数据库技术就是这么一路走过来，MySQL的优化器也是，所以在MySQL最流行的情况下，我只能更多的去摸清楚优化器里的一些实现差异。...上面这种情况其实MySQL是很容易区分的，难就难在这个情况真实情况是这样的。 如果碰到这种情况，MySQL优化器就有点懵了。...这两个大表自己关联，结果集到底有多大，因为没有更丰富的信息，要定位还是有些难的。 所以从执行计划来看，为什么性能差，最后优化器的判断是对两个大表做了全表扫描。...那么这里就有两个问题， 同样是表关联，小表大表关联和大表小表关联，这种写法在MySQL那么重要吗是否join的写法效果要更好一些？ 要验证这两个问题，其实也不难。我们使用如下的SQL来验证。...我们简单总结一下，在这个SQL优化场景中，为了得到更好的性能，需要做到一个平衡，即小表和大表的关联方式，效率是最佳的，至于你是写成join还是逗号分隔的表关联，从目前的测试来看，差别不大。
最近优化了一条MySQL的慢查询SQL,还是蛮有感触，小结一下。...那就是里面有一个明显全表扫描的逻辑，也就意味着尽管这么多表关联，但是数据量也可以接受，在优化器解析时大部分逻辑是走了索引，优化好最后一个全表扫描，整个问题就迎刃而解了。...，然后和外部的表使用prod_id进行关联，为了体现出是left join(左连接)，我把表product的位置及往上放了放。...但是在进一步和业务沟通，了解了业务的实现细节，发现整个逻辑似乎和我们理解的不大一样。...的逻辑，left join会和表tag_product再做一次连接，数据以tag表中的tag_id为准，输出就是： tag_id:1,prod_id:100 tag_id:1,prod_id:200 而如果采用上述的连接方式
关键字distinct 去除重复记录 可配合分组函数使用 select distinct job,deptno from emp; 未使用 distinct之前 使用后： 笛卡尔积现象：当两张表进行连接查询的时候...所以 连接查询的时候 需要指定条件查询 就能避免笛卡尔积现象 但是并不会减少查询的次数 找出每个员工的工资等级，要求显示员工名、工资、工资等级。
表连接 当需要同时显示多个表的字段时，就可以用表连接来实现这样的功能。...从大类上分，表连接可分为内连接和外连接，它们之间的最主要区别是，内连接仅选出两张表中互相匹配的记录，而外连接会选出其他不匹配的记录。 ?...查找出雇员的名字和所在的部门，雇员名称和部门分别存在表emp和dept中，因此需要使用表连接进行查询： ?...外连接可分为左连接和右连接 左连接：包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录 右连接：包含所有的右边表中的记录甚至是左边表中没有和它匹配的记录 ?...记录联合 将两个表的数据按照一定的查询条件查询出来后，将结果合并到一起显示出来，这个时候，就需要用union和union all关键字来实现这样的功能，语法如下： SELECT * FROM t1
错误的分表操作，会带来bug 分表的性能更好，不需要查询优化器来选择读取哪张表，但是分表编码更复杂，要通过代码指定数据存储到特定的表 分区只用操作数据库进行分区操作，代码不需要任何更改 数据库分库(物理层面进行拆分...SQL经过优化请求时间依旧较长 数据量大 表中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据 分区解决的问题 和单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。 优化查询。...分区表 单库分表 分库分表 连接数 单库限制 单库限制 无限制 存储能力 8192个分区 单库限制 无限制 不走分片键 全表锁 自研or中间件 自研or中间件 走分片键 性能高 性能高 性能高 并发能力...，它们都会受到单个数据库实例引发的连接数、存储能力、并发能力等的限制。...在技术实现上：线性哈希功能使用的一个线性的2的幂（powers-of-two）运算法则，而常规哈希使用的是求哈希函数值的模数。
表的连接分为内连和外连。 一.内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询。...二.外连接 外连接分为左外连接和右外连接 1. 左外连接 如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接。...右外连接 如果联合查询，右侧的表完全显示我们就说是右外连接。这与左外连接的规则是一样的，只不过主导的表变成了右侧。...select 字段名 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件 实际上，只有一个左外连接已经够了，因为我们可以将表的位置交换，这与右外连接没什么区别。...通过观察，emp表中不存在部门号为40的员工。从上面要求：同时列出没有员工的部门可以看出，部门为主，因此若选择左外连接，部门表在左侧；选择右外连接，部门表在右侧。
数据操作语言：表连接查询（一） 从多张表中提取数据 从多张表提取数据，必须指定关联的条件。如果不定义关联条件就会出现无条件连接，两张表的数据会交叉连接，产生 笛卡尔积。...规定了连接条件的表连接语句，就不会出现笛卡尔积。...表连接分为两种：内连接 和 外连接 内连接是结果集中只保留符合连接条件的记录 外连接是不管符不符合连接条件，记录都要保留在结果集中 内连接的简介 内连接是最常见的一种表连接，用于查询多张关系表符合连接条件的记录...内连接的多种语法形式 SELECT ...... FROM 表1 JOIN 表2 ON 连接条件; SELECT .........FROM 表1 JOIN 表2 WHERE 连接条件; SELECT ......
