在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
在优化有问题的查询时,目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果,而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
关联表查询尽量控制在五张表以内(阿里规范中是三张) 在关联查询时,尽量使inner join在前,left/right join在后。 关联查询时,要给关联表取别名。 关联查询时,关联表的字段前需要使用别名.字段名的形式。 关联查询时,on关联条件左侧是当前关联表,右侧是其他关联表。 select a.a1,b.b1,c.c1 from a as a inner join b as b on b.aid = a.id left join c as c on c.bid = b.id 联表规则 联表顺序
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
mysql查询过程: 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行。 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候,如果优化器关联的顺序是A、B,那么就不需要在A表的对应列上创建索引。没有用到的索引会带来额外的负担,一般来说,除非有其他理由,只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引。
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务,那么他由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行的次数,要么让子任务运行得更快。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
前两天开发找DBA解决一个含有子查询的慢sql,我们通过将其修改为关联查询和添加索引解决。考虑到 大多数开发并没有准确的理解 MySQL 的子查询执行原理。本文介绍如何解决子查询慢查的思路。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
一直想要聊一聊关于开发中更建议使用单表查询+代码层组装 or 联表查询 的问题,在开发中每个同学的开发中有各自的习惯,笔者在公司也和一些同事关于这方面有一些探讨。
MySQL 之所以被称之为关系型数据库,是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系,日常开发常见的关联关系如下所示:
Multiversion concurrency control (版本并发控制):并发访问(读或写)数据库时,对正在事务内处理的数据做多版本的管理。以达到用来避免写操作的堵塞,从而引发读操作的并发问题。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
我们已经成功存储数据到数据表,但是所有操作都要自行编写代码,很多编程语言和框架会引入 ORM 来解决模型类与数据表记录的映射关系,ORM 架起了 SQL 语句和应用程序之间的桥梁,将模型类和数据表映射起来,将模型类字段和数据表字段建立关联。
在使用数据库查询语句时,单表的查询有时候不能满足项目的业务需求,在项目开发过程中,有很多需求都是要涉及到多表的连接查询,总结一下mysql中的多表关联查询
每次看到select * 的时候都需要用怀疑的眼光审视,是不是真的需要返回全部的列。
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
当关联查询时,无论一对一还是一对多 除了需要注意javaType和ofType之外,还应该注意各表主键不能同一名称
对于此类考题,先说明如何定位低效SQL语句,然后根据SQL语句可能低效的原因做排查,先从索引着手,如果索引没有问题,考虑以上几个方面,数据访问的问题,长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题,逐一回答。
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
华夏银行数据库专家,专注于开源及国产分布式数据库技术,多年一线金融行业数据库开发与运维经验。目前主要负责分布式数据库的研究、应用与推广工作。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
mybatis 高级映射和spring整合之高级映射 ————————————————学习结构———————————————————— 0.0 对订单商品数据模型进行分析 1.0 高级映射 1.1 一对一查询 1.2 一对多查询 1.3 多对多查询 1.4 resultMap总结 1.5 延迟加载 2.0 查询缓存 2.1 一级缓存 2.2 二级缓存(了解mybatis
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。
映射文件 配置文件和映射文件还有挺多的属性我还没有讲的,现在就把它们一一补全 在mapper.xml文件中配置很多的sql语句,执行每个sql语句时,封装为MappedStatement对象,mapper.xml以statement为单位管理sql语句 Statement的实际位置就等于namespace+StatementId 占位符 在Mybatis中,有两种占位符 #{}解析传递进来的参数数据 ${}对传递进来的参数原样拼接在SQL中 主键生成策略 如果我们在Hibernate中,当我们插入数据的时候
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
注:代码已托管在GitHub上,地址是:https://github.com/Damaer/Mybatis-Learning ,项目是mybatis-10-one2many,需要自取,需要配置maven环境以及mysql环境(sql语句在resource下的test.sql中),觉得有用可以点个小星。
0x00 前言 最近看了不少关于WAF绕过的文章,想把理论深化到实践当中去,于是就有了您正在看的这篇文章,这篇文章分为两大部分,分别写的是SQL注入相关的WAF绕过和一句话木马免杀相关的WAF绕过,本文用来做测试的WAF是安全狗(4.0最新版),在一句话木马免杀的章节也会提到一些绕过D盾的技巧。 0x01 绕过安全狗继续SQL注入 其实说白了,绕过WAF就是混淆你的SQL语句,让它以另一种方式呈现出来,以绕过WAF的黑名单正则表达式匹配,至于具体的混淆方法,网络上有很多的文章已经讲的够详细了,在这里我就直接
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
Mapper.xml映射文件中定义了操作数据库的sql,每个sql是一个statement,映射文件是mybatis的核心。
Mybatis第二天 课程安排 对订单商品数据模型进行分析 高级映射: 实现一对一、一对多,多对多查询 延迟加载 查询缓存 一级缓存 二级缓存(了解mybatis二级缓存应用场景) Mybatis和spring进行整合 逆向工程 代码逆向 插件逆向 一. 订单 商品数据模型 1.数据表 2.模型关系分析 用户订单表:一个用户有多个订单,一个订单必定属于一个用户 用户à订单:一个用户有多个订单 订单à用户:一个订单只能由一个用户创建 订单à订单明细:一个订单对应多个订单明细,因为每一个订单可以购买
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
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
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