索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说,当WHERE子句中有多个条件,并且每个条件都可以利用不同的索引时,优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并,从而得到最终的结果集。
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页(简称数据页或者索引页)的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大;数据页的这类操作越多,对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一,请他审核您的SQL语句和表结构设计,我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB,我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关,在设计任意索引(不仅仅是主键)时都应该考虑这方面因素。
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法,知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上,而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念,直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式,揭示数据页中数据的奥秘。
在MySQL 8.0.17中,我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20%。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章,里面 99% 会提到:单表数据量大了,需要进行分片(水平拆分 or 垂直拆分)。分片之后,业务上必然面临的场景:跨分片的数据合并。今天我们就一
其实我们之前所讲的回表,就是两个索引树同时使用,先在二级索引树中搜索到对应的主键值,然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是,两个不同的二级索引树,会同时生效吗?理论上来说,应该是可以同时生效的,不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验,这种事情最好能够避免,如果发生了同时搜索两棵索引树的事情,大概是你的索引设计有问题,此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验,但是对于两个索引同时生效的知识点,我们还是要懂,一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
最近听说一个事情,就是MYSQL 在删除大部分数据后,数据表的表空间会进行收缩,将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解,自动释放这个事情我是存疑的,所以做了如下的测试,来进行相关的证明。
面试题:MySQL的union all和union有什么区别、MySQL有哪几种join方式(阿里面试题)
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
最近遇到一个业务需求,要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量(该表每天产生的记录量在好几百万)。当然有朋友会说,select count(1) from xxx 不就完事了吗?
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇,总结了MySQL的索引相关知识。
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by,以及单独介绍临时表的三篇文章中,多次以 count(distinct) 作为示例说明。
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1;
例如: insert…select插⼊结果集 注意:字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同,且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如:
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量(MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志)减少了,降低日志刷盘的数据量和频率,从而提高效率。
MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生()
插入缓冲,也称之为insert buffer,它是innodb存储引擎的关键特性之一,我们经常会理解插入缓冲时缓冲池的一个部分,这样的理解是片面的,insert buffer的信息一部分在内存中,另外一部分像数据页一样,存在于物理页中。
1、MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生( )
MySQL体系前端接受连接,并提供多种API,连接池化可重用。这里连接可以理解为线程,来处理来自客户端的请求。后台存储引擎负责控制IO策略,内存缓冲和线程调度,以及会话事务管理。 我们这里分析在MySQL5.6以后的默认引擎InnoDB。
如果愿意的话,可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表,但是它们也有自己的用处,并且能提供一些分区表不能提供的功能。
想进大厂,mysql不会那可不行,来接受mysql面试挑战吧,看看你能坚持到哪里?
您可以通过使用"LIMIT"语句来限制查询返回的记录数量。以下是一个示例,获取您自己的Python服务器中"customers"表中的前5条记录:
本次分享的案例是关于存储的数据恢复,存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机,其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内,再由存储池分出几个LUN,LUN1是vmfs卷,三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘(第一掉线盘掉线后热备盘顶替,之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃),无法通过校验直接获取丢失盘的数据,所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组(此方法只可用于紧急情况,因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏,相当于每个条带都会缺失两个块的数据)。 2、提取LUN 分析存储结构,获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针,编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接,组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机,尝试启动。导出虚拟机后尝试启动,同预想相同,操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次,提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试,发现大多数文件都被破坏,只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库,因为数据库底层存储的特殊性,可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照,父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成,使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出(innodb引擎可以使用此方案,myisam因为没有“数据页”概念所以不可用),分析系统表获取各用户表信息,根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久,表结构也曾多次变更,加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失,记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构:合并快照前的父盘因为写入较早,使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据,然后提取出其中数据库各个表的表结构,之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录:分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内,然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据,最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同,所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台,经验证,数据可用本次数据恢复成功。
标题写的我自己日后都可能忘记,这里简单叙述一下。当前我们有个 这样的需求,就是客户调用接口中含有多个子接口,每个子接口都需要单独请求一次下游微服务,问题在这里出现了,我们需要将客户的一定请求才分成多个子请求,分别访问成功后再合并成一条记录存入数据库中。
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集,等同于将一个表追加到另一个表,从而实现将两个表的查询结果组合到一起,使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并,字段数不变,多个查询的结果合并。
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划,一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后,会得到一个执行计划,通过这个执行计划,我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么,对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
我们知道,innodb存储引擎是基于磁盘存储的,它同时利用缓冲池技术来提高数据库的整体性能,具体的利用方法为:innodb从磁盘中通过16KB数据页的形式,将磁盘中的数据加载到内存当中,通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库带来的性能影响。当缓存池中的数据页被修改过后,通过将数据页从缓冲池刷新回磁盘的操作来确保数据所做的修改被永久保存。原理如下:
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时,可以采用insert into语句:
翻译过来的意思是:使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样,导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时,使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”,保证字段顺序和数量一致性。
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
在2000年代初,许多开发者使用中心化的版本控制系统(如CVS、Subversion)进行项目开发。然而,随着项目规模的不断扩大,这些系统逐渐暴露出一些问题,如代码冲突解决困难、分支管理繁琐等。为了解决这些问题,Linus Torvalds开始着手开发Git。Git的初衷是作为一种过渡方案来替代BitKeeper,为Linux内核开发提供更高效、更灵活的版本控制解决方案。
上篇文章我们说了,使用索引的注意事项,前面我们总结了查询数据库的方式有const,ref,ref_or_null,range,index,all,而使用时候需要注意,当where语句后面全是索引查询,当where语句后面跟着非索引的时候,当用and连接,比如where key1 and 非索引 = ‘abc’,这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’,这时候会直接全表查询。
某公司使用的存储,采用RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
客户业务反馈经常出现运行效率低的情况希望我们从数据库进行排查,之前已经定位到是磁盘问题,但是当时没有继续深入排查。详细背景:技术分享 | 客户说 insert 慢,我该怎么办
小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了。
“你一定又写了烂SQL了!”,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。如果有大佬误入此地,还请从容撤退,如果你真的愿意看,我也没什么意见。
explain所有人都应该很熟悉,通过它我们可以知道SQL是如何执行的,虽然不是100%管用,但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
先看看具体有哪些字段: mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句,其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿,用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表: CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
group_concat(str) 将获取到的内容合并成一行输出 concat_ws(str1,str2...) 合并输出查询的字段 table_name 具体的数据表 column_name 字段名 information_schema 自5.7及后的MySQL版本,都有了这个库,所有的表都会记录在这个数据库下 information_schema.tables 所有的数据表 information_schema.columns 所有的数据表中的字段 table_schema 数据库的名称 where
再次统计LSN号码,写入到专用文件xtrabackup checkpoint 记录二进制日志位置 所有备份文件统一存放在一个目录下,备份完成
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划,这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式,比如多表连接的顺序是什么,对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划,本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的,从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
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