最近帮业务部门梳理业务报表,其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十,其实就是对等待时长进行倒序排序后,取结果集的前百分之十。
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
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。
这里就不说具体的zset实现了(我太菜,不敢放肆,等我牛逼了我再写zset实现,估计n年后 ),总之为了速度和稳定性以及持久化,redis肯定是最合适的,而且redis又有zSet这种数据结构,那不用zSet岂不是浪费嘛。 首先简单说一下zSet:
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
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
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
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。
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。
这个排序过程叫做全字段排序,因为需要返回的字段都放入了 sort_buffer 参与排序过程。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
Extra中包含Using filesort表示需要排序,在排序时,MySQL会为每个线程分配一块内存区域用于排序,称之为sort_buffer。
概念 1.普通索引:最基本的索引,它没有任何限制 2.唯一索引:索引列的值必须唯一,且不能为空,如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 3.主键索引:特殊的索引,唯一的标识一条记录,不能为空,一般用primary key来约束。 4.联合索引:在多个字段上建立索引,能够加速查询到速度 5.Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复的行,同时进行默认规则排序 6.Union all:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
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。
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,
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员
offset:表⽰偏移量,通俗点讲就是跳过多少⾏,offset可以省略,默认为0,表
where条件后面是city字段,然后根据name排序,可以看到,执行计划中有:using filesort字样。这是因为name字段没有索引,所以需要借助sort_buffer来进行排序操作。
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。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有 MySQL 基础的开发人员。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
实习和秋招笔面试的时候,SQL的考察必不可少,除了题目中会涉及业务背景外,大同小异的,大都考察聚合、表连接、窗口函数,尤以各种各样的窗口函数为重。
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
刚换了新工作,用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
在 MySQL 8.x 版本中,MySQL 提供了窗口函数,窗口函数是一种在查询结果的特定窗口范围内进行计算的函数。
日常开发中,我们经常会使用到order by,亲爱的小伙伴,你是否知道order by 的工作原理呢?order by的优化思路是怎样的呢?使用order by有哪些注意的问题呢?本文将跟大家一起来学习,攻克order by~
我在上一篇文章,为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求,希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。
全部数据: 链接:https://pan.baidu.com/s/1qiO9aRb7yQeuHDtH1cWklw 提取码:nwxj
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
① 分组查询中,select 后面只能出现,在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选,而 having 是在分组结束后的结果里筛选,最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即:该字段必须使用),一般与 group by 连用 ④ 分组查询中,若一个字段在一个组内有多个结果,则后一个结果覆盖前一个结果
电商中:我们想查看今天所有成交的订单,按照交易额从高到低排序,此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
SQL调优这块呢,大厂面试必问的。最近金九银十嘛,所以整理了SQL的调优思路,并且附几个经典案例分析。
日常开发中,我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢?今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因,以及对应的解决方法。
最近遇到mongo集群性能问题,主要体现在查询性能或者聚合性能慢(查询类似关系型数据库中select * from xx where a='xx',另外聚合类似group by+count、sum),nosql与关系型数据库存在很多类似,比如分页查询语句是比较常见问题,分页优化在数据库优化原理类似.常见分页场景需求(本次主要基于这2种场景进行优化介绍)
假设字段category无索引且有重复值,order by category 和limit组合使用的结果会和预期不符。
常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树
很多时候,我们的慢查询,都是因为没有加索引。如果没有加索引的话,会导致全表扫描的。因此,应考虑在 where 的条件列,建立索引,尽量避免全表扫描。
根据已有的知识,birth_city 字段出现在where条件中,我们在该字段上建立索引能加快访问速度。那么该语句的查询过程如下:
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