使用子查询来获取原始表的原因有以下几点:
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在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写,比如多于的括号,比如有的外连接其实跟内连接类似,可以优化查询表的顺序。子查询又分为相关和不相关子查询,如果子查询过滤条件里有外层查询的参数,则是相关子查询,反之则是不相关子查询。Any函数就代表只要有一个就行,最小的,all代表必须所有的都满足这个条件,所以必须最大的也满足。当我们判断子查询里是否存在的时候,则用exists判断,有则返回true。
id: select查询的序列号(是一组数字),表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
大多数的接口性能问题,很多情况下都是SQL问题,在工作中,我们也会定期对慢SQL进行优化,以提高接口性能。这里总结一下常见的优化方向和策略。
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
编辑手记:前面我们介绍常用的子查询优化方法,但总有一些情况时在规律之外。谨慎处理方能不掉坑。 前文回顾: 性能优化之查询转换 - 子查询类 将SQL优化做到极致 - 子查询优化 作者简介: 韩锋
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分,该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
编辑手记:子查询是SQL中比较重要的一种语法,恰当地应用会很大程度上提高SQL的性能,若用的不得当,也可能会带来很多问题。因此子查询也是SQL比较难优化的部分。今天一起来学习最常见的几种优化子查询到方
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的,那如果想要依据某列中的不同类别(比如说不同品牌/不同性别等等)进行分类统计时,就要用到数据分组,在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
小编说:PostgreSQL作为一个优秀的数据库产品,其本身有着非常多值得学习和研究的地方。《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》则是一本难得的专门介绍和研究PostgreSQL查询引擎的专著。
最近看到一些IN语句的优化案例,有些环节不是很理解,重读一下dbsnake的书中关于IN处理方式的介绍,以下内容算是学习笔记。
子查询返回的值不止一个。当子查询跟随在 =、!=、<、<=、>、>= 之后,或子查询用作表达式时,这种情况是不允许的。
优化SQL,是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句,是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中,我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行,又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具,提高优化效率的想法。
为什么SQL存在性能问题?我们通过10053,可以看到经过Oracle转换的SQL如下所示,
这是一个统计类的 SQL,直接执行跑了好几个小时都没有结束,所以暂时不知道实际耗时,因为实在是太久了~
注意:insert 只有new,delete 只有old ,oracle 自动添加id
Oracle查询转换初探 作者:邱大龙 概述 Oracle查询转换器的作用是把原始sql重写为语义相同的语句,目的是为了获得更高效的sql。 查询转换主要有四种技术:子查询展开,视图合并,谓词推入,星型转换。 了解查询转换是掌握SQL优化的基础,本文将对这四种技术做一些简单的介绍。 子查询展开 子查询展开是指优化器不再把子查询作为独立的单元处理,而是转换成等价的join方式。转换有两种方式:一是将子查询的结果集作为视图,与外层表或视图做join;二是将子查询中的表或视图拆出
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
前面说了子查询里有no/any/all不能用limit,group by,order by等,他会被查询优化器优化掉,子查询可能会物化转成内连接semi-join查询,物化就是会吧子查询看做一个表,如果数据太大,超过系统变量tmp_table_size,则会在磁盘里创建b+树的临时表,如果比较小,则会创建内存里hash树的临时表,之后会物化表转连接,但如果直接转where 和on,则可能会出现子查询多条的情况,我们的真实需求并不需要多条,所以有了semi-join。
在一个表表达中可以调用另一个表表达式,这个被调用的表表达式叫做子查询(subquery),我么也称作子选择(subselect)或内嵌选择(inner select)。子查询的结果传递给调用它的表表达式继续处理。
本文介绍了MySQL数据库的一些基本概念和常用命令,包括创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据等。同时,还介绍了MySQL中的各种约束,如主键约束、外键约束和唯一约束等。此外,还介绍了MySQL的事务和锁定机制,以及如何使用MySQL进行多用户并发操作。最后,还介绍了MySQL的性能调优和故障恢复等方面的知识。
Hive的优化主要分为:配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
MySQL EXPLAIN详解:http://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
联合查询是多表查询的一种方式,在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下,合并多个查询的结果
身处于大数据时代,即使我们使用的大规模并发对数据进行查询,由于数据量的原因,用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的;预计算是其中一个比较直观的解决方案,提前将数据算好,需要的时候直接拿出来,看上去是非常美好的,但是预计算是需要成本的,由于分析场景的复杂,预计算的结果被复用的概率可能没那么高,但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
阿里编码规范要求:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好
子查询是指在一个查询语句内部嵌套另一个查询语句的过程。子查询可以嵌套在 SELECT、FROM、WHERE 或 HAVING 子句中,用于从数据库中检索数据或执行其他操作。子查询通常返回一个结果集,该结果集可以被包含它的主查询使用。 以下是子查询的一般概述:
1、having 是在 group by 子句之后:可以针对分组数据进行统计筛选。
【现象】 出现reduce阶段一直卡在99%的情况,猜测可能出现数据倾斜问题。 【验证猜测】 1、查看user表strmd5个数,6亿左右,做distinct之后,只有4.5亿。大约有1.5亿重复数据。 2、查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数,6亿左右,做distinct之后,只有5亿。大约有1亿重复数据。 3、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次,两个表join,总数据量为1k*1k=100w,也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次,如果是10w呢?
本节教程将继续介绍SQL基础知识中的SELECT相关的一些知识,包括基础语法、多表连接、去重、排序、子查询等等SELECT方面的基础知识。
PostgreSQL作为关系数据库中学院派的代表,在U.C. Berkeley完成了初始版本,其后U.C. Berkeley将其源码交于开源社区,PostgreSQL现由开源社区对其进行维护。PostgreSQL代码具有简洁、结构清晰、浓重的学院派气息等特性。虽然,其在国内并未像MySQL一样广泛在互联网公司内部使用,但是随着国内对PostgreSQL的认识加深,越来越多的公司逐渐采用PostgreSQL作为其解决方案中数据的基础架构部件;更有许多公司在PostgreSQL的基础上进行二次开发来满足自己的需求。
如果 IN 的参数是(1,2,3)这样的值列表时,没啥问题,但如果参数是子查询时,就需要注意了。比如,现在有如下两个表:
在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句,外部那个select语句则称为主查询。
子查询可以嵌套在 SELECT、FROM、WHERE 和 HAVING 子句中,以实现更复杂的数据检索和分析。在使用子查询时,需要注意以下几点:
select deptno,dname,(select count(*) from emp e where e.deptno=d.deptno) amount from dept d;
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。
3、SQL:结构化查询语言,用于和数据库通信的语言,不是某个数据库软件特有的,而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库软件,可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供了类SQL查询接口,使得用户可以使用SQL类语言来查询数据。Hive可以处理包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet等格式的数据文件,支持数据的导入、导出、转换等操作。Hive可以在Hadoop集群上运行,利用Hadoop的分布式计算能力,可以处理大规模的数据集。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,但该动能也有局限性,它的选择并不总是最优的,展示的也并不一定是真相。
本章介绍由ShowPlan生成的InterSystems SQL查询访问计划中使用的语言和术语。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
前文已经描述过MySQL的多种优化措施,如:回表的优化、索引合并的优化、连接的优化等
虽然使用Explain不能够马上调优我们的SQL,它也不能给予我们一些调整建议,但是它能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的
该语法可以理解为:将主查询的数据,放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE 或 FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
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