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。
是为管理数据库而设计的电脑软件系统,一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题: 查1到20号的就不用索引,查1到5号的就用索引,为什么呢?不稳定? mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1
在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录: 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
线上给某个表执行新增索引SQL, 然后整个数据CPU打到100%, 连接数暴增到极限, 最后导致所有访问数据库的应用都奔溃.
面试的时候 , 大部分面试官会问mysql的索引问题 , 也是必问的问题 , 但是感觉大部分面试官都是把网上的面试题原封不动的说出来 , 要开发人员来应试答题.
本篇博客我们来聊聊MySQL数据库的连接与操作。如果你本地没有MySQL数据库的话,需要你先安装MySQL数据库。在Mac OS中使用brew包管理器进行MySQL的安装是及其方便的。安装MySQL的命令为:brew install mysql。本篇博客我们就要使用Perfect框架来连接操作数据库了,首先我们需要创建一个测试数据库,然后在测试数据库中创建一张测试表用来增删改查操作。 在博客的开头呢,先来推荐一款Mac上比较好用又免费的MySQL可视化管理工具Sequel Pro。这款工具用的是相当的顺手呢
mysql> update mysql.user set authentication_string =password('root') where User='root';
数据库中锁的设计初衷处理并发问题,作为多用户共享资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
就是查tableStore失败了,在日志平台查下看到,因为查询参数太长,日志平台直接进行了截断!!!
本篇博客介绍 django 如何和数据库进行交互并且通过 model 进行数据的增删查改
在这里跟各位兄弟姐妹说声对不起,有一段时间没有更新文章。确实前段时间公司事情比较多,项目做不过来。请各位理解一下,以后尽量做到一周两更或三更。
顾名思义,全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
好久没写文章了,今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题,是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》,里头提到的一个坑。
这是我的第八篇原创文章 上篇文章简单说了下数据库,并教了怎样安装mysql工具和可视化工具,不知道你现在安装好了没?那今天我们继续说mysql,今天说下mysql语句。 进入正题 mysql语句分为两
一、SQL注入就是一种通过操作SQL语句进行攻击目的的技术 二、SQL语句是各大数据库中的语言代码
用得最多的就是对数据的 增、删、改、查; 首先说明: 具体数据是存在表里面(这个东西可以想象一下excel表格); 表又存在数据库; 一个mysql软件里面可以有很多数据库; 实际上在mysql软件的安装目录下面,有一个data文件夹,这个文件夹里面就是存放的数据; 下面,我们 创建一个数据库 选择这个数据库 在这个数据库里面创建一个表 在表里进行增、删、改、查操作; 特别注意,每一句命令结束必须加分号,再回车,不然不会执行; 还有,就是命令行输入的大小写字母,是忽略的,也就是说,大小写是一样的CREAT
这么个场景,如果一个查询正在遍历一个 表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,删了一列,那么查询线程拿到的结果 跟表结构对不上,肯定是不行的。
在第四节《表的增删改查》中已经介绍了 select 查询记录的几种使用方法:查询所有行的所有列、查询指定行的所有列、查询所有行的指定列和查询指定行的指定列。本文介绍一些数据检索的其他高级使用方法。
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
我们已经成功存储数据到数据表,但是所有操作都要自行编写代码,很多编程语言和框架会引入 ORM 来解决模型类与数据表记录的映射关系,ORM 架起了 SQL 语句和应用程序之间的桥梁,将模型类和数据表映射起来,将模型类字段和数据表字段建立关联。
在上一篇文章中,介绍了 InnoDB 索引的数据结构模型,今天我们再继续介绍一下 MySQL 索引有关的概念。
数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表。另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存?」,大部分人都是回答:「减少数据库的磁盘IO压力」。
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一、库操作 创建库:create database 数据库的名字; 删除库:drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库:show databases; 查看当前使用的数据库:select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下:use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表:create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
我翻了下以前自己记的笔记,从第58天开始学习MySQL数据库,到今天已经14天了。
关于之前有人提到的Python如何操控MySQL,其实很简单,以pymysql的库为例。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
MySQL的锁机制,就是数据库为了保证数据的一致性而设计的面对并发场景的一种规则。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。
来源 | https://juejin.cn/post/6844903939247177741
数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,User 表的 '姓名' 列)的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
一般情况下,如果我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢。今天,我就跟你聊聊这个有趣的话题,看看什么情况下,会出现这个现象。
在软件开发中,程序在高并发的情况下,为了保证一致性或者说安全性,我们通常都会通过加锁的方式来解决,在 MySQL 数据库中同样有这样的问题,一方面为了最大程度的利用数据库的并发访问,另一方面又需要保证每个用户能以一致的方式读取和修改数据,就引入了锁机制。
执行 select * from T where k between 3 and 5,需要几次树的搜索,扫描多少行?
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