多年前我朋友圈的一个朋友公司年会抽奖出现了下面的这样一幕:CTO现场review代码。本来带着一丝娱乐精神,结果被无限放大了。所以年会中大家都会很自然想review下代码。 比如这种姿势: 然后就开始review代码。 我们就开几个脑洞,来从我的理解来说一下随机数的情况。 生成一个随机数看起来很简单,实则不易,怎么让一个确定的值得到一个不确定的值,这个想起来都有点困难,所以如果自己想实现,结果发现远比自己琢磨的要复杂的多,如果放眼程序领域,就拿Java来说,Java不同版本中对于随机算法的
Extra中Using temporary表示使用临时表,Using filesort表示需要执行排序操作。
由于业务需求变更,企业员工的工号,统一为5位数,目前不足5位数的全部在前面补0。比如:1号员工的工号应该为00001。
写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记 录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录。如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4 个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要 100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取,最坏情况下耗时30ms。这就 是索引带来的效果,很多时候,当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时,应该想想是否可以建索引。进入正题:
如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作
我在上一篇文章,为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求,希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
MySQL5.6版本开始支持Multi-Range Read(MRR)优化。Multi-Range Read优化的目的就是为了减少磁盘的随机访问,并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问,这对于IO-bound类型的SQL查询语句可带来性能极大的提升。Multi-Range Read优化可适 用于range,ref,eq_ref类型的查询。
其实对于上面的观点一定程度上是正确的,但不是完全正确。但之所以流传这么广,主要还是没有搞清楚实际状态,而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式,就会知道上面2种观点是一种模糊的规律,这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。
TDE( Transparent Data Encryption,透明数据加密) 指的是无需修改应用就可以实现数据的加解密,在数据写磁盘的时候加密,读的时候自动解密。加密后其他人即使能够访问数据库文件,没有key也无法读取数据,从而达到防止非法访问的目的。
最近几次上架新主题的时候都被驳回了,原因是zblog博客已经全面禁止利有“rand()”函数进行提取,不让使用“rand()”原因就是:“rand()”不支持mysql以外的数据库,在数据库数据比较多的情况下速度会变得很慢。
同学A:...不知道同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
1. select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column ---> 假设这个结果集是t
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
面试最怕遇到的问题是什么,如何做优化一定当仁不让,SQL 优化更是首当其冲,这里先跟大家分享一个比较容易理解的 join 语句的优化~
同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的表在迁移完成后,目标端表空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说表空间膨胀了2倍。
前段时间,我在对Synack漏洞平台上的一个待测试目标进行测试的过程中发现了一个非常有意思的SQL注入漏洞,所以我打算在这篇文章中好好给大家介绍一下这个有趣的漏洞。 这个漏洞在我提交了19个小时之后便
3.Start_urls = [‘http://blog.jobbole.com/all-posts/’]
首先构建 SpringBoot 项目,不会的看这篇旧文 使用 IDEA 构建 Spring Boot 工程。
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情,很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能,相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的,索引其实并不是一个多么高深莫测的东西,只要我们掌握一定的方
同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
select top n * from table order by NewId()
在取出数据之后把数据缓存在客户端,然后cookie指定一个时间周期,在下次刷新时先判断这个cookie时间到期没,如果到期了就重新刷新,否则就调用本地缓存。以下是以emlog博客为案例的代码
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引,B+树索引等,而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择 BTree 索引。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
在使用explain分析查询的时候,利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
大促节零点时,从关注的用户中抽出N个人进行礼品发放,预计全网超过千万用户参加关注抽奖活动,要求:
我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:
链接:https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/117
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项,排序不要用复杂的函数,范围查找的时候,左边的列有索引效果,后面的列没有,除非指定特定值,like模糊查询时候,前面不要用%,asc desc不要混用。索引排序之所以快,因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的,所以直接取出数据就好,不需要在磁盘和内存中排序。
还没用过聊天机器人?给我发消息试试。 Jmeter在互联网测试中应用非常多,可以用来做接口测试或者性能测试,算是非常不错的一个工具。今天我们来聊聊Jmeter获取数据的几种方法。 1、手动写入 所有可以固定的参数,我们都可以通过手动写入的方式。如以下图中,HTTP信息头管理器中的Content-Type的值是application/json,通过手动写入的方式来获得数据。 2、正则表达式提取器 对于前后接口有关联,需要将前一个接口的返回值做为后一个接口的请求参数。对于这种参数,我们没有办法提前写入。为了整个
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
最近在梳理 MySQL 核心知识,刚好梳理到了 MySQL 索引相关的知识,我的文章风格很多都是原理 + 实战的方式带你去了解知识点,所以本篇也是。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中,我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL,其实不止文中用的方案,还会有其他的,很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
有一张流水表,未分库分表,目前的数据量为950w,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时17s左右 (execution: 16s831ms, fetching: 107 ms)
有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms);
MySQL 是一种数据库。数据库定义了存储信息的结构。以表的方式存储信息,设置有索引可以快速定位到需要的内容,避免查找数据时要遍历整个库,耗费资源速度也太慢。
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