一个好的web应用,最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分,也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
在系统设计和架构中,数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划,以及如何使用执行计划来优化查询效率。
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
上一篇mysql进阶优化篇,我们介绍了数据库的性能分析工具,知道了怎么发现数据库的性能问题,这一篇博客我们将介绍索引失效的10种情况及原理
用 tpcc-mysql 工具生成 50个仓库 的测试数据,表 order_line 共有 37970973 条记录。
基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?
为了更好的说明,我假想出来了一个业务场景,可能在实际业务中并不存在这样的场景,只为举例说明问题:
1、先查询出90万+10条记录的id,回表查询数据,再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条; 2、先查询出90万+10条记录的id,筛选出最后10条记录的id再回表查询,最后返回10条完整记录给MySQL。 在回表次数很多(limit决定)的情况下,显然第二种方法是比较快的,但是MySQL默认采用了第一种。
每个女孩都是天使,每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里,温馨的女人节骄傲的向我们走来,祝女神节日快乐!
在日常业务开发中,会通过使用where 1=1来简化动态 SQL语句的拼接,有人说where 1=1会影响性能,也有人说不会,到底会不会影响性能?本文将从 MySQL的官方资料来进行分析。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
对于已经很熟悉T-SQL的读者,或者对于较专业的DBA来说,逻辑的增删改查,或者较复杂的SQL语句,都是非常简单的,不存在任何挑战,不值得一提,那么,SQL的哪些方面是他们的挑战 或者软肋呢?
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
提到mysql查询优化,很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等,可是这些优化技巧是怎么来的?
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
PostgreSQL作为关系数据库中学院派的代表,在U.C. Berkeley完成了初始版本,其后U.C. Berkeley将其源码交于开源社区,PostgreSQL现由开源社区对其进行维护。PostgreSQL代码具有简洁、结构清晰、浓重的学院派气息等特性。虽然,其在国内并未像MySQL一样广泛在互联网公司内部使用,但是随着国内对PostgreSQL的认识加深,越来越多的公司逐渐采用PostgreSQL作为其解决方案中数据的基础架构部件;更有许多公司在PostgreSQL的基础上进行二次开发来满足自己的需求。
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。
当我们希望MySQL能够以更高的性能进行查询时,弄清楚MySQL中是如何优化和执行查询的就显得很有必要,这里,先搬出来一张图镇楼:
可能是经常处理业务,最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么,让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了,对于这类需求,我已经有了一套比较官方的回答思路,我来说,大家看,看看还有什么没有考虑到的地方,欢迎指正。
当我们需要比较复杂的表的时候,且我们有明确的列信息,就可以使用AI工具直接生成我们的DDL语句,如果需要插入一些DML语句也可以直接让其生成,自行执行插入即可。
一、什么是执行计划? 1)执行计划 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: a、SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? b、查询优化器得
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
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
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
Apache Calcite是一个动态数据管理框架,它具备很多典型数据库管理系统的功能,比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等,但是又省略了一些关键的功能,比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据,不完全包含相关处理数据的算法等。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
本文介绍了如何利用MySQL数据库进行去重统计,通过创建索引、分组统计和联合查询等方法,实现对大数据的高效去重统计。同时介绍了MySQL的去重机制和分组统计的实现方法,并给出了具体实践案例。
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中,我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路,那今天我们就针对具体的语句来看一下,如何优化MySQL的查询语句。”
需要注意的是,查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划,以提高查询性能。同时,可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划,以帮助调优查询性能。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
在上一篇文章MySQL(五)|《千万级大数据查询优化》第二篇:查询性能优化(1)中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示: 图5-1 步骤如下: 客户端发送一条查询给服务器。 服务器先检查查
1. 什么是存储过程?它有什么优点? 答:存储过程是一组予编译的SQL语句,它的优点有: 允许模块化程序设计,就是说只需要创建一次过程,以后在程序中就可以调用该过程任意次。 允许更快执行,如果某操作需要执行大量SQL语句或重复执行,存储过程比SQL语句执行的要快。 减少网络流量,例如一个需要数百行的SQL代码的操作有一条执行语句完成,不需要在网络中发送数百行代码。 更好的安全机制,对于没有权限执行存储过程的用户,也可授权他们执行存储过程。 2. oracle的存储过程和函数有什么区别? Oracle
昔日庖丁解牛,未见全牛,所赖者是其对牛内部骨架结构的了解,对于MySQL亦是如此,只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程,才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示,当向MySQL发送一个请求的时候,MySQL到底做了什么:
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以 支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此,Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控,分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括:
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划,再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
而我们的连接器就是处理这个过程的,连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变,是不会马上生效的,因为用户权限是在连接的时候读取的,只能重新连接才可以更新权限
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/804/1.html
执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。
1、 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? (2) 查询
【mysql优化专题】:本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解,本篇为优化入门篇,让大家知道为什么要优化,究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化,一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据,大家平时在进行MySQL数据导出的时候,如何数据量不大(万级记录)可能不会遇到这样那样的问题,下面就我前段事件导出MySQL千万级(目前量级8千万,已快到一亿)数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求,可能第一时间想到,直接全量查询不就好了,如果数据记录在几万条还好,当MySQL一个表的数据大于200W的时候,这个时候去查询已经非常吃力了,即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是,
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
但也可能因为你使用错误的SQL语句而无法使用。其中有以下几种,在使用sql查询时尽量避免。
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