的数据是保存在主键索引上，全表扫描实际上是直接扫描表t的主键索引 获取一行，写到 net_buffer 中，默认为 16K ，控制参数为 net_buffer_length 重复获取行，直到 写满 net_buffer...是 边读边发 的，如果 客户端接收慢 ，会导致MySQL服务端由于 结果发不出去 ， 事务的执行时间变长 下图为MySQL客户端不读取 socket receive buffer 中的内容的场景 State...Pool 中新申请一个数据页Px，加到链表头部 Buffer Pool 冷数据全表扫描 扫描一个200G的表，该表为历史数据表，平时没有什么业务访问它 按照基本LRU算法，就会把当前Buffer Pool...每次被访问的时候都需要做以下判断 如果这个数据页在LRU链表中 存在的时间 超过了1S，就把它移动到链表头部，否则，位置不变 存在时间的值由参数 innodb_old_blocks_time 控制 该策略是为了处理类似 全表扫描...，因此 一个数据页会被访问多次 继续扫描，之前的数据页再也不会被访问到，因此也不会被移到 young 区， 最终很快被淘汰 该策略最大的收益是在扫描大表的过程中，虽然 用到了Buffer Pool，但对
MySQL中的全表扫描案例 这两天看到了两种可能会导致全表扫描的sql，这里给大家看一下，希望可以避免踩坑： 情况1： 强制类型转换的情况下，不会使用索引，会走全表扫描。...情况2： 反向查询不能使用索引，会导致全表扫描。...=作为条件的时候，扫描的行数是表的总记录行数。因此如果想要使用索引，我们就不能使用反向匹配规则。 情况3： 某些or值条件可能导致全表扫描。...，而使用or将二者连接起来就会导致扫描全表而不使用索引。...简单总结一下： 1.强制类型转换的情况下，不会使用索引，会走全表扫描 2.反向查询不能使用索引，会导致全表扫描。 3.某些or值条件可能导致全表扫描。
查询优化器是 MySQL 的核心子系统之一，成本计算又是查询优化器的核心逻辑。 全表扫描成本作为参照物，用于和表的其它访问方式的成本做对比。...任何一种访问方式，只要成本超过了全表扫描成本，就不会被使用。 基于全表扫描成本的重要地位，要讲清楚 MySQL 的成本计算逻辑，从全表扫描成本计算开始是个不错的选择。...全表扫描的成本就只剩 IO 成本、CPU 成本这两项了。 2. 计算公式 我们先从整体计算公式开始，然后逐步拆解。 全表扫描成本 = io_cost + 1.1 + cpu_cost + 1。...总结 计算全表扫描成本，最重要的无疑是这个公式：全表扫描成本 = io_cost + 1.1 + cpu_cost + 1。...io_cost 表示全表扫描 IO 成本，MySQL 会先计算读取一个数据页的平均成本，然后乘以主键索引的数据页数量，得到 IO 成本。
背景：今天对一个20w的表做关联查询，创建各种索引，没有提高执行的效率，使用EXPLAIN检查，总是提示“Using temporary”全表扫描，这不是我想的。...通过度娘，各种百度，是因为DISTINCT使用了全表扫描，现在特别记录下来。以背查验。...explain 出现了Using temporary； 有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引，需要根据下面的技巧来调整语句 rows过多，或者几乎是全表的记录数...1.使用explain语法，对SQL进行解释，根据其结果进行调优： MySQL 表关联的算法是 Nest Loop Join，是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据...，即将其它表的数据关联到a中形成一张大表，再对a的全集进行过滤； 如果不能全使用left join，则需灵活使用STRAIGHT_JOIN及其它技巧，以时间排序为例：
索引是数据库的重要技术，本质是用空间换时间，或者放慢写入加速查询。通常我们会将索引和全表扫描来对比，并且一般都会觉得全表扫描很 low，真的是这样吗？ 之前我们介绍了第一个文件格式：什么是文件格式？...查询流程 查询模式：查询有过滤条件，假设过滤条件的选择度为 F，意思是查询结果集占总数据量的 F 倍，F 处于 [0,1] 之间。 现在有两种查询方式：全表扫描、索引。全表扫描和索引都是逻辑概念。...黄色表示需要从磁盘读到内存中的数据，全表扫描时候就是这样： ?...直接算一下什么时候索引查询比全表扫描快，也就是下边这个式子： NFS + NFX/T < NX/T 即：F < X / (TS+X) 可以看到，跟总数据量没关系，当 F 足够小的时候，选择索引比较好。...如果结果集比较多，seek过多，那么全表扫描是更优的。