Index Nested-Loop Join在早期的MySQL版本中就已经实现。MySQL 3.x和4.x的优化器已经可以根据可用索引来选择这种连接方法。...在大多数情况下，MySQL优化器可以自动选择一个合适的驱动表。只有在优化器做出错误选择时，或者你有充分理由相信手动选择驱动表会带来性能提升时，才应该考虑使用STRAIGHT_JOIN。 5....，MySQL 优化器会根据实际情况选择最佳的连接算法。...注意：Sort Merge Join 并未被明确实现作为一种连接算法，查询优化器将排序和合并操作在执行过程中进行，而不是作为连接算法的一部分。...注意：Batch Key Access (BKA) Join是在MySQL 5.6版本引入的一种连接优化技术。BKA Join可以显著提高连接性能，特别是在涉及大表连接时。
本篇博客主要介绍的内容是表的连接，在MySql中表的连接分为内连接和外连接，下面，我们直接进入主题把 内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接...本质是差不多的 外连接 外连接分为左外连接和右外连接 左外连接 如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接 -- 语法 select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on...-- 当左边表和右边表没有匹配时，也会显示左边表的数据 select * from stu left join exam on stu.id=exam.id; 这就是左外连接，看完了左外连接，我们更加容易理解右外连接了...右外连接 如果联合查询，右侧的表完全显示我们就说是右外连接。...-- 语法 select 字段 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件； 下面，我们还是通过案例来对右外连接进行实际的运用，加强理解： 对stu表和exam表联合查询，把所有的成绩都显示出来
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下...也就是说，如果MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引 ?...有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下...也就是说，如果MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引 ?...有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上...也就是说，如果MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，
二、两表索引优化 上面是单表，这里来看看连接查询的情况。...结论：左连接的时候索引应该加在右表，右连接应该加在左表。...这里都是left join，且有三表，那么首先应该在B表的key上加索引，A和B连接的结果看成是一个临时表，再和C连接，因此C表的key也应该加上索引。...四、exists和in 连接查询的时候，永远要用小表驱动大表。...五、优化结论 连接查询，永远要用小表驱动大表，即用数据少的表作为驱动表。比如A表数据很少，B表很多，要左连接的话，那么应该是 A left join B。
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分，会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下问题不大； 注意： 1、Covering index：...索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数类型，而非INT类型，如果非负加上UNSIGNED； VARCHAR的长度只分配真正需要的空间； 使用枚举或整型代替字符串类型...； 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME； 单表不要有太多字段，建议在20以内； 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间； 用整型来存IP; 2、索引 索引不是越多越好，要根据查询有针对性的创建...-- c、一条大SQL可以堵死整个库； 不用 SELECT * ； OR 改写成 IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在200以内； 不用函数和触发器，在应用程序实现
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引。...有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据
一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...四、阿里云PloarDB MySQL8.0版本并行查询 分表之后我们的数据量依然很大,并没有完全解决我们的慢查询问题,只是降低了我们业务表的体量,这部分慢查询我们需要用到PolarDB的并行查询优化 PolarDB...并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。...五、交互式分析Hologre 大表慢查询我们虽然用并行查询优化提升了效率,但是一些特定的需求实时报表、实时大屏我们还是无法实现，只能依赖大数据去处理。...六、后记 千万级大表优化是根据业务场景，以成本为代价优化的，不是一上来就数据库水平切分扩展，这样会给运维和业务带来巨大挑战，很多时候效果不一定好，我们的数据库设计、索引优化、分表策略是否做到位了，应该根据业务需求选择合适的技术去实现
1、多表查询 上面我们讲解的 mysql 表的查询都是对一张表进行查询，但在实际开发中数据往往来自不同的表，所以我们需要进行多表查询。...所以，我们可以认为 mysql 中一切皆表，任何表的查询其本质上都是单表查询，这和我们 Linux 中的一切皆文件很类似。...自连接 自连接是指在同一张表上进行连接查询，即自己与自己做笛卡尔积。...左外连接 左外连接是指左边表中的数据保持不变，右边表中的数据按照筛选条件过滤，记录不足的列使用 NULL 填充，然后将二者连接起来。...语法如下： select 字段名 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件 注：其实左外连接完全可以实现右外连接的效果 – 将左右两张表的顺序交换即可。
在MySQL数据库中，表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法，包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。...当需要得到如图1所示的明细表时，使用join进行表连接即可实现。...表结构设计优化 在进行表结构设计时，选择合适的数据类型，慎用NULL值，适度冗余，适当进行表拆分等方法对提高性能是至关重要的。表结构设计优化采取的措施通常包括以下几个方面。...NULL值不利于索引，MySQL难以优化可为NULL的列查询。当可为NULL的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节用于标识其是否可空。如果某列计划要创建索引，要尽量避免将其设计成可为NULL。...垂直拆分时要注意，主键列要在每一个表中都冗余出现，以作为这些表的连接条件。
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