项目中一般使用的都是单表查询,但是在一些业务场景下,偶尔会选择联表查询,一直对联表查询时如何使用索引一直感到很好奇。...正好近期项目中遇到一个问题,联表查询时,没有建立索引,耗时居然达到了可耻的10分钟,所以趁机了解了一下。...,根据MySQL联表查询的算法Nested-Loop Join,MySQL查询的结果集是3张表的笛卡尔积,所以效率特别低。...所以说,检查SQL语句是否用到索引,一定要用explain查看执行计划,MySQL优化器做了太多的工作了。...参考 关于 MySQL LEFT JOIN 你可能需要了解的三点 MySQL JOIN原理 MySQL查询优化——连接以及连接原理 MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析 What is the
错误的分表操作,会带来bug 分表的性能更好,不需要查询优化器来选择读取哪张表,但是分表编码更复杂,要通过代码指定数据存储到特定的表 分区只用操作数据库进行分区操作,代码不需要任何更改 数据库分库(物理层面进行拆分...SQL经过优化请求时间依旧较长 数据量大 表中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据,而不是所有的数据 分区解决的问题 和单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。 优化查询。...一般情况下,mysql 的分区把 null 当作零值,或者一个最小值进行处理。...比如分为4个取,取余数,余数总是0-3之间的值(总到这几个分区去)。分配打散比较均匀。 但是也是有缺点的:由于分区的规则在创建表的时候已经固定了,数据就已经打散到各个分区。...值会使分区过滤无效 MySQL数据库允许对NULL值做分区,但是MySQL数据库的分区总是视NULL值小于任何一个非NULL值,不同分区对NULL值的处理也各不相同。
1.概述 MySQL的分区表没有禁止NULL值作为分区表达式的值,无论它是列值还是用户提供的表达式的值,需要记住NULL值不是数字。...MySQL的分区实现中将NULL视为小于任何非NULL值,与order by类似。...3.list分区表处理NULL 1.创建2张list分区表,t_list1分区列包含null值,t_list2分区列中不包含null值 CREATE TABLE t_list1 ( c1 INT, c2...key分区表的分区数为3时,分区列为null值的记录分布在了p2分区。...(2)当表中没有显示使用包含NULL的值做分区表达式时,会拒绝插入分区列为NULL的值。
C 进行联表处理,还是 A、B、C 一起联表之后再进行过滤处理 ,还是说这两种都不对,有其他的处理方式 ? ...SQL 执行路径,摘自《高性能MySQL》 可以看到,执行计划是查询优化器的输出结果,执行引擎根据执行计划来查询数据 数据准备 MySQL 5.7.1,InnoDB 引擎;建表 SQL...联表算法 MySQL 的联表算法是基于嵌套循环算法(nested-loop algorithm)而衍生出来的一系列算法,根据不同条件而选用不同的算法 在使用索引关联的情况下,有 Index Nested-Loop...这种算法简单粗暴,但毫无性能可言,时间性能上来说是 n(表中记录数) 的 m(表的数量) 次方,所以 MySQL 做了优化,联表查询的时候不会出现这种算法,即使在无 WHERE 条件且 ON 的连接键上无索引时...,再取驱动表的下一条记录重复联表操作; 3、MySQL 的连接算法基于嵌套循环算法,基于不同的情况而采用不同的衍生算法 4、关于 ON 和 WHERE,我们下篇详细讲解,大家可以先考虑下它们的区别
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间...子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引 字符字段最好不要做主键 不用外键,由程序保证约束...另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上,速度会很快 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上,从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间...另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上,速度会很快 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上,从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并表(merge table),限制较多且缺乏优化,不建议使用,应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分,
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL字段,...应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如”性别”这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分,会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度; 2、一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下问题不大; 注意: 1、Covering index:...索引覆盖:即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身,也就是不再需要回表操作; 2、复合索引顺序:理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数类型,而非INT类型,如果非负加上UNSIGNED; VARCHAR的长度只分配真正需要的空间; 使用枚举或整型代替字符串类型...; 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME; 单表不要有太多字段,建议在20以内; 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间; 用整型来存IP; 2、索引 索引不是越多越好,要根据查询有针对性的创建...,考虑在WHERE和ORDER BY涉及到的列建索引,可以根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描; 避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致全表扫描; 值分布稀少的字段不适合建立索引
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED...VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME, 单表不要有太多字段,建议在20以内 避免使用NULL...应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如”性别”这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引...,从而进行SQL优化,如下图5条记录落在两个分区上: mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化。...单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...,建议在20以内 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在 WHERE和 ORDER BY命令上涉及的列建立索引,...可根据 EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描 应尽量避免在 WHERE子句中对字段进行 NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段