⭐本文介绍⭐ 当我们需要修改数据表名或者修改数据表字段时，就需要使用到MySQL ALTER命令。 开始本章教程前让我们先创建一张表，表名为：testalter_tbl。...i 字段： mysql> ALTER TABLE testalter_tbl DROP i; 如果数据表中只剩余一个字段则无法使用DROP来删除字段。...MySQL 中使用 ADD 子句来向数据表中添加列，如下实例在表 testalter_tbl 中添加 i 字段，并定义数据类型: mysql> ALTER TABLE testalter_tbl ADD...在 CHANGE 关键字之后，紧跟着的是你要修改的字段名，然后指定新字段名及类型。...命令还可以用来创建及删除MySQL数据表的索引，该功能我们会在接下来的章节中介绍。
小伙伴们在面试的时候，有一个特别常见的问题，那就是数据库的回表。什么是回表？为什么需要回表？ 今天松哥就来和大家聊一聊这个话题。 1....索引结构 要搞明白这个问题，需要大家首先明白 MySQL 中索引存储的数据结构。这个其实很多小伙伴可能也都听说过，B+Tree 嘛！ B+Tree 是什么？...那你得先明白什么是 B-Tree，来看如下一张图： 前面是 B-Tree，后面是 B+Tree，两者的区别在于： B-Tree 中，所有节点都会带有指向具体记录的指针；B+Tree 中只有叶子结点会带有指向具体记录的指针...，这一步是在 MySQL 服务器层完成的，并且不需要回表。...好啦，今天的主题是回表，现在大家明白什么是回表了吧？
高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响。当使用delete 操作 表记录时，高水位线并不会下降，随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少。...本文给出高水位线的描述，如何降低高水位线，以及高水 位线对全表扫描的影响。 一、何谓高水位线 如前所述，类似于水库中储水的水位线。只不过在数据库中用于描述段的扩展方式。 ...全表扫描会扫描高水位线之下的所有块，包括空闲数据块(执行了delete操作)。 低高水位线 是在使用ASSM时的一个概念。...二、演示高水位线与全表扫描 SQL> create table t -->创建测试表 2 as 3 select rownum as id, 4 round(dbms_random.normal...19 SQL> set autotrace traceonly; -->开启autotrace SQL> select count(*) from t; -->此时SQL语句的执行计划为全表扫描
使用索引快速全扫描(Index FFS)避免全表扫描(FTS) (文档 ID 70135.1) 什么使用使用Index FFS比FTS好？ Oracle 8的Concept手册中介绍： 1....Index FFS是在7.3中引入的。在Oracle 7中，它要求初始化参数V733_PLANS_ENABLED的值需要是TRUE。 Index FFS将会扫描索引的全部块。返回的数据不会存储。...Index FFS能够使用多块IO读，可以并行执行，就像全表扫描那样。...实例： 使用Oracle 8.0.5中标准的emp和dept表(可以使用UTLSAMPL.SQL创建)，不建立任何表的统计数据或索引。使用autotrace产生执行计划。...0 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'EMP_IX' (NON-UNIQUE) (Cost=4 Ca rd=21 Bytes=147) 注意：如果查询中是索引列的子集
什么是分库分表？...特点： ①每个库的表结构都不一样。 ②每个库的数据不一样。 ③所有库的并集是全量数据。 垂直分表： 以字段为依据，根据字段属性将不同字段拆分到不同表中。 特点： ①每个表的结构都不一样。...②每个表的数据也不一样，一般通过一列(主键/外键)关联。 ③所有表的并集是全量数据。 ⚪ 水平拆分 水平分库： 以字段为依据，按照一定策略，将一个库的数据拆分到多个库中。...特点： ①每个库的表结构都一样。 ②每个库的数据都不一样。 ③所有库的并集是全量数据。 水平分表： 以字段为依据，按照一定策略，将一个表中的数据拆分到多个表中去。 特点： ①每个表的表结构都一样。...②每个表的数据都不一样。 ③所有表的并集是全量数据。 3.
