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嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询,今天有空便进行了整理,以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例,查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章,同时需要显示这些文章的热评数目
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
learn from:http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/sqlmap-xml.html#Result_Maps 关联查询 准备 关联结果查询(一对一) resultMap复用 集合(一对多) 3 关联查询 做查询之前,先修改几个配置。mapper.xml是在mybatis-config.xml中指定,那么我们每增加一个mapper都要增加一个配置,很麻烦。为了简化配置。需要将mapper接口和mapper.xml放到同一个文件下,并且接口和xml文件命名一致。使用myb
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
在数据库设计中,经常会遇到需要在两个表之间建立关联关系的情况。一对一关联查询是其中一种常见的需求,它允许我们在两个表之间建立一对一的关系,以便在查询时将相关数据合并在一起。在本篇博客中,我将介绍如何使用 MyBatis 实现一对一关联查询,并详细讨论多种实现方式。
在业务开发中常遇到关联查询使用count()函数做统计的需求,同样在使用该函数时如果处理不当会导致统计出的数据是真实数据N倍的问题,出现重复问题导致统计不准确。出现该问题的原因是关联查询的主表与关联表关联关系不是一对一而是一对多的关系。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
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)。
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,对于大规模的数据操作和查询,查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度,包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
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。
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一直想要聊一聊关于开发中更建议使用单表查询+代码层组装 or 联表查询 的问题,在开发中每个同学的开发中有各自的习惯,笔者在公司也和一些同事关于这方面有一些探讨。
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
MySQL 架构分为两部分,server层 与 存储引擎。其中 server 包含 连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。存储引擎架构模式为插件式的,支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎,最常用的是 InnoDB。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
Multiversion concurrency control (版本并发控制):并发访问(读或写)数据库时,对正在事务内处理的数据做多版本的管理。以达到用来避免写操作的堵塞,从而引发读操作的并发问题。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
MyBatis是基于Java的一款优秀的ORM框架,提供了多种映射配置方式,并且支持各种形式的关联查询。在MyBatis中,一对一关系指的是一个数据库表中的某个字段在另一张表中也有对应的唯一值。如果你是一位Java小白,那么接下来讲解如何使用MyBatis完成一对一关系的映射。
MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它允许开发人员使用 SQL 语句来操作数据库,而且具有良好的灵活性和可扩展性。在实际项目中,很多场景需要进行多表查询,并且注解开发也是一种方便快捷的方式。本文将介绍如何在 MyBatis 中进行多表查询以及注解开发。
当我们查询如课程信息的时候往往需要连同课程的学业导师一同查询出来,最原始的方法自然是将学业导师的信息单独添加在课程数据内,但在数据复用率高的情况下显然需要将导师信息单独放置在一张表中,这是我们就需要进行多表数据查询就是关联查询。
在一个查询日志中发现有慢查询,但相关的表都有索引,通过EXPLAIN,发现并未命中索引
在优化有问题的查询时,目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果,而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
2.查询指定字段: select 字段1,字段2,字段3….from 表名;
文章目录 1. Hibernate关联查询 1.1. 关联查询之延迟加载(lazy) 1.1.1. 什么是延迟加载 1.1.2. 什么是关联查询的延迟加载 1.1.3. 一对一 1.1.3.1. 测试 1.1.3.1.1. 测试默认的情况(饿汉式的加载) 1.1.3.1.2. 测试懒加载 1.1.3.2. 总结 1.1.4. 一对多或者多对一 1.1.5. 多对多 Hibernate关联查询 关联查询之延迟加载(lazy) 什么是延迟加载 前面单独讲过延迟加载就是在根据id查询获取的对象中只是有一个id
了解 SQL 的执行顺序非常有价值,它可以让我们写出语法正确的 SQL,帮助我们简化编写新查询的过程。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
在使用数据库查询语句时,单表的查询有时候不能满足项目的业务需求,在项目开发过程中,有很多需求都是要涉及到多表的连接查询,总结一下mysql中的多表关联查询
在数据库操作和SQL查询的开发过程中,有时候我们为了动态生成查询、进行权限控制、进行查询优化或者其他一些与数据库交互相关、数据库监控等的需求,需要从SQL语句中提取表名。本文分别使用正则表达式和使用SQL解析库的方式来获取。当然实际使用中需要进行优化,本次只是做初步的获取操作。
也可以使用分解式查询,即将一个连接Sql语句分解为多条Sql语句,如: # 查询班级时关联查询出学生
一、Mybatis一对多分解式查询 分解式查询就是将一条Sql语句拆分成多条 在MyBatis多表查询中,使用连接查询时一个Sql语句就可以查询出所有的数据。如: # 查询班级时关联查询出学生 select * from classes left join student on student.classId = classes.cid 也可以使用分解式查询,即将一个连接Sql语句分解为多条Sql语句,如: # 查询班级时关联查询出学生 select * from
resultType:将查询结果按照sql列名pojo属性名一致性映射到pojo中
slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
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。
开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
1.1.3 定义Dao层接口 public interface ICountryDao { Country selectCountryById(int cid); } 1.1.4 定义测试类 public class Mytest { private SqlSession session; private ICountryDao dao; @Before public void setUp() { session = MyBatisUtils.getSqlSession(); dao = session.getMapper(ICountryDao.class); } @After public void tearDown() { if(session != null) { session.close(); } } @Test public void test01() { Country country = dao.selectCountryById(1); System.out.println(country); } } 1.1.5 定义映射文件 1、多表连接查询方式 <mapper namespace="com.eason.mybatis.dao.ICountryDao"> <resultMap type="Country" id="countryMapper"> <id column="cid" property="cid"/> <result column="cname" property="cname"/> <collection property="ministers" ofType="Minister"> <id column="mid" property="mid"/> <result column="mname" property="mname"/> </collection> </resultMap> <select id="selectCountryById" resultMap="countryMapper"> select cid, cname, mid, mname from t_country, t_minister where cid=#{xxx} and cid=countryId </select> </mapper>
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
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