在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
MYSQL CTE 是8.0 引入的SQL 查询的一种功能,通过CTE 可以将复杂的SQL 变得简单,便于分析和查询. 其中CTE 有一种功能递归, 并且牵扯到递归就会有一个问题的提出,就是无限递归的问题.
最近线上遇到一个问题,后台一个查询把服务给整挂了,然后找了dba看了下sql慢查询,我们explain一下结果。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
在MySQL 8.0.1中,我们引入了对递归通用表表达式(CTE)的支持。今天,我想提出一个解决方案,当使用递归CTE编写查询时,几乎每个人都会遇到:发生无限递归时,如何调试?
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互。
转载自 http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3793524.html
今天是《MySQL核心知识》专栏的第10章,今天为大家系统的讲讲MySQL中如何自定义存储过程和函数,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中关于自定义存储过程和函数的知识。好了,开始今天的正题吧。
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
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
糟糕的代码,对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响,所以,先设计再实现,谋而后动。
MySQL8.0.18刚刚发布,它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE,用来分析和理解查询如何执行。
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
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。
通常EXPLAIN用于获取QEP,而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
jdbc conection configuration:连接池、URL、driverclass、 user、password。
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
我们日常写 SQL 时,子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略,接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
A strong, positive self-image is the best possible preparation for success.
我们知道对于Oracle的表连接,根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法(算法):
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合,调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作,减少数据在数据库和应用服务器之间的传输,对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单,就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。
最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ,众所周知,Oracle 自带有递归查询的功能,所以实现起来特别简单。
是一条或者多条的SQL语句的集合,存储过程就这些SQL封装成一个代码块,以便重复使用。
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
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。
前文已经描述过MySQL的多种优化措施,如:回表的优化、索引合并的优化、连接的优化等
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
用 PHP 操作 MySQL ,实现数据的交换,还要多练练....
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
select id,name from product limit 866613, 20
假设建立一个支持邮箱登录的用户表,对于邮件字段来说,可以有以下几种建立索引的方式:
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
存储过程(Stored Procedure)是在大型数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL 语句集,它存储在数据库中,一次编译后永久有效,用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
上两篇文章我们说到MySQL优化回表的三种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR与覆盖索引
在MySQL中,join语句想必大家都不陌生,今天我们围绕join语句展开,说一些可能平时不关注的知识点。
另外,MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
因为驱动结果集越大,意味着需要循环的次数越多,也就是说在被驱动结果集上面所 需要执行的查询检索次数会越多。
实习的时候被问过一个问题,为什么 redis 会有 pipline,mysql 会有 batch,这些东西都具有批量操作的共性,是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作?
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
随着,应用程序的功能越来越复杂,数据量越来越大,如何管理这些数据就成了一个 大问题。
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