这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
作者:猿媛牧场/男/上海 作者介绍:某四大会计师事务所高级技术专家,在分布式系统架构性能优化有丰富的实践经验。MongoDB Professionor 中国15位获得者之一。长期从事SQL-NoSQL的转型、MongoDB数据治理、高可用及弹性扩展。多年实践DevOps,通过自动化的实践完成了从人工救火到吃瓜运维的成功转型。多次实践、建设、推进海量TB级数据架构重组、建模、业务分析。 前言 在2016年5月份的某一天,我和菠萝同学怀着对昔日《红警95》的缅怀之情,相约脱胎于开源项目OpenRA,来自制S
在做数据分析时,我们会经常听到同比、环比同比的概念。各个企业和组织在发布统计数据时,通常喜欢用同比、环比来和之前的历史数据进行比较,用来说明数据的变化情况。例如,统计局公布2022年1月份CPI同比增长0.9%,环比增长0.6%。
大家在大数据开发的学习中,肯定会遇到各种各样的数据库,比如MySQL,但是它是全能的吗?当然不是。所以才会出现各种各样的数据库,以适用于不同的场景,今天介绍的MongoDB就是如此。
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
摘要:本文介绍宜信105条数据库军规,帮助研发团队评估数据库开发质量,达到尽早发现问题解决问题的目标。
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
作者:程序员追风 链接:https://juejin.im/post/5dd15451e51d453b3d3d4329
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷。
切片主要就是针对获取列表中部分或者单个元素的方法,通过下标访问列表中的元素,下标从0开始计数
MySQL8.0.18刚刚发布,它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE,用来分析和理解查询如何执行。
最近帮业务部门梳理业务报表,其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十,其实就是对等待时长进行倒序排序后,取结果集的前百分之十。
最近线上遇到一个问题,后台一个查询把服务给整挂了,然后找了dba看了下sql慢查询,我们explain一下结果。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
● 论文一的研究对象是纯内存计算的 OLTP 引擎,作者通过引入 C++ 20 的 coroutine 特性将 thread-to-transaction 的执行模型修改为两级 coroutine-to-transaction,在不需要内部接口改动的条件下实现了事务间的 batch 机制和基于协程的 prefetch,减少了后续计算的 cache miss,提升了事务的整体执行性能。
mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同。如下,这两条语句被视为不同的查询
最近给我提建议的陌生人是不少,有提示我对于云费用计算常识性错误的,有对我 OB 的撰写方式异议的,还有一个陌生人,在看完我的文字后,留言:你也是做自媒体的,你自己的排版太差,你自己知道吗,你这样让我影响阅读。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
笔者将优化分为了两大类:软优化和硬优化。软优化一般是操作数据库即可;而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置。
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
Limit是分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般我们觉得在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
在使用events_statements_current的过程中发现,同一线程在同一时刻,可能有多条记录,与直观感觉不太一样,于是跟踪了一下内部实现,有了本文。
MySQL 8.0.31于10月11日正式发布,让我们快速浏览一下这一版本有哪些改进内容。
PostgreSQL 不少的单位已经开始部署了,对于外包的开发,甲方也需要有相关的规范给出,虽然比MYSQL 的要求要少了不少,但该注意的还是要注意。
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
N个机台将业务数据发送至服务器,服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
用执行计划分别测试一下union all、in和or,发现union all分两步执行,而in和or只用了一步,效率高一点。
经过前面三篇的文章的介绍,相信大家已经对MySQL JSON数据类型有了一定的了解,为了在业务中更好的使用JSON类型,今天我们来具体介绍一下JSON函数的使用;
COUNT() 返回某列的行数 COUNT(*)对表中行的数目进行计数,不管表列中包含的是空值(NULL)还是非空值
视图(view)是一种虚拟存在的表,是一个逻辑表,本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。通过视图,可以展现基表的部分数据;视图数据来自定义视图的查询中使用的表,使用视图动态生成。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
MyBatis 是数据持久层框架,支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。尤其强大在于它的映射语句,比如高级映射中的 collection 集合。
过去几年,使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
在MySQL数据库中,多表查询是一种非常实用的技术,它允许用户在一个查询中跨多个表检索数据。通过将来自不同表的数据组合起来,我们可以得到更全面、更准确的结果。多表查询在处理复杂业务逻辑或数据关联紧密的系统中具有重要意义。本文将深入探讨MySQL多表查询的原理、技巧和实践,帮助你更好地理解和应用这种强大的工具。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
image.png 网络 三次握手的原因? 三次握手TCP协议建立连接的过程。 原因或目的是为了证明客户端和服务端都有发送和接收的能力。原理: 第一次:客户端发送SYN包给服务端 第二次:服务端接收后在SYN包中的序列号+1 (即SYN+ACK包) 发送给客户端 第三次:客户端收到服务端的SYN包后,在SYN包中的序列号+1后 (ACK包) 发送给服务端 为啥四次挥手? 四次挥手是TCP释放连接的过程。 原因:客户端和服务端会各自发送1次和回复1次,共4次 tcp/udp分别的应用场景? tcp准确度高
在上一篇 《配置详解 | performance_schema全方位介绍》 中,我们详细介绍了performance_schema的配置表,坚持读完的是真爱,也恭喜大家翻过了一座火焰山。相信有不少人读完之后,已经迫不及待的想要跃跃欲试了,今天将带领大家一起踏上系列第三篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中事件原始记录表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
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