在这种情况下，这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行，对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。...然而，性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数)，也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。...article_id desc limit 5 执行时间：0.0261 注:UNION 和UNION ALL 的区别 在 数据库中，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同...从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION ALL，如下： select * from gc_dfys union...all select * from ls_jg_dfys 注： mysql中union all的order by问题 今天写mysql数据库代码的时候，发现union的结果不是预期的 stime
当数据库的数据超过几百万条的时候,项目中会遇到一些count 函数的查询效率低下的现象。...' AND b.type = 'TIME_OF_DAY' AND a.time_desc = b.value AND a.clinic_index_id = c.id 经过分析：查询效率慢的原因在于...去掉关联效率提升太多。根究原因在于 关联的字段存在没有加索引的情况。 2种 解决办法： 1 给type 加索引 2 去除关联 ，字典页面翻译。
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...： 最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s，最大的慢 SQL 执行时间为 266s，平均每个慢 SQL 执行时间 5s，平均扫描的行数为 1766 万。...结果第二部分： select arrival_record 操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次，平均响应时间为 4s，delete arrival_record 记录了 6 次，平均响应时间 258s...select xxx_record 语句 select arrival_record 慢查询语句都类似于如下所示，where 语句中的参数字段是一样的，传入的参数值不一样： select count(*
6、使用了`%xxx%`或者`%xxx`导致全表扫描，（若要提高效率考虑使用覆盖索引）。 7、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式或者函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...8、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是符合索引，那么必须使用到该索引中第一个字段作为条件时才能保证系统使用到该索引，否则该索引不被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致（虽然MySQL底层会优化...，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中 有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...11、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select查询效率，但是同时也降低了insert和update的效率，因为insert和update有可能会重建索引，一个表的索引数最好不要超过6个。...13、尽量使用可变长度类型varchar， 因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
（所谓的链接表就是数据库在做查询形成的中间表）。 例如：下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1：隐式的内连接，没有INNER JOIN，形成的中间表为两个表的笛卡尔积。...中涉及到多表查询的时候，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。...请注意这说明如果执行下面类型的查询，MySQL进行全扫描b，因为LEFT JOIN强制它在d之前读取： SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT...例如，在下面的查询中如果t2.column1为NULL，WHERE 子句将为false： SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2...=5; 因此，可以安全地将查询转换为普通联接： SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1; 这样可以更快，因为如果可以使查询更佳
一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。...另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。 测试1： ? ? ? 测试2： ?...我们通过这两个测试，可以发现随着字段的不断减少，效率越来越高，并且主要的区别都在 sending data 下面，这个状态我曾经大概描述过参考文章： https://www.jianshu.com/p/...MySQL 的格式。...到这里我们大概知道了，查询的字段越多那么这里转换的过程越长，并且这里都是实际的内存拷贝，而非指针指向。
