MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持,而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中,EXPLAIN是一项强大的工具,可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划,从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字,以揭开查询执行计划的面纱。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了,它的用途就是从一个或多个表中检索信息,使用select检索表数据必须给出至少两条信息:想选择什么,以及从什么地方选择
group by 的基本用法 group by做为分组来使用,后面为条件,可以有多个条件,条件相同的为一组,配
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中,我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句,但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂,包含多个条件,此时就需要具体分析SQL 使用到的索引,并了解 where 条件的判断逻辑。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值,可使用BETWEEN操作符。
需要注意的是,查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划,以提高查询性能。同时,可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划,以帮助调优查询性能。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
在MySQL数据库中,索引是提高查询性能的关键。为了进一步优化查询性能,MySQL引入了索引下推的概念。索引下推是指在使用索引进行查询时,将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理,减少不必要的数据读取和传输,从而提高查询效率。
在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件,这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND(&&)、OR(||)或 XOR 隔开。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
局部索引等价于我们通常说的本地索引,与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念,一般来讲,主表的分区方式决定局部索引的分区方式,也就是说假设主表有10个分区,那么对于每个分区来讲,都有一个对应的局部索引。
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发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
含有子查询的时候,表明各语句执行的先后顺序,如果数字相同,则按照先后顺序执行,如果为 null,则代表是结果集,不需要查询。
经常需要按不止一个列进行数据排序。例如,如果要显示雇员清单,可能希望按姓和名排序(首先按姓排序,然后在每个姓中再按名排序)。如果多个雇员具有相同的姓,这样做很有用。
WHERE 位于 FROM 之后,指定一个或者多个过滤条件,满足条件的数据才会返回。
样例 select * from student where id > 3; where后面跟逻辑语句,筛选出符合条件的子集
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组,MYSQL中使用group by关键字对数据进行分组,基本语法形式为:
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
在数据库查询中,JOIN和IN是两种常见的查询方式,它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而,在实际应用中,开发者经常会面临一个问题:到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢?本文将对这两种方式进行性能对比,并探讨在不同情境下的最佳实践。
分区是将一个表的数据按照某种方式,逻辑上仍是一个表,也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念,分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集,让数据根据规则分布在不同的分区中,让一个大对象变成一些小对象,从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制,MySQL分区表优点和限制也是一目了然的,然而又能够同时实现共存。
不啰嗦,直接入正题。问题是这样的。请问下面的sql语句,要想加快查询速度,该怎么创建索引?以下,以mysql数据库为准。
了不起最近在定位一个bug的时候,发现本应该过滤出15355条数据的,但其实只过滤出了12891条数据。
select * from user order by classid,age DESC
显示过滤器:在已捕获的数据包集合中设置过滤条件,隐藏不想显示的数据包,只显示符合条件的数据包。
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;
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
大数据一直被定义为3V(数量大,速度快,多样性) ,为了支撑数据分析服务的正常运行,BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
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。
间隙锁的作用 保证某个间隙内的数据在锁定情况下不会发生任何变化。比如mysql默认隔离级别下的可重复读(RR)。
select * from users where age >= 22 and age <= 25;
数据库表中包含了很多数据,一般我们不会检索表中的所有行。通常会根据特定的条件来提取出表的子集,此时我们需要指定搜索条件(search criteria),搜索条件也叫作过滤条件(filter condition)。
DML操作是指对数据库中表记录的操作,主要包括表记录的插入(insert),更新(update),删除(delete)和查询(select),是开发人员日常使用最频繁的操作。
那这条语句呢?其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题,首先需要了解一些知识。
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:
缓存穿透是指一个查询请求,数据库中不存在该数据,缓存中也不存在,导致每次查询都会直接访问数据库,增加数据库负载。
一直是想知道一条 SQL 语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
过滤条件在WHERE子句后面,以一定的方式来拼接SQL,全文索引的使用有特定的语法:
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
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