MySQL查询执行流程 📷 查询流程: 客户端发送一条查询给服务器; 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果;否则,进入下一阶段; 服务器进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划; MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询; 将结果返回给客户端; 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果,被命中时,MySQL会立即返回结果,省去解析、优化和执行等阶段; MySQL保存结果于缓存中,把select语句本身做hash计算,计算的结果作
MySQL中的日志包括:错误日志、二进制日志、通用查询日志、慢查询日志等等。这里主要介绍下比较常用的两个功能:通用查询日志和慢查询日志。
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
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。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking);BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁;InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁,是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺: mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高,说明存在着较严重的表级锁争用情况。
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
前面几篇MySQL系列的文章介绍了索引,事务和锁相关知识,那么今天就让我们来看看当我们执行一条select语句和一条update语句的时候,MySQL要经过哪些步骤,才能返回我们想要的数据。
首先,我们先来看看MySQL的基础架构,我们再平时写的最多的也就是 sql 查询语句,那么,对于一条简单的查询语句,你可否有想过它是如何执行的,期间又经历了哪些步骤呢?如下sql 查询:
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。
前言 本来是想一个个关卡讲下去,后来自己测试了一下,发现第二、三、四这三关跟第一关,起始原理是一样的,只不过是单引号,双引号,带不带括号的区别,只要我们带入的语句能够把sql查询语句完美闭合并且执行我
当我们需要修改一个记录时,数据库会先根据条件找到要修改的数据,然后执行修改写入操作,因此我们再分析写操作的执行过程时,其实是包含读语句的执行过程的。
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。
学习 SQL 的时候,大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了,比如下面这句查询语句:
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能;对于MySQL来说,标准的读写分离是主从模式,一个写节点Master后面跟着多个读节点,其中包含两个步骤,其一是数据源的主从同步,其二是sql的读写分发;而Mycat不负责任何数据的同步,具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
序: 即使有较长的缓存有效期和较理想的缓存命中率,但是缓存的创建和缓存过期后的重建都是需要访问数据库的。对数据库写操作不是很容易引入缓存策略。 11.1 查看数据库状态 可以通过show status、show innodb status 来查看MySQL数据库的状态,使用mysqlreport这个第三方工具可使数据库状态报告更好看(mysqlreport本质是通过MySQL内部命令和工具来统计状态的)。 11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中,索引绝对是一个重量级
对于生产业务系统来说,慢查询也是一种故障和风险,一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大,因此,要解决和避免这类故障,关注慢查询本身是关键。
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。
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
MySQL 连接器(MySQL Connector)是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能,包括建立连接、执行查询、更新数据等。
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?
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求,但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗? 假设你要查询城市是苏州的所有人名字,并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄,这条 sql 语句应该如何写? 首先创建一张用户表,sql 语句如下: CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
先来看下MySQL的体系结构,下图是在MySQL官方网站上扒下来的,所以有很高的权威性和准确性。
1.调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行,判断 id 值是不是 1,如果不是则跳过,如果是则将这行存在结果集中; 2.调用引擎接口取“下一行”,重复相同的判断逻辑,直到取到这个表的最后一行。 3.执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。
一个事务要更新一行,如果刚好有另外一个事务拥有这一行的行锁,它会被锁住。既然进入等待状态,那么等到这个事务自己获取到行锁要更新数据时,它读到的值又是什么呢?
