的语句,且无法从索引中获取content字段的内容,因此采用的全扫描的方法。...我觉得,主要跟你的分页查询的方式有关,limit 10000,10 这个意思是扫描满足条件的10010条数据,扔掉前面的10000行,返回最后的10行,在加上你的中有个,非常大的字段,这样必然增加数据库查询

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小白学习MySQL - 查询

我们知道,Oracle中除了使用select ... for update,其他查询语句不会出现,即没有读,读一致性通过多版本解决的,可以保证在不加锁的情况下读到正确的数据。...,大概意思就是MySQL中通过使用insert into select做了数据的备份,导致了select的锁住,进而影响了正常的使用。...问题来了,Oracle中执行的insert into select很正常,不会出现,难道相同的语句用在了MySQL,就会锁住整张?...,有五个record lock,虽然我只从test_1读取一行数据,但实际上对test_1的所有记录都加了,而且显式对test_1加了一个IS的意向,因此这种操作,确实影响了select的并发执行...解决方案2:更改隔离级别 在创建索引前,之所以会出现的情况,和隔离级别是相关的,首先看下数据库的隔离级别。

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MySQL Online DDL导致全局案例分析

MySQL Online DDL导致全局案例分析 我这边遇到了什么问题?...解决MDL导致无法操作数据库的问题 RDS for MySQL Online DDL 使用 阿里云建议主要是这样操作....这里需要找到的是一直在占用该的会话,而不是正在等待MDL解除的会话,注意区分。可以根据State列的状态和Info列的命令内容来进行分析判断。...您也可以用如下命令查询长时间未完成的事务,如果导致阻塞的语句的用户与当前用户不同,请使用导致阻塞的语句的用户登录来终止会话。...最终结论 某个奇怪的程序开了查询或者奇怪的操作, lock了 table metadata, 之后连接一直都没有被释放, 导致以上各种问题. 现在的问题来了, 究竟是哪个程序或者哪个代码导致的呢?

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技术分享 | MySQL查询 ?

---- 我们知道,Oracle 中除了使用 select ... for update ,其他查询语句不会出现,即没有读,读一致性通过多版本解决的,可以保证在不加锁的情况下,读到同一时间的数据。...前两天同事在微信群推了一篇文章,大概意思就是通过使用 insert into select 做了数据的备份,导致了 select 的锁住,进而影响了正常的使用。...问题来了,Oracle 中执行的 insert into select 很正常,不会出现,难道相同的语句用在了 MySQL ,就会锁住整张?...的并发执行, mysql> show engine innodb status \G; ... ------------ TRANSACTIONS ------------ Trx id counter...解决方案2:更改隔离级别 在创建索引前,之所以会出现的情况,和隔离级别是相关的,首先看下数据库的隔离级别。

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MySQL 数据库sql命令查询实例演示,mysql与解锁,mysql强制解锁杀掉进程,mysql查询一直转圈

show open tables where in_use > 0 命令可以查询。 in_use 为 1 表示这个同时被两个用户使用,一个正在用,一个在锁定中。...-- 为md_class增加个写锁定 lock tables md_class write; -- 查看 show open tables where in_use > 0; -- 表解锁 unlock...tables; 查看: 特殊情况下的锁定是线程阻塞导致的,查询都查不出来,一直转圈,即使查询出也无法解锁,需要强制杀掉阻塞的线程。...select * from information_schema.innodb_trx; 方法可以查询到有两条阻塞的线程。...通过 kill + trx_mysql_thread_id 可以直接把对应的进程杀掉。 例:kill 3886;

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MySQL

为了解决这个问题,MySQL引入了机制,其中最常见的是行。 行MySQL中最细粒度的,它锁定了中的一行记录,允许其他事务访问中的其他行。...行适用于高并发的情况,因为它允许多个事务同时访问的不同行,从而提高了数据库的并发性能。 MySQL中粗粒度的,它锁定了整个,阻止其他事务访问中的任何行。...在解锁之前,其他事务无法访问。 需要注意的是,会阻止其他事务访问相同的,因此在高并发环境中使用可能会导致性能问题。...行的选择 在使用MySQL机制时,选择行还是取决于具体的应用场景。通常情况下,应该尽量使用行,因为它可以提高并发性能,并减少锁定的粒度,从而减少了冲突的可能性。...减小事务的大小:将事务拆分为较小的子事务,可以减小的粒度,从而提高并发性能。 使用索引:良好的索引设计可以减少的竞争,加快查询速度。

