相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
可能你会一脸懵逼,But 实际上,其实考的就是 join 这个知识点,不难,看完这篇文章你就会啦~
在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
日常开发中,我们经常要进行字段的排序,但是我们大多不知道排序是如何执行的,今天我们就说说order by 的执行逻辑,
全字段排序在内存中进行,不涉及磁盘IO、不需要回表操作,但数据量受内存大小影响,有局限性。 语句执行流程:
我们日常写 SQL 时,子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略,接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
有时候,我们执行一条查询语句的时候,往往会得到N条返回结果,执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点),就是游标。沿着这个游标,我们可以一次取出一行记录。
其实对于上面的观点一定程度上是正确的,但不是完全正确。但之所以流传这么广,主要还是没有搞清楚实际状态,而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式,就会知道上面2种观点是一种模糊的规律,这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
MySQL 8.0 相对于 MySQL 5.7,有很多新特性,比如:快速加列、原子 DDL、不可见索引、额外端口、角色管理等。这一节内容,就不讲这些新特性了,只来聊聊最近在工作学习过程中遇到的几处细节上的差异。
client 首先要与 MySQL 建立连接,这就需要一个连接器,负责与 client 建立连接、权限验证、管理连接。
假设有这么一个需求:查询出城市是 “南京” 的所有用户名,并且按照用户名进行排序,返回前 1000 个人的姓名、年龄。
最近被一条SQL语句弄的有点兴奋,具体情况是这样的... 我这边有两个表需要关联查询,表的情况如下: # 2759174行数据 SELECT COUNT(*) FROM tb_data t1; # 7262行数据 SELECT COUNT(*) FROM tb_task t2; # 执行时间为44.88s SELECT SQL_NO_CACHE t1.id FROM tb_data t1 WHERE t1.task_id IN (SELECT t2.id FROM tb_task t2); # 执行
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求,但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗? 假设你要查询城市是苏州的所有人名字,并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄,这条 sql 语句应该如何写? 首先创建一张用户表,sql 语句如下: CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态. mysql> create table T(ID int primary key, c int);
作者:胡呈清,爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:[简书 | 轻松的鱼],欢迎讨论。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
(1)连接器:主要负责跟客户端建立连接,获取权限,维持和管理链接。 (2)查询缓存:优先在缓存中进行查询,如果查到了则直接返回,如果缓存中查不到,再去数据库查询。
Extra的 Using filesort 表示需要排序,MySQL会给每个线程分配一块内存(sort_buffer)用于排序。
redo是引擎层的日志,而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的,比如可以配置为 一组4个文件(logfile-1,logfile-2,logfile-3,logfile-4),每个文件的大小是1GB,那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构,从头开始写,写到末尾又回到开始循环写。
在你开发应用的时候,一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例,假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字,并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。
前面我们分析过一个查询语句的执行流程,并且解释了执行过程中涉及的模块。一条查询语句一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
还是先在粉板上记一下方便。如果掌柜没有粉板,每次记账都翻账本,效率是不是低死啦? MySQL也有这个问题,若每次更新操作都写进磁盘,然后磁盘也要找到对应记录,然后再更新,整个过程IO成本、搜索成本都很高。 何解?采用类似酒掌柜粉板的思路。
只听到产品又开始口若黄河:我需要要查询到city是“上海”的所有人的name,并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
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
网上有很多关系型数据库各种count操作孰优孰劣的文章,如下是曾经写过的有关Oracle和PG中count的文章,
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章,第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by? <- 点击阅读
mysql查询过程: 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行。 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
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:
在说这个模块之前,我们先来想一下在命令行模式下操作mysql数据库的步骤,一般来说分为三步:
一般来说,使用join语句,会用到两种算法,分别是Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
在实际开发过程中,统计一个表的数据量是经常遇到的需求,用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*),COUNT(1)或者COUNT(字段),但是表中的记录越来越多,使用COUNT(*)也会变得越来越慢,本文我们就来分析一下COUNT的性能到底如何。
如果这条sql是写操作(insert、update、delete),那么大致的过程如下,其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的,因为InnoDB 是默认的存储引擎,也是主流的,所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂,所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
本文介绍了Python操作mysql,执行SQL语句,获取结果集,遍历结果集,取得某个字段,获取表字段名,将图片插入数据库,执行事务等各种代码实例和详细介绍。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
mysql应该说是如今使用最为普遍的数据库了,没有之一,而Python作为最为流行的语言之一,自然少不了与mysql打交道,pymysql就是使用最多的工具库了。
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗?MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT,接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
MySQL应该说是如今使用最为普遍的数据库了,没有之一,而Python作为最为流行的语言之一,自然少不了与mysql打交道,pymysql就是使用最多的工具库了。
limit优化:若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行,然后再扫描处后10行,相当于全表扫描,性能很低。 若id为自增,则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数,然后再扫描条数,相当于一个range扫描。 如:Select * from artist limit 100000,10 可优化为: select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
前段时间和滴滴的一位同学聊到 insert ... on duplicate key update 插入一条记录成功后,影响行数为 2 意味着什么?
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