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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
