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。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法(四)、关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?、关于MySQL内连接与外连接用法,全都在这里了!本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用,而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析,就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
这是之前使用R语言完成的一道简单的数据统计题目链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27092971
1、又称连接查询,连接多个表中的数据,获得结果集。当一个表不能满足查询结果时,需要使用联合查询。
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容,具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法(四),本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道,MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询,即left join /right join/inner join的基本用法。
联合查询:union,将多次查询(多条select语句)的结果,在字段数相同的情况下,在记录的层次上进行拼接。
可以从多个方面进行性能优化,原则是 尽量减少系统的瓶颈,减少资源的占用,加快系统的响应速度。比如:
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
原因:禁止使用外键,如果要保证完整性,应由应用程式实现——参考《阿里内部mysql规范》
在Access数据库类型注入的时候,我们获取不到列名(前提是有表名),一般会选择使用偏移注入,但是这种注入方式往往借助的是个人的人品,且步骤繁琐。本文中我们研究了一种新的注入技术让“偏移注入不再需要人品”。 在这里定义这种注入技术为:“移位溢注技术”。它适用于ACCESS和MYSQL(任何版本)。 我们先来看看普通的偏移注入步骤: 1.判断注入点 2.order by 判断长度 3.判断表名 4.联合查询 5.获取表中列数:union select 1,2,3,4,..,* from TABLE 6.开始偏
可用命令status 和 show variables like 'char%' 查看改变之后的状态(我们需要的就是改变client和connection的编码为gbk):
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
SQL注入(一)之union注入 靶机地址:http://59.53.63.23:10772/ 在SQL注入的前期,第一件事情就是找到SQL注入点,在找到注入点后开始下面的内容: 一、联合查询法(一) a.判断注入点: and 1=1 --返回true,显示正常 and 1=2 --返回false,显示错误 b.猜多少列 order by [数值] c.联合查询猜表名 union select 1,2,3,……,7 from users --猜表名并记录返回回显位(报错说明表不存在,将表名更换继续猜)
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
现在有个需求: 一条 SQL 查出 所有女生用户 和 发布的文章点击量超过 100 的用户 的 id,name,gender 字段
MYSQL数据库-内外连接 零、前言 表的连接 一、内连接 二、外连接 1、左外连接 2、右外连接 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的表的内连和外连 表的连接 表的连接分为内连和外连 一、内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选,我们前面学习的查询都是内连接,也是在开发过程中使用的最多的连接查询 语法: select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件; 示例:显示SMITH的名字和部门名称 📷 二
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
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。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针,使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
UNION 合并后的集合中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。
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。
多表查询的过程就是先计算两张表的笛卡尔积,再根据一些条件对笛卡尔积中的记录进行筛选
#进阶10:合并查询(联合查询) 引入:一个结果集的查询的数据来自于多张表。但多张表之间没有任何关联关系。
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。
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。
背景: 为了提高数据库效率,建索引是家常便饭;那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢?我在这里详细测试分析下。
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后,我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询,然而,索引创建的好,并不意味着查询就一定快,影响查询效率的因素特别多,今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
我们对系统性能分析的一部分就是数据库的分析,比如定位到查询速度慢的SQL,我们想对其进行优化,但是从哪些方面进行优化,就需要使用explain来查看select语句的执行计划。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SQL语句的,对我们的查询语句进行分析,提升性能。
联合查询是多表查询的一种方式,在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下,合并多个查询的结果
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对于经常使用mysql的兄弟们,对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN,MySQL解释它将如何处理SELECT,提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN,你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序,增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 优化原则:减少系统瓶颈,减少资源占用,增加系统的反应速度。
有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次,通过在resultMap里面配置 association节点配置一对一的类就可以完成;
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本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化,大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间;而一个查询是由很多个环节组成,那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化(连接) 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题: 对于服务端来说,可以增加服务端的可用连接数(**MySQL 8.0.
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
1、交叉连接:CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合,即笛卡尔积。如本例会产生44=16条记录,在开发过程中我们肯定是要过滤数据,所以这种很少用。
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