背景 阿里云RDS FOR MySQL(MySQL5.7版本)数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活,造成性能不足,严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...建议字段定义not null,null值很难查询优化且占用额外的索引空间 使用TINYINT类型代替枚举ENUM 存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE 字段长度严重根据业务需求来...四、阿里云PloarDB MySQL8.0版本并行查询 分表之后我们的数据量依然很大,并没有完全解决我们的慢查询问题,只是降低了我们业务表的体量,这部分慢查询我们需要用到PolarDB的并行查询优化 PolarDB...六、后记 千万级大表优化是根据业务场景,以成本为代价优化的,不是一上来就数据库水平切分扩展,这样会给运维和业务带来巨大挑战,很多时候效果不一定好,我们的数据库设计、索引优化、分表策略是否做到位了,应该根据业务需求选择合适的技术去实现
问题由来 问题如标题所示,在开发过程的时候,需要创建一张表,从另一个环境导出的表结构sql文件,在我电脑上导入,遇到该报错 You have an error in your SQL syntax; check...the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '(0) NULL...DEFAULT NULL' 报错的那一行内容为 `refund_success_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '退款成功时间', 宣言博客 Siam...(最好精确到小版本) 如果只是为了临时在mysql5.5完成测试,并且确认业务程序不需要使用到时间的小数秒,可以将sql文件中的长度设置删除,然后导入 datetime(0) NULL DEFAULT...NULL 改为 datetime NULL DEFAULT NULL
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。...表结构设计优化 在进行表结构设计时,选择合适的数据类型,慎用NULL值,适度冗余,适当进行表拆分等方法对提高性能是至关重要的。表结构设计优化采取的措施通常包括以下几个方面。...尽可能使用NOT NULL定义字段。NULL值不利于索引,MySQL难以优化可为NULL的列查询。当可为NULL的列被索引时,每个索引记录需要一个额外的字节用于标识其是否可空。...这种方式的缺陷是不同表中的数据量可能不均衡。 对id进行Hash取模运算,如要拆分成3个表,则用mod(id,3)获取0、1、2这3个值,每一行针对获取的不同值,将其放到不同的表中。...如果user表中的记录数超过了一定的量级,则需要把该表中的记录拆分到多个表中分别进行存储。这里采用对id进行取模3运算,每一条记录根据mod(id,3)的值是0、1还是2,分别存储到对应的表中。
|原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1、尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上...NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间 7、用整型来存IP 索引 1、索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描...2、应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 3、值分布很稀少的字段不适合建索引,例如”性别”这种只有两三个值的字段 4、字符字段只建前缀索引 5...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义,没有全局索引 用户的SQL语句是需要针对分区表做优化,SQL条件中要带上分区条件的列,从而使查询定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区,可以通过
三、派生表 既然这个 SQL 优化涉及到了派生表,那么我们先看下何谓派生表,派生表有什么特性?...MySQL 5.7 之前的处理都是对 Derived table(派生表) 进行 Materialize(物化),生成一个 临时表 用于保存 Derived table(派生表) 的结果,然后利用 临时表...MySQL 5.7 中对 Derived table(派生表) 做了一个新特性,该特性允许将符合条件的 Derived table(派生表) 中的子表与父查询的表合并进行直接 JOIN,类似于 Oracle...四、SQL 优化 简单介绍了下派生表,下面我们开始尝试优化这个 SQL,步骤分 2 步: 1. 解决多张派生子表 union all 时全表扫描的问题。 2....创建临时表(带索引) CREATE TABLE `tmp_up` ( `taskname` varchar(500) DEFAULT NULL, KEY `idx_taskname` (`taskname
一、InnoDB 表存储优化 1、OPTIMIZE TABLE 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表,压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。...3、VARCHAR 对于需要存储长度不定或者包含很多NULL值的字符串列,使用 VARCHAR 代替 CHAR 。在小表应用上,缓存使用及磁盘 I/O 消耗会更小。...1、AUTOCOMMIT 设置 MySQL 的默认设置 AUTOCOMMIT=1 会限制繁忙数据库的性能。...MySQL 5.7.10版本,InnoDB XA事务的两阶段提交是默认支持的,不能设置禁用innodb_support_xa。...如果索引列能够覆盖所需要查询的数据列,那么就可以只使用索引进行数据查询,而不需要从表中获取数据。 如果某一列的数据不能为NULL,那么在创建表的时候将其生命为 NOT NULL 。
原因是tb_category的表最小,只有300条数据,mysql查询优化器通常情况下都会以小表作为驱动表。...使用了Batched Key Access进行了优化以达到减少索引回表查找的IO次数,随后关联tb_cmt表,这次关联中,mysql使用了tb_cmt的article_id_idx字段。...数据量少,mysql查询优化器会使用tb_category作为驱动表。...我们看到,mysql以tb_article作为驱动表,并且查询不再涉及semi-join,达到了当前步骤的优化目的 步骤二:尽力使用索引 当前的查询语句以tb_article作为驱动表,同时使用了tb_article...除此之外,group by 优化还有一个小技巧,mysql在执行group by的时候,默认会进行排序,在当前业务中,笔者并不需要进行排序,于是笔者在group by 末尾追加order by null
SQLSTATE[23000]: Integrity constraint violation: 1052 Column 'company_id' in where clause is ambiguous 解决:取别名
数据库技术就是这么一路走过来,MySQL的优化器也是,所以在MySQL最流行的情况下,我只能更多的去摸清楚优化器里的一些实现差异。...上面这种情况其实MySQL是很容易区分的,难就难在这个情况真实情况是这样的。 如果碰到这种情况,MySQL优化器就有点懵了。...这两个大表自己关联,结果集到底有多大,因为没有更丰富的信息,要定位还是有些难的。 所以从执行计划来看,为什么性能差,最后优化器的判断是对两个大表做了全表扫描。...那么这里就有两个问题, 同样是表关联,小表大表关联和大表小表关联,这种写法在MySQL那么重要吗是否join的写法效果要更好一些? 要验证这两个问题,其实也不难。我们使用如下的SQL来验证。...我们简单总结一下,在这个SQL优化场景中,为了得到更好的性能,需要做到一个平衡,即小表和大表的关联方式,效率是最佳的,至于你是写成join还是逗号分隔的表关联,从目前的测试来看,差别不大。
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