引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
a. 找到MySql解压好的文件夹的根目录,在根目录下创建文件 my.ini(后缀为.ini)
事务更新 comment_subject,comment_index,comment_content 三张表,其中 content 属于非强制需要一致性考虑的。可以先写入 content,之后事务更新其他表。即便 content 先成功,后续失败仅仅存在一条 ghost 数据。这样做虽然性能没有提升多少,但是content表是有可能替代为KV数据库的。
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据,使覆盖索引失效
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息, 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程,旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“迪B课堂”,即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息: 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次,“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”,远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表
本文以视频+文字放送,为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩,这两种压缩方式在处理一个表,同时有大字段和其它很多小字段,并且针对小字段的读写访问频繁,对大字段的访问不频繁的场景中,它的读写访问都会压缩和解压数据,这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL(CDB)运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段,同时能够减少整行字段的存储空间,进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表,前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?那些函数使用了cpu周期? 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加,wa也不一定会上升(请求I/O后等待响应,但进程从核上移开了)
谁在消耗cpu? 用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲 祸首是谁? 用户 用户空间CPU消耗,各种逻辑运算 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问… IO等待 等待IO请求的完成 此
出处:www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/10933458.html
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
尽管我们不是DBA,但我们平时都会涉及到数据库表的设计,那么我们该怎么设计呢?,表名怎么取?字段名怎么取?字段类型如何设置?字段长度如何设置?.....
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储,真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id,roll_pointer回滚指针,其中row_id不是必须的,当用户设置了primery key主键默认用用户设置的,没设置,找一个unique列,若都没有,则会用row_id。
然后就开始试,把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查,发现查询非常慢,居然要几十秒,多的时候100多s。
索引类似书本的目录,查询书中的指定内容时,先在目录上查找,之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
本文最后更新于 685 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 CREATE VIEW <视图名> AS <SELECT语句> 存储过程 mysql> delimiter $$ #将语句的结束符号从分号;临时改为两个$$(可以是自定义) mysql> CREATE PROCEDURE delete_matches(IN p_playerno INTEGER) -> BEGIN -> DELETE FROM MATCHES -> WHERE playerno
1、指数据列的分割,将列多的表分割成多个表。表格的记录虽然不多,但字段长,表格占有空间大。
方法区:主要是存储类信息,常量池(static 常量和 static 变量),编译后的代码(字
InnoDB 底层存储结构为B+树, B树的每个节点对应innodb的一个page,page大小是固定的,一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值,叶子节点包含完成数据。
作为一名后端程序员,可以说天天都要跟数据库打交道,不管使用的是 MySQL, Oracle 还是 SQL Server,毫无疑问都逃不开 SQL,所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要。今天阿粉就带大家看一下,每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧。
无论在工作还是面试中,关于SQL中不要用“SELECT *”,都是大家听烂了的问题,虽说听烂了,但普遍理解还是在很浅的层面,并没有多少人去追根究底,探究其原理。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
为什么?因为UUID是无序的,MySQL在维护聚簇索引的时候都是按照主键的顺序排序的,也就是说每个数据页中的数据一定是按照主键从小到排序的,而且,数据与数据之前是通过单向链表连接的,上一个数据页中的最大的主键的值一定是小于下一个数据页中的最小的主键的值,数据页和数据页之间是通过双向链表来维护的。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
MySQL5.7 新增两种字段类型:Json 和 Generated,Generated 型的产生和 Json 的关系密不可分,如果没有Generated 类型,Json 类型在强大,生产中可能也无法使用,因为 Json 不支持索引,但是如果要查询 Json 里的数据,没有索引就是全表扫描,在执行效率上肯定是不能用于生产环境的,但是有了 Generated 类型就不同了,Generated 类型简单地说是一个虚拟字段,值是不可更新的,值来源其他字段或者字段间计算或是转化而来的,这种类型是可以创建索引,利用 Generated 的特性,就可以间接的给 Json 类型中的 key 创建索引,解决 Json 不能创建索引的问题。简而言之, Generated 类型的产生,为 Json 类型在索引方面的问题提供了支持。JSON 的值包含单个值、数组、元组、标注的 Json 格式等几种格式。
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分,分库分表 增加缓存层,减少数据库的访问次数,大部分的查询访问ckv,更新操作异步更新到db 读写分离,实现在线访问和离线访问的隔离,避免相互影响,需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计:使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因: InnoDB数据是按照主键聚簇的,数据在物理上按照主键大小顺序存储,使用其他列或者组合无法保证顺序插入,随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的,采用二级索引查询,首先找到的主键,然后通过主键定位数据
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伴随着不断扩张的业务量,在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步,就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说,order by 排序是一个常见的业务功能,将结果根据指定的字段排序,满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化,order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
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。
最近听了公司里的同事做的技术分享,然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方,我们目前在开发过程中,其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来,供大家一起分享。
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。
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
一、视图 1.什么是视图 1) 视图是一种虚拟的表,是从数据库中一个或多个表中导出来的表。 2) 数据库中存放了视图的定义,而并没有存放视图中的数据,这些数据存放在原来的表中。 3) 使用视图查询数据时,数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。 2.视图的作用 1) 使操作简便化。 2) 增加数据的安全性。 3) 提高表的逻辑独立性。 3.基本语法 CREATE VIEW 视图名 AS SELECT 语句; 二、
应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
你会发现,数据库的性能的好坏,根本上来说是由访问数据库的service决的。要不要使用分区表?极客时间MySQL实战43讲。数据库稳定性谁负责?
JSON 字段类型在当前的版本中自身没有索引,那么在生产中是非常可怕的,JSON 字段的增、删、改、查效率可想而知,基本没法用,也许是基于此,MySQL5.7 中提供了 Generated 字段类型,网上有叫生成列或是计算列的。这里先来了解一下什么是 Generated Column。
很多时候我们看到一些表字符串类型的字段定义为varchar(255),开始以为varchar只能定义为255这个长度值,其实不然。
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