select ...from table where exist (子查询);
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决,主要是IO瓶颈和CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看,就是数据库可用连接少,甚至无连接可用。
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求,昨天看了这篇文章,写的很好,给大家推荐一下,其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读,第一部分「MySQL性能」了解即可,全文共5758字,阅读大概需要20分钟,建议收藏,以下是作者自诉。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询,使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询,即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础,昨天宝器推荐了这篇文章,写的很好,同样分析给大家。
其实上面这些问题,我最早想法是,每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现,烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然,我给的回答可能并非标准答案,毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答,也欢迎交流!
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点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:编码砖家 链接:cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html 背景 最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理 。 其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。 MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓 。MySQL没有限制单表最大记
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
在需要备份数据库里面的数据时,我们需要知道数据库占用了多少磁盘大小,可以通过一些sql语句查询到整个数据库的容量,也可以单独查看表所占容量。 1、要查询表所占的容量,就是把表的数据和索引加起来就可以了 select sum(DATA_LENGTH)+sum(INDEX_LENGTH) from information_schema.tables where table_schema='数据库名'; 上面获取的结果是以字节为单位的,可以通过%1024在%1024的到M为单位的结果。 2、
在需要备份数据库里面的数据时,我们需要知道数据库占用了多少磁盘大小,可以通过一些sql语句查询到整个数据库的容量,也可以单独查看表所占容量。
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
对于分库分表来说,具体有两种方式:垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立,和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
使用索引时,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下,索引树层级增加,磁盘I/O也很可能出现压力,会导致很多问题。
与关系型数据库相比,MongoDB的优点: ①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度: 举例来说,在 传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积
为了让大家理解 B+Tree 索引的存储和查询的过程,接下来我通过一个简单例子,说明一下 B+Tree 索引在存储数据中的具体实现。
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来源:编码砖家 https://www.cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
数据库优化是一个很常见的面试题,下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下,索引树层级增加,磁盘 IO 也很可能出现压力,会导致很多问题。
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 编码砖家 来源 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html MySQL性能 最大数据量 最大并发数 查询耗时0.5秒 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做列运算 避免Select * 操作符<>优化 OR优化 IN优化 LIKE优化 JOIN优化 LIMIT优化 其他数据库 博主负责的项目主要采用
排序时索引也用到了,只不过此时该索引不是用来查询,而是用来排序,explain没有展示出来
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
1.程序自动完成,数据源方便管理。2.不需要维护,因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 (sql标准)。
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(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式KV存储基础上构建的NewSQL存储系统。Fusion-NewSQ兼容了MySQL协议,支持二级索引功能,提供超大规模数据持久化存储和高性能读写。
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