说一下mysql比较宏观的面试,具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题,这里主要说的索引和B+Tree结构,很少提到我们的集群配置优化方案。
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
在SQL语言中,一个SELECT-FROM-WHERE语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作,首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值,将一个查询块嵌套在另一个查询块的WHERE字句或HAVING短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。上层的查询块曾为父查询或外层查询。子查询的结果作为输入传递回“父查询”或“外部查询”。父查询将这个值结合到计算中,以便确定最后的输出。
首先,我想到的是类似于between and,我以为也是比较的首字母,不过后面我发现并不是的。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。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设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级:读未提交(READ UNCOMMITTED)、读提交 (READ COMMITTED)、可重复读 (REPEATABLE READ)、串行化 (SERIALIZABLE)。
MySQL调优是我们面试中经常会被问到的事情,就算我们没有做过调优方面的工作,我们也要不得不学习以下知识,以便能回复面试官
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。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设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是
应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集,等同于将一个表追加到另一个表,从而实现将两个表的查询结果组合到一起,使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并,字段数不变,多个查询的结果合并。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。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设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
关于数据库优化,网上有不少资料和方法,但是不少质量参差不齐,有些总结的不够到位,内容冗杂偶尔发现了这篇文章,总结得很经典,文章流量也很大,所以拿到自己的总结文集中,积累优质文章,提升个人能力,希望对大家今后开发中也有帮助。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。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设得尽可能小。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址,当数据很多的时候,索引文件会很大,所以一般以文件的形式存储于磁盘中,后缀名为.myi。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎(5.5版之前)。虽然性能极佳,而且提供了大量的特性,包括全文索引、压缩、空间函数等,但MyISAM不支持事务和行级锁,而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过,5.5版本之后,MySQL引入了InnoDB(事务性数据库引擎),MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎,但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。(如果你不介意 MyISAM 崩溃恢复问题的话)。
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?
①普通索引:这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:
作为开发人员数据库查询语句我们经常用到,但是你是否想过为什么大厂都会强制开发人员禁止使用 SELECT * 语句?你一定会说因为效率低啊,多差除了一些无用的数据。如果是这么想的,那就继续听我来说。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
MySQL 数据库学习 MySQL数据库软件 安装 … 配置 MySQL服务启动 手动。 cmd–> services.msc 打开服务的窗口 使用管理员打开cmd net start mysql //启动mysql的服务 net stop mysql //关闭mysql服务 MySQL登录 mysql -uroot -p密码 mysql -hip -uroot -p连接目标的密码 mysql --host=ip --user=root --password=连接目标的密码 MySQL退出 exit qu
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
索引是数据库性能优化的关键,但在某些情况下,当我们在MySQL中使用Where条件时,字段类型的不一致可能会导致索引失效,从而影响查询性能。本文将深入探讨这个问题,通过示例对比来演示字段类型一致性的重要性,并提供解决方案,以确保你的查询能够充分利用索引。在阅读本文后,您将更好地理解MySQL中索引的工作原理,能够更有效地优化数据库性能。
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1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysql_query(“SELECT username FROM user WHE
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中,笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景,然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中,我们有时候会碰到明明已经建了索引,但是查询速度还是上不去的问题,这时候就要当心了,有可能你的查询语句根本就没使用到索引,因为Mysql索引在某些情况下会失效,今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解,我们先建2张表:user表和address表(由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样,所以本文所举的例
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。
因为一些新的需求,要在后面加一些where条件,limit操作不能在嵌套查询里面加了,于是乎把limit 0,10提出来放到最外面,结果order by还留在里面。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
1. 优化SQL 1)通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key:根据索引读取行的请求数。如果该值
你写的每条SQL都是全表扫描吗?如果是,那MySQL可太感谢你了,每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言:你不知道索引吗?你写的SQL索引都失效了不知道吗?慢查询不懂啊?建那么多索引干嘛呢。。。
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,它可以在各种应用场景中使用,从简单的单用户桌面应用到高流量的Web应用程序。然而,MySQL的性能问题是一个常见的挑战,尤其是在高负载的生产环境中。为了解决这些问题,我们需要进行MySQL性能优化。下面是一些有用的MySQL性能优化技巧。
SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
上篇文章MySQL的优化利器:索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀,我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识(有不理解的概念可以看上篇文章哈~)
在数据库开发中,创建表是一个至关重要的步骤,优化设计可以显著提升数据库的性能和效率。让我们一起来探讨在MySQL数据库面试中关于表创建及优化的一些问题和技巧。
Prepared Statements很像存储过程,是一种运行在后台的SQL语句集合,我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处,无论是性能问题还是安全问题。
分区是将一个表的数据按照某种方式,逻辑上仍是一个表,也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念,分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集,让数据根据规则分布在不同的分区中,让一个大对象变成一些小对象,从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制,MySQL分区表优点和限制也是一目了然的,然而又能够同时实现共存。
来源:andyqian www.andyqian.com/2017/11/11/database/MySQLConvert/ 前言 今天我们继续回到MySQL系列文章中,谈一谈MySQL中隐式类型转换。(其实我最早知道是在慢SQL优化中知道隐式类型转换概念的),在说隐式类型转换之前,首先我们通过一个实例来看看是怎么回事。 数据结构 本文中所有的操作,都是基于该数据结构(有兴趣的童鞋可以实验): create table t_base_user( oid bigint(20)notnullprimary ke
今天来讲讲 MySQL 索引的相关问题,谈到索引,其实算是有个非常有深度的问题,本人才疏学浅,能力有限,理解不当之处,请各位大佬批评指正!不胜感激;
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
但事实上,Innodb 引擎实现了行级锁,与只支持表级锁的 MyISAM 相比,这显然能够有效减少锁冲突,这也是 Innodb 最终能够战胜 MyISAM 成为 MySQL 默认存储引擎的一个重要原因。 因此我们在使用中,最为频繁接触到就是行级锁,用好行级锁,减少锁冲突,将有效提升 MySQL 的执行性能,本文我们就来详细介绍一下 Innodb 中的各种行级锁。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload:
说起「Partial Index」,估计很多人没听说过。在 PostgreSQL 中,它的含义是指:通过查询条件索引选定的行,而不是所有的行。虽然 MySQL 也有此概念,但是其更接近前缀索引的含义:比如你想索引一个 VARCHAR(255) 的字段,根据数据分布情况,你可以仅索引前面若干个字符,如此通过降低索引体积来达到提升性能的目的。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我 们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过 多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据
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