先看看具体有哪些字段: mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句,其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿,用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表: CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
ifnull函数,2个参数,判断第一个参数是否为空,如果为空返回第一个参数的值,否则返回第一个参数的值。
DQL(Data QueryLanguage):数据查询语言,通俗点讲就是从数据库获取数据的,按照DQL的语法给数据库发送一条指令,数据库将按需求返回数据。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
从EXPLAIN的输出很难区分MySQL是要查询范围值,还是查询列表值。 EXPLAIN使用同样的词“ range”来描述这两种情况。例如,从type列来看, MySQL会把下面这种查询当作是“ range”类型:
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
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。
原文: https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
上篇博客,我们详细的说明了mysql的索引存储结构,也就是我们的B+tree的变种,是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下,怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临时表中)
本文由读者小平同志投稿,小平是一位非常朴实认真的猿,现于某上市证券公司做微服务开发,对 MySQL 优化有深入研究,小平的博客地址是https://blog.csdn.net/weixin_41193109。
在早期的MySQL版本中,开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列,并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行,但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
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。
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
0.SQL标准的执行流程(select) (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,但该动能也有局限性,它的选择并不总是最优的,展示的也并不一定是真相。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
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。
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的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
摘要:MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺,无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求,而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
5、查询fruits表中f_name和f_price的列,并且f_price的数值等于5.2
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
本文作者王良辰,京东中台架构师,擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架,推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。
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。
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
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
执行 select * from T where k between 3 and 5,需要几次树的搜索,扫描多少行?
假设要设计一个在线约会网站,用户信息表有很多列,包括国家、地区、城市、性别、眼睛颜色等等。网站必须支持上面这些特征的各种组合来搜索用户,还必须允许根据用户的最后在线时间、其他会员对用户的评分等对用户进行排序并对结果进行限制。如何设计索引满足上面复杂的需求呢?
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧,以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准,如无特殊说明,存储引擎以InnoDB为准。
刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了)..
在群里看到有小伙伴面试时,被问到 MySQL 该怎么优化的问题,不知道该如何回答。
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。
“你一定又写了烂SQL了!”,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。如果有大佬误入此地,还请从容撤退,如果你真的愿意看,我也没什么意见。
MySQL有两种方式可以生成有序的结果:通过排序操作;或者按索引顺序扫描;如果explain出来的type列的值为index,则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?
原文:www.jianshu.com/p/d7665192aaaf转载自:架构之路
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
数据库优化是一个很常见的面试题,下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select*来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段。
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