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
1、重新定义表的关联顺序(多张表关联查询时,并不一定按照SQL中指定的顺序进行,但有一些技巧可以指定关联顺序)
上篇文章说了,mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
第二层架构是MySQL比较有意思的部分,大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,存储过程、触发器、视图等。
select * from user order by classid,age DESC
左连接:只要左边表中有记录,数据就能检索出来,而右边有的记录必要在左边表中有的记录才能被检索出来。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
在这个快速发展的时代,时间变得 越来越重要,也流逝得非常得快,有些人长大了,有些人却变老了。稍不留神,2019已经过完了三分之一。回首这四个月收获什么,懂得了什么?欢迎留言分享给我哟。
数字类型 最近在看《MySQL技术内幕:SQL编程》并做了笔记,所以本博客是一篇笔记类型博客,分享出来方便自己复习,也可以帮助他人 整型 类型占用空间最小值(SIGNED)最大值(SIGNED)最小值(UNSIGNED)最大值(UNSIGNED)TINYINT1-1281270255SMALLINT2-3276832767065535MEDIUMINT3-83886088388607016777215INT4-2147483648214748364704294967295BIGINT8-922337203
前面几天给大家分享了MySQL数据库知识,没来得及看的小伙伴可以前往:Mysql查询语句进阶知识集锦,一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作,关于数据库的安装可以参考:手把手教你进行Mysql5.x版本的安装及解决安装过程中的bug,今天皮皮继续给大家分享数据库知识,但是换了一个主角,它就是Sqlite。
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
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最近在学习scrapy redis,在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下,本篇为mysql篇,实例比较简单,学习sql还是要动手实操记的比较牢。
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT。 主要存贮的是数字类型数据,常用 INT 类型存储 它们的区别如下表所示:
SUBSTR(str,start,len) 返回start开始,长度为len的字符串。注意:字符串起始位置为1。
这一期的数据库测评报告让咱们一起来讨论下数据压缩这一话题。
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips: 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%,如果比值较高,就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值,让Mysql在内存中完成临时表的操作,减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
在工作中经常要与 mysql 打交道,但是对 mysql 的各个字段类型一直都是一知半解,因此写本文总结记录一番。
作为数据分析师,每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息,发现新的价值,而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中,今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL查询语句。
这是黄文辉同学处女作,大家支持! 其他相关文章:元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的
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。
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令,还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT。
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。每次显示最多 M 条,从第 N 条记录开始算
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?
MySQL查询是一种用于检索、筛选和分析数据的数据库操作技术。作为一个强大的关系型数据库管理系统(RDBMS),MySQL支持多种查询方法,包括使用SQL(Structured Query Language)编写的查询语句。
0、引言 在关系型数据库如Mysql中,设计库表需要注意的是: 1)需要几个表; 2)每个表有哪些字段; 3)表的主键及外键的设定——便于有效关联。 表的设计遵守范式约束,考虑表的可扩展性,避免开发后期对表做大的改动。 Mysql或者Oracle中,修改数据类型相对比较简单,通过命令行或者navicat、sqldeveloper等可视化工具直接修改。 即便千万级别数据量,多等点时间,也能修改好。 而在Elasticsearch非关系型数据存储的搜索引擎中,设计表对应的就是Mapping的设计。 且ES中一旦
良好的设计是高性能的基石,应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整,在这其中往往需要权衡各种因素,例如,数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
如果数据比较少时,或者查询的频率比较低的时候,索引的作用并不明显。因为这时候表中的数据差不多都可以完全缓存在内存中。所以就算是进行全表扫描也不会太慢。
一 介绍 存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的 详细参考: http://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/data-type-overview.html mysql常用数据类型概览 #1. 数字: 整型:tinyinit int bigint 小数: float :在位数比较短的
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
MySQL语法总结 查询相关: 查看数据库: show databases; 查看数据库信息: show create database 数据库名; 查看表信息: show create table 表名; 查看当前数据库版本号: select version(); 查看系统当前时间: select new(); 查看当前用户: select user(); 查看当前所在的数据库: select database(); 查看MySQL数据库状态: status; 查看表的结构
ALTER TABLE用来添加,删除或修改现有表中的列,也可以用来添加和删除现有表上的各种制约因素。语法如下:
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的,分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
#----综合使用 书写顺序 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 执行顺序 from -- 查询 where -- 限制条件 group by -- 分组 having -- 过滤条件 order by -- 排序 limit -- 展示条数 distinct -- 去重 select -- 查询的结果 正则:select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 集合查询:max 、min 、avg 、sum 、count 、group_concat 。 内连接:inner join 左连接:left join 右连接:right join 全连接: 左连接 union 右连接 replace 替换
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1765164.html
上篇文章介绍了条件列,排序,分组都可以建立索引,select查询不需要建立,长字符串建立二级索引可以用索引前缀建立或者建立hash索引,避免时间和空间的浪费。建立索引的时候,列的类型尽量小点。还要看当前列的基数,基数越小,所有数据都一样,都无法排序,大量数据需要回表查询,所以基数越大才适合建立所以。
1、全局内存缓冲区 1)key_buffer_size 该变量是只存储MyISAM索引信息的全局内存缓冲区。在对应的.MYI文件中的索引数据从磁盘上被读取出来然后存入这个缓冲区。想要调整key_buffer_size的大小,只需要简单统计所有MyISAM表中总索引的大小,然后随着数据随时间增长而调整。 当这个索引码缓冲区中没有足够的空间来存储新的索引数据时,将会用最近最少使用的的方法覆盖掉旧的页面。 2)innodb_buffer_pool_size innodb_buffer_pool_size是用来存储所有InnoDB数据和索引的全局内存缓冲区。对完全使用InnoDB的数据库来说,这是个很重要的缓冲区,一定要正确分配,不正确的分配这个缓冲区可能导致额外的磁盘IO开销并降低查询性能。 常见的方法是把innodb_buffer_pool_size设定为RAM的80%,但是很多情况下这样设定不合理,如RAM大小50G,而数据库总量只有2G。 可以使用SHOW GLOBAL STATUS或者SHOW ENGINE INNODB STATUS命令来监控InnoDB缓冲池的使用情况。 MySQL> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer%'; +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Innodb_buffer_pool_dump_status | Dumping of buffer pool not started | | Innodb_buffer_pool_load_status | Buffer pool(s) load completed at 180330 16:27:30 | | Innodb_buffer_pool_resize_status | | | Innodb_buffer_pool_pages_data | 51679 | | Innodb_buffer_pool_bytes_data | 846708736 | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_bytes_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 116888 | | Innodb_buffer_pool_pages_free | 1024 | | Innodb_buffer_pool_pages_misc | 4641 | | Innodb_buffer_pool_pages_total | 57344 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd | 0 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead | 0 | | Innodb_
1、DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言,这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后的数据结果。
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