二、MYSQL数据库设计原则 1、核心原则 不在数据库做运算; cpu计算务必移至业务层; 控制列数量(字段少而精,字段数建议在20以内); 平衡范式与冗余(效率优先;往往牺牲范式) 拒绝3B(拒绝大sql语句:big sql、拒绝大事务:big transaction、拒绝大批量:big batch); 2、字段类原则 用好数值类型(用合适的字段类型节约空间); 字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提高查询性能); 避免使用NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
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。
mysql认为可能还用到了唯一索引,但实际并没有用到,还是只用到了联合索引, 再看key_len的长度和情况1一样,所以验证结论,where后只有第一个范围查 找才生效(如果第一个索引失效,则顺延)。如果有联合索引,仅最左侧的索引字段生效. 范围查询+等值匹配 优先有索引的等值查询
上篇博客,我们详细的说明了mysql的索引存储结构,也就是我们的B+tree的变种,是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下,怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
插件式存储引擎是MySQL最重要的特性之一 优化表碎片:OPTIMIZE TABLE table_name 存储过程和函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合,可以减少开发人员很多工作;
下面是面试题: 由于我准备面试时大部分的项目准备是围绕数据仓库开发准备的, 而我面试的是货拉拉的大数据开发岗, 所以整个面试过程面试官也在反复和我确认到底是面试应用开发还是数仓开发。。。
内容整理于网络 一、EXPLAIN 做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。 EXPLAIN 输出格式 EXPLAIN 命令的输出内容大致如下: mysql root@localhost:youdi_auth> explain select * from auth_user\G; ***************************[ 1. row ]*************************** id | 1 select_type |
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
有个面试题分享给大家: 创建了组合索引 ( A , B , C) 查询条件where C =1 AND A =1 AND B >1,是否用到索引呢?怎么证明? 有关索引介绍及详解,可以参考我的一篇博客: 链接: MySQL索引详解及演进过程以及延申出面试题(别再死记硬背了,跟着我推演一遍吧)
👋 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.
无论是大企业还是小公司,都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务,但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀,集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈,需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在,正是 mysql 的可扩展性,让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
InnoDB支持的哈希索引是自适应的,InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预在表中生产哈希索引
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表,可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈,帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。(说白了,就是优化SQL的工具)
本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
对一个程序来说,由于数据库资源的绝对宝贵性(无法无限扩展),所以数据库必须合理的运行使用。以保证高效、稳定、安全的运行。数据库设计得好, 系统健步如飞;数据库设计不好,系统蹒跚前行。今天介绍数据库的设计原则和规范,你知道得越多,你不知道的越多。你知道多少呢?
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.
在MySQL中,可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
众所周知,索引类似于字典的目录,可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为:聚集索引,非聚集索引 从逻辑上可以分为:普通索引,唯一索引,主键索引,联合索引,全文索引
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。
今年以来,我面试过很多程序员,年轻人居多。发现年轻人基础都很薄弱,要的工资可一点都不低。想拿高开的工资,却只会 CRUD。昨天我在群里和网友一番沟通后,都希望我把面试问到的问题发出来,今天就整理了一些我在面试他人过程中,喜欢问到的知识点。供大家参考!
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构,索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引,然后通过索引里记录的指针,直接访问表的数据页。
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
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。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化 2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构,索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引,然后通过索引里记录的指针,直接访问表的数据页。 B+树是应数据库所需而出现的一种B树的变形树。 B+树的特点: (1)所有叶节点包含全部关键字及指向相应记录的指针,而且叶节点中将关键字按大小顺序排列
刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了)..
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法: EXPLAIN SELECT select_options;
生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的,所以MySQL尽量避免出现全表扫描
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
索引管理 索引是什么? 索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容; 让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能; 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则:
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。
如果使用了最左侧的列中间跳过第二列或其他列接着使用,一旦跳过,之后的列索引不生效,俗称部分失效
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
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
limit优化:若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行,然后再扫描处后10行,相当于全表扫描,性能很低。 若id为自增,则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数,然后再扫描条数,相当于一个range扫描。 如:Select * from artist limit 100000,10 可优化为: select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
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录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。
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。
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips: 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%,如果比值较高,就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值,让Mysql在内存中完成临时表的操作,减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
要粗略的理解这一点很简单,知道覆盖索引即可(字面意思)。 要稍微全面点的了解的话,建议了解一下“回表查询”和“覆盖索引”,我一会儿去写一篇。
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题;只传参数,比传递 SQL 语句更高效;相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
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