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MySQLMySQL(二)与行测试

MySQL(二)与行测试 上篇文章我们简单的了解了一大堆锁相关的概念,然后只是简单的演示了一下 InnoDB 和 MyISAM 之间 与 行 的差别。...相信大家还是意犹未尽的,今天我们就来用代码说话,实际地操作一下,看看如何进行手动的加 与 行 ,并进行一些相关的实验测试。 手动 首先来看 相关的操作。...但是 UNLOCK 不能针对某一张,而是使用 UNLOCK TABLES; MySQL 会自动进行解锁释放。 全局 除了单独一张之外,我们还可以一个库中所有的。...很简单,就是上面的语句不加名即可。这个大家可以自己尝试一下,我们接着说另一个全局的功能,它的是整个 MySQL 实例,也就是说连库都包进去了。...然后我们就可以查询 performance_schema.data_locks 这个系统中相关的信息。

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mysql 详解

为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的机制。 一、概述 MySQL有三种的级别:页级、级、行级。...这样MyISAM在进行大量的更新操作时(特别是更新的字段中存在索引的情况下),会造成查询操作很难获得读,从而导致查询阻塞。...在一个有大数据量高并发表的mysql里,我们还可采用另一种策略来进行优化,那就是通过mysql主从(读写)分离来实现负载均衡,这样可避免优先哪一种操作从而可能导致另一种操作的堵塞。...应用 行级则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据,同时又有并发查询的应用,如一些在线事务处理系统 死锁 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中, 因争夺资源而造成的一种互相等待的现象...在更新的过程中,所有其它想要访问这个的线程必须要等到其更新完成为止。此时就会导致竞争的问题。从而导致用户等待时间的延长。

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MySQL中的、行

页面:开销和加锁时间界于和行之间;会出现死锁;锁定粒度界于和行之间,并发度一般 MySQL模式(MyISAM) MySQL有两种模式:共享(Table Read Lock...MySQL模式     MySQL的有两种模式:共享读(Table Read Lock)和独占写(Table Write Lock)。...这也正是MyISAM不太适合于有大量更新操作和查询操作应用的原因,因为,大量的更新操作会造成查询操作很难获得读,从而可能永远阻塞。这种情况有时可能会变得非常糟糕!...在实际应用中,要特别注意InnoDB行的这一特性,不然的话,可能导致大量冲突,从而影响并发性能。...需要说明的是,这个参数并不是只用来解决死锁问题,在并发访问比较高的情况下,如果大量事务因无法立即获取所需的而挂起,会占用大量计算机资源,造成严重性能问题,甚至拖垮数据库。

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MySQL 全局和行

// MySQL 全局和行 // 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...今天分享的内容是MySQL的全局和行。...而 --single-transaction方法只适用于所有的使用事务引擎的库; 2、 MySQL里面级别的有两种,一种是,一种是元数据(MDL) 的加锁方式为lock tables...MDL写),会导致后续的select语句,都被阻塞,即使这个的记录数很少,在事务不及时提交的情况下,也会导致整个库不可读。...,往往会导致MySQL的性能问题(因为死锁检测会消耗大量的CPU资源)。

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MySQL中的、行

页面:开销和加锁时间界于和行之间;会出现死锁;锁定粒度界于和行之间,并发度一般 MySQL模式(MyISAM) MySQL有两种模式:共享(Table Read Lock...MySQL模式 MySQL的有两种模式:共享读(Table Read Lock)和独占写(Table Write Lock)。...这也正是MyISAM不太适合于有大量更新操作和查询操作应用的原因,因为,大量的更新操作会造成查询操作很难获得读,从而可能永远阻塞。这种情况有时可能会变得非常糟糕!...在实际应用中,要特别注意InnoDB行的这一特性,不然的话,可能导致大量冲突,从而影响并发性能。...需要说明的是,这个参数并不是只用来解决死锁问题,在并发访问比较高的情况下,如果大量事务因无法立即获取所需的而挂起,会占用大量计算机资源,造成严重性能问题,甚至拖垮数据库。

