索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说,当WHERE子句中有多个条件,并且每个条件都可以利用不同的索引时,优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并,从而得到最终的结果集。
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
当然了实际工作中是基本不会出现这种情况的, 假设真的取了100万数据, 无论是MySQL内存缓冲区的占用,还是网络带宽的消耗都是巨大的。
上篇文章我们说了,使用索引的注意事项,前面我们总结了查询数据库的方式有const,ref,ref_or_null,range,index,all,而使用时候需要注意,当where语句后面全是索引查询,当where语句后面跟着非索引的时候,当用and连接,比如where key1 and 非索引 = ‘abc’,这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’,这时候会直接全表查询。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章,里面 99% 会提到:单表数据量大了,需要进行分片(水平拆分 or 垂直拆分)。分片之后,业务上必然面临的场景:跨分片的数据合并。今天我们就一
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
其实我们之前所讲的回表,就是两个索引树同时使用,先在二级索引树中搜索到对应的主键值,然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是,两个不同的二级索引树,会同时生效吗?理论上来说,应该是可以同时生效的,不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验,这种事情最好能够避免,如果发生了同时搜索两棵索引树的事情,大概是你的索引设计有问题,此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验,但是对于两个索引同时生效的知识点,我们还是要懂,一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面,即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗,增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化,首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导,使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升,了解了更多的内部机制,则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
explain所有人都应该很熟悉,通过它我们可以知道SQL是如何执行的,虽然不是100%管用,但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 LIKE 子句来进行筛选查询,今天主要讲解下 MySQL UNION 操作符。
阅读建议:本文总结Hive应用过程中的「实用技巧」及「需避开的坑」,偏知识总结类文章,欢迎「收藏」「分享」哦。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,但该动能也有局限性,它的选择并不总是最优的,展示的也并不一定是真相。
关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”,比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
在MySQL中,ORDER BY的实现有如下两种类型: (1)通过有序索引直接取得有序的数据,不用进行任何排序操作即可满足客户端要求 (2)通过MySQL的排序算法将数据进行排序,再将排序后的数据返回给客户端 通过索引得到有序数据是最理想的,但实际情况中常常会遇到第二种情况 如果没有索引可利用时,MySQL又如何实现排序呢? MySQL目前可以通过两种算法来实现数据的排序操作: (1)取出满足过滤条件、并作为排序条件的字段,及其行指针信息,在Sort Buffer中进行实际的排序操作,然后根据行指针信息到表
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
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
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是,为每个列创建独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引。
索引中唯一项的估计值 ,Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
如果愿意的话,可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表,但是它们也有自己的用处,并且能提供一些分区表不能提供的功能。
clickhouse 相对于mysql,除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外,而其他的clickhouse的优化空间还是很大的,对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点,今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
由于最近项目需要和大数据对接,需要了解一下数仓的基本知识,所以记录一下hive的基础原理和使用
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
“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。
实践是检验真理的唯一途径,本篇只是站在索引使用的全局来定位的,你只需要通读全篇并结合具体的例子,或回忆以往使用过的地方,对整体有个全面认识,并理解索引是如何工作的,就可以了。在后续使用索引,或者优化索引时,可以从这些方面出发,进一步来加深对索引正确高效的使用。
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
本节描述MySQL何时可以使用索引来满足ORDER BY子句,当不能使用索引时使用filesort,以及优化器中有关ORDER BY的执行计划信息。
工作之中,一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成,其实微软给我们开了个玩笑,它将一些好用的功能给隐藏起来了,比如“数据分析”,“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现,原来微软是提供这两个工具栏的,想想以前,真是被骗了好久……
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法,知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
在头条APP海量用户与海量文章之上,使用lambda大数据实时和离线计算整体架构,利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系,通过机器学习推荐算法进行智能推荐
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select*来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段。
翻译过来的意思是:使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样,导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时,使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”,保证字段顺序和数量一致性。
连接(Join)是关系数据库重要特性,它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典,其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join,奈何 Join 特性实在是好用,广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲,依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢?它们的实现方式是怎样呢?它们之间又有什么区别呢?为什么需要这么多不同的连接算法呢?如果你也好奇这些问题,那么请继续往下阅读,本文将逐一回答上述问题。
存储引擎:MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的,是一套文件系统的实现。
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
但是,MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序:
table 输出的行所引用的表 type 联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:
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