最近读了一篇关于MYSQL的文章,主要是更深入化的讲解MYSQL的锁机制,写的真是好。但里面细细的读,发现一个问题,索引的问题,一般我们都人为索引是我们查询中的救星,他可以帮助我们摆脱,全表扫描,加快查询的速度,让查询更快减少系统性能上的瓶颈。
前言 这篇博客不是我写的,是由刘志军大大翻译的,真心觉得很棒,而且是必学要掌握的东西,所以就转载过来了,我个人的第一篇转载文章。 开始 PreparedStatement是用来执行SQL查询语句的API之一,Java提供了 Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句,其中 Statement 用于通用查询, PreparedStatement 用于执行参数化查询,而 CallableStatement则是用于存储过程。同时Prepar
MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
我们在MySQL实战之事务隔离:为什么你改了我还看不见讲过事务隔离级别的时候提到过,如果是可重复读隔离级别,事务T启动的时候会创建一个视图read-view,之后事务T执行期间,即使有其他事务修改了数据,事务T看到的仍然跟在启动时看到一样。也就是说,一个在可重复读隔离级别下执行的事务,好像与世无争,不受外界影响。
有些客户端连接框架会默认连接成功后先执行一个 set autocommit=0 的命令。这就导致接下来的查询都在事务中,如果是长连接,就导致了意外的长事务。
事务隔离级别提到,如果是可重复读,事务T启动时会创建一个视图read-view。 之后事务T执行期间,即使有其他事务修改了数据,事务T看到的仍然跟在启动时看到的一样。也就是说,一个在可重复读隔离级别下执行的事务,好像不受外界影响。
PreparedStatement是用来执行SQL查询语句的API之一,Java提供了 Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句,其中 Statement 用于通用查询, PreparedStatement 用于执行参数化查询,而 CallableStatement则是用于存储过程。同时PreparedStatement还经常会在Java面试被提及,譬如:Statement与PreparedStatement的区别以及如何避免SQL
对于关系型数据库的操作,我们在之前的Spring Boot系列教程中已经介绍了几个最常用的使用案例: 使用JdbcTemplate访问MySQL数据库 使用Spring Data JPA访问MySQL 使用MyBatis访问MySQL 因为选择多,因此对于这几种方式哪个更好,一直也是Java开发者们争论的一个热点。同时,一直以来争论的热点一直围绕着MyBatis和Spring Data JPA的选择(之前我们也聊了关于 MyBatis和Spring Data JPA的选择问题)。 今天小编看到一篇比较
PreparedStatement是用来执行SQL查询语句的API之一,Java提供了 Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句,其中 Statement 用于通用查询, PreparedStatement 用于执行参数化查询,而 CallableStatement则是用于存储过程。同时PreparedStatement还经常会在Java面试被提及,譬如:Statement与PreparedStatement的区别以及如何避免SQL注入式攻击?这篇教程中我们会讨论为什么要用PreparedStatement?使用PreparedStatement有什么样的优势?PreparedStatement又是如何避免SQL注入攻击的?
原文链接:http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
这个步骤中我们主要准备Eolink的环境以及MySQL的环境,MySQL的环境我使用的是阿里的数据库,缴费时间还有800多天,这两年测试用我这个数据库就行。免费提供。
只听到产品又开始口若黄河:我需要要查询到city是“上海”的所有人的name,并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
不过,最近我跟别人解释什么是窗口函数,我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题,得出的结论是”窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后,所以不能”。
为了更好的说明,我假想出来了一个业务场景,可能在实际业务中并不存在这样的场景,只为举例说明问题:
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。
缓存穿透是指一个查询请求,数据库中不存在该数据,缓存中也不存在,导致每次查询都会直接访问数据库,增加数据库负载。
Server 层:负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现,主要包括连接池,执行器、优化器、解析器、预处理器、查询缓存等。另外,所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)和所有跨存储引擎的功能(如存储过程、触发器、视图等)都在 Server 层实现;
1、参考书籍:MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源,调整系统参数使MYSQL运行更快,更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化,更新速度优化,mysql服务器优化等等。此处,介绍以下几个优化。包含,性能优化的介绍,查询优化,数据库结构优化,mysql服务器优化。 Mysql优化,一方面是找出系统的瓶颈,提高mysql数据库整体的性能,另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统反应的速度。
对于行锁和表锁的含义区别,在面试中应该是高频出现的,我们应该对MySQL中的锁有一个系统的认识,更详细的需要自行查阅资料,本篇为概括性的总结回答。
在你开发应用的时候,一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例,假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字,并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。
1. general # 数据文件存放的目录 datadir=/var/lib/mysql # mysql.socket表示server和client在同一台服务器,并且使用localhost进行连接,就会使用socket进行连接 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock # 存储mysql的pid pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid # mysql服务的端口号 port=3306 # mysql存储引擎 default_storage_eng
小弟新写了一个功能,自测和测试环境测试都没问题,但在生产环境会出现偶发问题。于是,加班到12点一直排查问题,终于定位了的问题原因:Mysql Limit查询优化导致。现抽象出问题模型及解决方案,分析给大家,避免大家踩坑。
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