对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
一个好的web应用,最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分,也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
先看看具体有哪些字段: mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句,其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿,用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表: CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
当然,每个具体的情况都是不同的,所以在选择查询操作符时,我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时,我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈,从而做出更好的决策。
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划,一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后,会得到一个执行计划,通过这个执行计划,我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么,对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息,MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行;涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”,也称为EXPLAIN计划。」
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
Mysql的链接方式和微信一样,也是吧不同的客户端发来的消息,经过处理之后,再返回给客户端。
对于大多数中小型应用,最多和最明显的的性能问题应该是出自最底层的数据库,数据库的性能又很复杂,SQL优化,索引等等,
https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689071.html
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。
ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
1,插拔式的插件方式 ,插拔式的插件方式 2,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可 ,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。 3,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应 ,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应的一个 的一个frm文件(表结构定义描述文件)
前面文章,我们学习了 MySQL 慢日志相关内容,当我们筛选得到具体的慢 SQL 后,就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章,我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
最近,发现业务线程卡死在读取数据库(MySQL 5.7),数据库CPU飙升到了100%,经过定位发现是下面这样一个SQL(由用户触发的查询,可以理解为查看这个群组的所有用户买过哪些商品)导致的:
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
optimizer_switch 是一个由多个标志组成的字符串,每个标志控制一个特定的优化器行为。这些标志可以被设置为 on 或 off,以启用或禁用相应的优化策略。通过调整这些标志,数据库管理员可以精细地控制查询优化器的行为,以达到最佳的性能表现。
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后,查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息,选择出一个执行效率最优(MySQL系统认为最优)的执行计划,然后根据执行计划,调用存储引擎提供的接口,获取数据。
MySQl从4.11版后已经完全支持嵌套查询了,那么下面举些简单的嵌套查询的例子吧(源程序来自MySQL User Manual):
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
注:数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的,对应List的元素索引从小到大,即索引值越大,这条数据的创建时间越晚,与数据库里的顺序是对应的。 (默认排序,即ORDER BY CREATE_TIME ASC)
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分,分库分表 增加缓存层,减少数据库的访问次数,大部分的查询访问ckv,更新操作异步更新到db 读写分离,实现在线访问和离线访问的隔离,避免相互影响,需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计:使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因: InnoDB数据是按照主键聚簇的,数据在物理上按照主键大小顺序存储,使用其他列或者组合无法保证顺序插入,随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的,采用二级索引查询,首先找到的主键,然后通过主键定位数据
run the explain plan(sql_executor.cc) JOIN.exec
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
如上一个SQL语句,发送到MySQL服务器之后,会做什么,如何识别上边语句并返回结果?下面我们来详细说明这个过程。
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备,本文正式开启子查询系列,这个系列会介绍子查询的各种执行策略,计划包括以下主题:
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询,今天有空便进行了整理,以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例,查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章,同时需要显示这些文章的热评数目
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划,这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式,比如多表连接的顺序是什么,对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划,本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的,从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划,再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
我们知道MySQL在配置好环境变量后,直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了,不需要先启动服务端,再启动客户端这么繁琐,但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题,客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程!那么MySQL的通信方式??是什么???
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源,SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行,而其中10条SQL执行时间过长,从而导致每秒只能完成90条SQL,所有新的SQL将进入排队等待,直接影响业务,然后用户就各种投诉来了。
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。
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,本节内容讲述的索引优化的内容,另外本部分内容涉及很多优化的内容,所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解,对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
“你一定又写了烂SQL了!”,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。如果有大佬误入此地,还请从容撤退,如果你真的愿意看,我也没什么意见。
当我们希望MySQL能够以更高的性能进行查询时,弄清楚MySQL中是如何优化和执行查询的就显得很有必要,这里,先搬出来一张图镇楼:
可以使用解释或显示计划工具来显示SELECT、DECLARE、UPDATE、DELETE、TRUNCATE TABLE和一些INSERT操作的执行计划。这些操作统称为查询操作,因为它们使用SELECT查询作为其执行的一部分。InterSystems IRIS在准备查询操作时生成执行计划;不必实际执行查询来生成执行计划。
通常EXPLAIN用于获取QEP,而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
在系统设计和架构中,数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划,以及如何使用执行计划来优化查询效率。
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