-5-7-to-increase-query-performance/ 原文作者：Alexander Rubin 在这篇博客中，我们将看看如何使用MySQL 5.7的虚拟列来提高查询性能。...我要告诉你一些技巧，可以潜在地解决那些使用了GROUP BY 和 ORDER BY而慢的报表查询。...Extra: Using where; Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 原因很简单：符合过滤条件的行数太大了，以至于影响一次索引扫描扫描的效率...5.7的严格模式是默认启用的，我们可以只针对这次查询修改一下。...结论 MySQL 5.7的生成列提供一个有价值的方法来提高查询性能。如果你有一个有趣的案例，请在评论中分享。
在这篇博客中，我们将看看如何使用MySQL 5.7的虚拟列来提高查询性能。...我要告诉你一些技巧，可以潜在地解决那些使用了GROUP BY 和 ORDER BY而慢的报表查询。...Extra: Using where; Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 原因很简单：符合过滤条件的行数太大了，以至于影响一次索引扫描扫描的效率...5.7的严格模式是默认启用的，我们可以只针对这次查询修改一下。...结论 MySQL 5.7的生成列提供一个有价值的方法来提高查询性能。如果你有一个有趣的案例，请在评论中分享。
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。...高频率的查询列和经常用于连接的外键列通常是索引的最佳选择。 2、根据列的基数（不同值的数量）选择索引，基数越大，索引的选择性越好，提高查询效率。...2、注意删除不再使用的索引，以减少磁盘空间的占用和提高更新操作的效率。 3、当一个复合索引已经包含了另一个复合索引的所有列时，可以考虑删除较长的索引，以减少冗余。...五、定期分析和优化索引 1、使用MySQL提供的EXPLAIN语句来分析查询执行计划，查看是否正确使用了索引。 2、使用OPTIMIZE TABLE命令可以修复索引碎片，提高索引的性能。...MySQL索引优化是提高数据库查询效率和性能的重要手段。
一、安装登录MYSQL 1、下载地址：MYSQL官网（直接next安装即可） 2、安装完成后点击如下图所示输入密码进行登录操作 ?...登录成功 二、查看是否开启了慢查询日志 输入命令【show variables like 'slow_query_log'】，页面会显示是否开启了慢查询日志，slow_query_log =ON，代表已经开启...监控阈值 五、设置set global为全局生效 1.set global 只是全局session生效，重启后失效,如果需要以上配置永久生效，需要做如下配置 MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是...my.ini找到[mysqld]下面加上 log-slow-queries = F:\MySQL\log\mysqlslowquery.log long_query_time = 2 2.执行命令show...日志路径 3.显示的日志记录在/apps/logs/mysql/slow3306.log目录 4.测试结果 ? 结果 5.查询日志记录 ? 日志记录
那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。 什么是索引 索引其实是一种能高效帮助MYSQL获取数据的数据结构，通常保存在磁盘文件中，好比一本书的目录，能加快数据库的查询速度。...除此之外，索引是有序的，所以也能提高数据的排序效率。 通常MYSQL的索引包括聚簇索引，覆盖索引，复合索引，唯一索引，普通索引，通常底层是B+树的数据结构。...总结一下，索引的优势在于： 提高查询效率。 降低数据排序的成本。 缺点在于： 索引会占用磁盘空间。 索引会降低更新表的效率。因为在更新数据时，要额外维护索引文件。...可以看出B树的查询效率是很高的。 B树存在着什么问题，需要改进优化呢？ 第一个问题：B树在范围查询时，性能并不理想。...当我们用主键值去查询的时候，查询效率是很快的，因为可以直接返回数据。 ?
水平拆分：即根据表来进行分割：比如user表可以拆分为user0,、user1、user2、user3、user4等 2、分库分表之后如何实现联合查询？...可以使用第三方中间件来实现，比如：mycat、shading-jdbc 原理解析： 当客户端发送一条sql查询：select * from user;此时中间件会根据有几个子表，拆分成多个语句：select...* from user1;select * from user2;select * from user3等多条语句查询，然后将查询的结果返回给中间件，然后汇总给客户端。...这些语句是并发执行的，所以效率会很高哦。
=’110′ 假设有这样子一条语句： select * from test where user_name = '我是用户名' and user_phone='110' 有两个字段都有索引可用，mysql...mysql内部的错误判断可能使得user_name索引生效，此时效率就会很低了，我们可以强制使用某个索引 指定使用索引的意义 从以上例子中，我们可以思考并归纳。...能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。 所以当我们发现mysql可能处理出错的情况时，可以手动指定使用更优的索引来提高查询效率。 这个可以称为索引降维。...目标：筛选出所有红色的点 步骤：选出所有带有红色点的面 –> 选出所有带有红色点的线 –> 在线上选出所有红色点 索引降维 在老旧的mysql版本中，where的条件顺序还会很大影响执行结果。...总结 在分表、组合索引等等场景下，我们可以结合业务数据，进行降维的顺序思考，尽可能地在一开始就筛选出比较准确的数据，在后续的筛选中则只需要遍历检查很少的一部分数据，已达到提高查询效率的效果