在数据库层面，什么是窄表？什么是宽表？ 在数据库中，窄表和宽表是两种设计思想，分别指的是列数少或者列数多的表格。 窄表是指只包含少量列（如主键和几个属性）的表格。...关系型数据库中大部分的表都是窄表。 相比之下，宽表则是指具有大量列的表格。这些列可以来自不同的来源，可能包括各种聚合和汇总数据等。...宽表表解决了什么问题？ 宽表可以解决一些需要同时获取多个数据属性、进行数据分析和数据挖掘的问题。相对于狭窄的表格，宽表可能会包含更多关联的信息，如不同维度、时间范围内的历史数据或聚合统计数据。...但是，需要注意的是，宽表对查询性能和储存空间也提出了一些挑战，需要根据具体情况进行优化和平衡。 最后 简单来说宽表就是通过一张表来维护所有信息，而窄表就是通过多张表来维护信息。...当然看场景更有利弊，主要的大数据就是用宽表来实现，而传统关系型数据是有窄表。
专栏持续更新中：MySQL详解 一、背景 先要从 InnoDB 的索引实现说起，InnoDB 有两大类索引： 聚集索引(clustered index) 普通索引 (secondary index...) InnoDB 聚集索引和普通索引有什么差异？...二、什么是回表查询？...通俗的讲就是，如果索引的列在 select 所需获得的列中（因为在 mysql 中索引是根据索引列的值进行排序的，所以索引节点中存在该列中的部分值）或者根据一次索引查询就能获得记录就不需要回表，如果 select...unique）列是聚集索引； （3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引； 三、可以举一个简单的例子 我有一张用于用户登录的user表： 字段名 类型 说明 id bigint
这个过程通常是 根据上次拉取的位点构建一个 cursor 不断迭代 cursor 获取新的 oplog 那么问题来了，由于 MongoDB oplog 本身没有索引的，每次定位 oplog 的起点都需要进行全表扫描么...集合没有 id 字段，ts 可以作为 oplog 的唯一标识; oplog 集合的数据本身是按 ts 顺序组织的 oplog 没有任何索引字段，通常要找到某条 oplog 要走全表扫描 我们在拉取 oplog...大致意思是，如果你find的集合是oplog，查找条件是针对 ts 字段的 gte、gt、eq ，那么 MongoDB 字段会进行优化，通过二分查找快速定位到起点; 备节点同步拉取oplog时，实际上就带了这个选项...oplogStartHack(txn, goal.getValue()); } } // Build our collection scan... // 构建全表扫描参数时...mongoing-mongoing） 作者：张友东 阿里云高级技术专家 MongoDB中文社区联席主席 主要关注分布式存储与数据库等技术领域，先后参与淘宝分布式文件系统TFS、阿里云数据库（PolarDB、MySQL
在测试的时候忘记写where条件导致全表更新的话，可以收拾包袱走人了 下面这条语句可以开启检查，当没有加where时拦截下来 set sql_safe_updates=1; 关闭： set sql_safe_updates
连接查询中需要注意的点 什么是驱动表，什么是被驱动表，这两个概念在查询中有时容易让人搞混，有下面几种情况，大家需要了解。...当连接查询没有where条件时，左连接查询时，前面的表是驱动表，后面的表是被驱动表，右连接查询时相反，内连接查询时，哪张表的数据较少，哪张表就是驱动表 当连接查询有where条件时，带where条件的表是驱动表...，我们看下面三种图中，是不是全部符合情况一，第一张图中s1是驱动表，第二张图中s2是驱动表，第三种图中s2是驱动表 ?...,而且在大表上创建索引(也就是被动表创建索引)，如果驱动表创建了索引,MySQL是不会使用的 for (row1 : 驱动表) { 索引在被驱动表中命中，不用再遍历被驱动表了 } Block Nested-Loop...，那么MySQL一定使用的第二种算法，当我们没有创建索引或者对驱动表创建了索引，那么MySQL一定使用第三种算法 MySQL连接算法官方文档 https://dev.mysql.com/doc/refman
