MySQL 从最初的 1.0、3.1 到后来的 5.x ,到今天的8.x,发生了各种各样的变化。
我们一般都不会去操作数据库本身,「而是通过SQL语句调用MySQL,由MySQL处理并返回执行结果」。那么SQL语句是如何执行sql语句的呢?
很多数据库产品都能缓存查询的执行计划,对于相同类型的 SQL 就可以跳过 SQL 解析和执行计划生成阶段。 MySQL 在某种场景下也可以实现,但是 MySQL 还有另一中不同的缓存类型:缓存完成的 SELECT 查询结果,也就是查询缓存。 MySQL 将缓存存放在一个引用表中,类似 HashMap 的数据结构, Key 查询 SQL 语句, Value 则是查询结果。当发起查询时,会使用 SQL 语句去缓存中查询,如果命中则立即返回缓存的结果集。
(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
很多新手都在使用 Memcached 或者 Redis 扩展来加速服务器数据库的运行性能,其实这些扩展对于小博客的服务器来说有时候是个负担和安全隐患的,具体可以参考【理智冷静的使用 Memcached 或者 Redis】一文,那么不使用优化扩展我们如何来提升 MySQL 或 MariaDB 数据库的运行性能呢?
MySQL查询缓存,query cache,是MySQL希望能提升查询性能的一个特性,它保存了客户端查询返回的完整结果,当新的客户端查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果。
前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
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MySQL之前有一个查询缓存Query Cache,从8.0开始,不再使用这个查询缓存,那么放弃它的原因是什么呢?在这一篇里将为您介绍。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
【mysql优化专题】:本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解,本篇为优化入门篇,让大家知道为什么要优化,究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化,一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
我们知道,缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在,就拿号称2500w行代码,bug堆积如山的Oracle数据库来说,SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析(语法分析->语义分析->生成执行计划),SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中,有效的将物理IO转化成逻辑IO,提高SQL执行效率。
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
数据库是 Java 程序员面试必问的知识点之一,它和 Java 的核心面试点共同组成了一个完整的技术面试。而数据库一般泛指的就是 MySQL,因为 MySQL 几乎占据了数据库的半壁江山,即使有些公司没有使用 MySQL 数据库,如果你对 MySQL 足够精通的话,也是会被他们录取的。因为数据库的核心与原理基本是相通的,所以有了 MySQL 的基础之后,再去熟悉其他数据库也是非常快的,那么接下来的几个课时就让我们好好的学习一下 MySQL。
为了理解这个问题,先从Mysql的架构说起,对于Mysql来说,大致可以分为3层架构。
开发人员基本都知道,我们的数据存在数据库中(目前最多的是MySQL和Oracle,由于作者更擅长MySQL,所以这里默认数据库为MySQL),服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢?这里向大家介绍下我的个人的理解,欢迎大家评论区批评指正。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
有如下规则,如果数据表被更改,那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效,并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等。举个例子,如果数据表posts访问频繁,那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来,但是每一次posts数据表的更新,无论更新是不是影响到了cache的数据,都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话,那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明,糟糕时,QC会降低系统13%[1]的处理能力。
对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立数据库连接池,以提高访问的性能。
MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
更新文章的速度跟不上大家的热情了......,青岛的一场大雪,取暖基本靠抖了。 好勒,现在写正经的。对于优化,这片文章我只说大致思路,不说细节。基础、进阶知识的WiKi我在制作ing...
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一,可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中,MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
众所周知,缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说,也是得益于MySQL缓存机制,才能够提高MySQL数据库的性能,减少数据的内存占比。
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
指定MySQL服务器监听的IP地址,默认为0.0.0.0,表示所有IP地址。可以设置为127.0.0.1来限制只有本地可以访问MySQL服务。
高产似母猪,废话少说,今天刚好读到一篇关于 MySQL 语句底层如何执行的文章,以下是我的理解,分享给你们。
mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同。如下,这两条语句被视为不同的查询
MySQL是我们非常常用的关系型数据库,非常重要,所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
相信很少有人看过这个图,因为我刚看见的时候也是挺萌的,在工作中一般大家都用的是Mysql也都会用,但是为啥要看这个呢,我们需要对Mysql的整体有一个简单的认知!
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一,与其免费、开源的特性是密不可分的。然而,很多小伙伴工作了很多年,只知道使用MySQL进行CRUD操作,这也导致很多小伙伴工作多年后,想跳槽进入大厂,却在面试的时候屡屡碰壁。
在8.0之前,如果用户开启了查询缓存的开关,那么客户端发起请求连接之后,首先会去缓存中查询,缓存中存储的key是查询语句,value是 查询结果,如果缓存中没查到,就会执行下一步了,进入分析器阶段,当然了,如果查到缓存就回直接返回,如果对应的数据被update了,缓存将会同时被清除。
虽然他搞java开发好几年了,也一直使用的是MySQL数据库,但是面对这个问题依然是一脸懵逼,还以为面试官要问索引、慢查询、性能优化之类的(因为这些都是网上找点面试题背过了)。
SQL语句优化 对查询进行优化,要尽量避免全表扫描。在 where 或 order by 的列上加索引。 尽量避免在 where 子语句中有 where num is null,这样不用索引,要全表扫描,可用 0 代替 null 避免在 where 中用<>or!=,因为要全表扫描 尽量避免在 where 中用 or,因为若一个字段有索引,一个没有,则要全表扫描 like”%abc%”,全表扫描 避免在 where 子语句中对字段进行函数操作,因为要全表扫描 使用复合索引时,必须用到该索引的第一个字段,否则
提到mysql查询优化,很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等,可是这些优化技巧是怎么来的?
Query Cache存储SELECT语句及其产生的数据结果,特别适用于表数据变化不是很频繁的场景,例如一些静态页面,或者页面中的某块不经常发生 变化的信息。如果此表上有任何写表操作发生,那么和这个表相关的所有缓存都将失效。
众所周知,从内存中读取要比从硬盘上速度要快好几百倍。故而,现在绝大部分应用系统都会最大程度的使用缓存(内存中的一个存储区域),来提高系统的运行效率。
可以看到比起之前 limit 1000000时的0.218s 效率也同样提高了很多
客户端将查询sql按照mysql通信协议传输到服务端。服务端接受到请求后,服务端单起一个线程执行sql
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来,在使用过程中mariadb占用的内存很大。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
继续和大家分享,我去上海美团面试遇到的技术问题,当时,回答的也是马马虎虎的,不能说不好,也不能说好,反正就是没有给面试官一种爽的感觉。
我们只看到一个输入语句,返回一个结果,却不知道这个 SQL 语句在 MySQL 内部的执行过程。
Java面试通关手册(Java学习指南,欢迎Star,会一直完善下去,欢迎建议和指导):https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
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