=’110′ 假设有这样子一条语句： select * from test where user_name = '我是用户名' and user_phone='110' 有两个字段都有索引可用，mysql...mysql内部的错误判断可能使得user_name索引生效，此时效率就会很低了，我们可以强制使用某个索引 指定使用索引的意义 从以上例子中，我们可以思考并归纳。...能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。 所以当我们发现mysql可能处理出错的情况时，可以手动指定使用更优的索引来提高查询效率。 这个可以称为索引降维。...目标：筛选出所有红色的点 步骤：选出所有带有红色点的面 –> 选出所有带有红色点的线 –> 在线上选出所有红色点 索引降维 在老旧的mysql版本中，where的条件顺序还会很大影响执行结果。...总结 在分表、组合索引等等场景下，我们可以结合业务数据，进行降维的顺序思考，尽可能地在一开始就筛选出比较准确的数据，在后续的筛选中则只需要遍历检查很少的一部分数据，已达到提高查询效率的效果。
那我们想要优化数据库查询，就要尽量减少磁盘的IO操作，所以就出现了索引。 索引是什么？ MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。...由此可见，BTree索引使每次磁盘I/O取到内存的数据都发挥了作用，从而提高了查询效率。 但是有没有什么可优化的地方呢？ 我们从图上可以看到，每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。...而每一个页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率...不过，虽然索引可以加快查询速度，提高 MySQL 的处理性能，但是过多地使用索引也会造成以下弊端： 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。...注意：索引可以在一些情况下加速查询，但是在某些情况下，会降低效率。 索引只是提高效率的一个因素，因此在建立索引的时候应该遵循以下原则： 在经常需要搜索的列上建立索引，可以加快搜索的速度。
嵌套查询的查询优化 Table of Contents 嵌套查询是 SQL 中表达能力很强的一种机制，既给应用带来了方便也给查询优化带来了很大的挑战。...2.1 嵌套查询的分类 首先，定义嵌套的层数。如果查询中只有一个查询块（SELECT、FROM、WHERE），显然不存在嵌套查询，此时嵌套的层数为0。...如果查询中有两个查询块，外查询的叫做外部块，内查询的叫做内部块，此时嵌套层数为1。查询块嵌套的层次数显然可以更多，而且一个 WHERE 条件中可以有多个嵌套的子查询。...2.1.1 A 类 内查询块没有对外查询块的表的引用（非相关子查询），并且查询结果是聚集函数（不带 GROUP BY，结果集是单行）。...（相关子查询），并且查询结果没有聚集函数。
当我们使用索引和不使用索引的时候，效率会相差相当大，特别是当数据量越来越大的时候。...另外需要注意的是并不是我们在where条件里面用有索引的字段进行筛选数据库在查询的时候就会走索引，有些写法会让数据库不走索引，接下来会总结一些会让查询进行全表扫描而不走索引的写法； 提防ORACLE中的数据隐式转换...NAME='张三' UNION ALL SELECT * FROM USERS WHERE NAME='李四'来进行查询。...,'文') >0来进行查询。...执行顺序 其实为什么要知道查询执行的逻辑顺序，原因很简单，为了尽量早的筛选出我们想要的数据，将不需要的数据进行计算是需要成本的，直观的表现就是查询变慢。
写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇 版本 Scala...> 6.0.5 4.3.6.RELEASE...-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java --> ...mysql mysql-connector-java <version...key+" "+"value:"+value) // // } } //释放资源 sc.stop() } } 根据rowKey查询
然后，我帮他找到了定时任务，其中有个 sql 查询，执行效率很慢，我建议将 or 改为 in，效率提升了几百倍。 下面我们一起回顾一下这个问题。...场景描述 两个表关联查询 table1 的数据量接近 100 万 table2 的数据量接近 900 万 查询条件中的 title 字段没有加索引 原始查询语句 SELECT a.id as...原因 查了一下资料，在数据量过百万，并且条件没有加索引，or 的查询效率远远低于in，or 的效率为 O(n)，而 in 的效率为 O(logn)，当 n 越大的时候效率相差越明显。.../)，因此数据库缓存不会对查询造成影响。...COMMIT; END IF; END WHILE; END; // DELIMITER ; -- 执行存储过程生成测试数据 CALL pre_test(); 接下来的第二步分别对 IN 和 OR 的查询效率进行测试
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