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MySQL如何加行或者

MySQL可以使用来控制对表和行的访问,下面简单介绍一下如何对表和行进行加锁的方法 对表加锁 是在整张上加锁,其粒度最大,对并发性的影响也最大。...在MySQL中对表进行加锁,主要有两种模式:共享和排他 共享(S Lock),多个事务可以同时获取共享,但是只能进行读操作,不能进行修改操作 排他(X Lock),获得排他的事务可以进行修改操作...,其他事务不能获取 针对上面介绍的两种,可以使用命令对表进行加锁 LOCK TABLES table_name [AS alias_name] lock_type 其中,table_name表示名...,alias_name表示别名,lock_type表示的类型,可以是READ(共享)或WRITE(排他) 例如,对表 t1加共享和排他 # 对表t1加共享 LOCK TABLES t1 READ...; # 对表t1加排他 LOCK TABLES t1 WRITE; 对行加锁 行级是在的行上加锁,其粒度最小,对并发性的影响也最小。

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MySQL 和行机制

MySQL却认为大量对一张使用行,会导致事务执行效率低,从而可能造成其他事务长时间等待和更多的冲突问题,性能严重下降。所以MySQL会将行升级为,即实际上并没有使用索引。...导致两次读取数据不一致。不符合事务的隔离性。 幻读(Phantom Reads) 原因:事务A根据相同条件第二次查询到事务B提交的新增数据,两次数据结果集不一致。不符合事务的隔离性。...因为写后,其他线程不能做任何操作,大量的更新会使查询很难得到,从而造成永久阻塞。 什么场景下用 InnoDB默认采用行,在未使用索引字段查询时升级为MySQL这样设计并不是给你挖坑。...事务需要更新大部分或全部数据,且又比较大。若使用行,会导致事务执行效率低,从而可能造成其他事务长时间等待和更多的冲突。 第二种情况:多表查询。...事务涉及多个,比较复杂的关联查询,很可能引起死锁,造成大量事务回滚。这种情况若能一次性锁定事务涉及的,从而可以避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。

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MySQL里trx_mysql_thread_id为0 的事务导致大量等待超时该咋整

今天巡检时突然发现有很多等待超时的情况,原以为是一个简单的小事,一查,结果令人深思。 1....问题现象 发现日志中出现了大量的 ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 错误 ? 2....# 查看事务SELECT *FROM information_schema.INNODB_TRX;   结果中确实存在大量事务,此时原本以为已经查到问题,直接将对应为提交的事务杀掉即可(已与相关人员确认可以杀...再检查各日志,此类等待问题也未出现。 4. XA事务(分布式事务)浅析 在本应用中,为了降低单点压力,根据业务情况进行了分分库,将分布在不同的库中(库分布在不同的机器上)。...比如更新db1库的A时,必须同步更新db2库的B,两个更新形成一个事务,要么都成功,要么都失败,起初,为了简化应用程序在事务处理的难度,因此直接使用MySQL数据库的分布式事务。

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MySQL查询

是一种数据库分割技术,用于将大拆分成多个小,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行分,例如基于范围、哈希或列表等。...下面将详细介绍MySQL如何分以及分后如何进行数据查询。 基于哈希的分 基于哈希的分是一种将数据分散到多个子表中的数据库分策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。...基于哈希的分可以帮助平均分布数据,提高查询性能,并减轻单个的负载。下面是详细介绍如何基于哈希的分的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。...示例插入数据: -- 计算数据的哈希值(示例使用MySQL的MD5哈希函数) SET @hash = MD5(CONCAT(customer_id, order_date)); -- 根据哈希值决定插入到哪个子表中...•查询路由算法: 查询路由算法应该与数据分布策略一致,以确保正确路由查询。 基于列表的分 基于列表的分是一种数据库分策略,它根据某个列的值将数据分割到不同的子表中。

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