二 分析 案例中的MySQL数据库版本 5.6.16 将生产环境的sql做适当修改,where条件不变。读者朋友可以测试一下其他的版本。...ref: NULL rows: 3076 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) 分析: MySQL...选择的执行计划是利用主键访问数据。...注意执行计划中的 access type是index,而index 意味着这个SQL在查询二级索引的时候,对二级索引进行了全索引扫描，根本没有进行过滤这个行为是不合理的,因为where条件中含有 in...因此我们推测是在优化器选择索引的时候出现了问题。
切记切记： 关联关系的话，比如user表（用户）id name把id设为主键与文章表article id name user_id把user_id设为索引外键，关联关系的话，是用户表的id与文章表的user_id...为什么呢？ 因为用户表的id是主表的主键id。...从表的user_id是外键啊.而关联关系是主表的主键id与从表的外键id相关联的啊 主从表，从表数据依赖于主表，一般最后查询数据时把主表与从表进行关联查询。...主表可用于存储主要信息，如客户资料（客户编号，客户名称，客户公司，客户单位等），从表用来存储客户扩展信息（客户订单信息，客户地址信息，客户联系方式信息等）。...从表： 以主表的主键（primary key）值为外键 (Foreign Key)的表，可以通过外键与主表进行关联查询。从表与主表通过外键进行关联查询。 关系及用法概述
哈希表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以哈希表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。 ? 哈希表存储的是由键（key）和值（value）组成的数据。...为什么需要哈希表？ ? 为了和哈希表进行对比，我们先将这些数据存储在数组中。 ?...其中，应用较为广泛的是开放地址法，或称为开放寻址法。这种方法是指当冲突发生时，立刻计算出一个候补地址（数组上的位置）并将数据存进去。...哈希表也叫散列表，来源于数组，它借助哈希函数对数组这种数据结构进行扩展，利用的是数组支持按照下标随机访问元素的特性，是存储 Key-Value 映射的集合。...哈希表两个核心问题是哈希函数设计和哈希冲突解决。对于某一个 Key，哈希表可以在接近 O(1) 的时间内进行读写操作。
=）会限制索引、引起全表扫描 Where city!='TOKYO'. 解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描。...like‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。...select /+ index(emp5 skip1)/ count() from emp5 where empno=7900;前一种是全表扫描，后一种则会使用组合索引。...9. or语句使用不当会引起全表扫描 原因：where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。...13.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？...SQL优化 2.1 表设计优化 面试官：在工作中你怎么优化SQL的？ 业务开发中涉及数据库的第一步是表设计，要优化SQL就要从第一步开始做起。...我们在业务开发中遇到反第二范式的情况是最多的，例如以下订单明细表的设计，每一个订单明细都包含了重复的商品名称、商品单位、商品价格，这三个字段属于字段冗余存储。...如果表的数据量级很大，那造成的冗余存储量是可想而知的，而且最要命的问题是如果要修改某一个商品名称，那所有的订单明细数据都要修改。...如果使用非索引字段进行分组，MySQL只能进行全表扫描后建立临时表才能得出分组结果。 另外我们可以使用explain关键字来分析SQL语句的效率，查看SQL语句是否覆盖索引。
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