上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
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。
首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率,大约有10个,重点几个主要就是const,ref,range ,index,all。Const效率是最块的,成本可以忽略不计,主要通过主键或者唯一值查询的sql。还有比const更快的system,这种时候必须是mysql优化器内部精确计算查询成本,所以system不适用于innoDB,只适用于myISAM。Ref代表用的是索引b+tree查询的时候,比如用连接查询的时候,连接查询的条件是索引唯一值,这时候还分为eq-ref,er-ef是当被驱动表查询的是主键或者唯一二级索引的时候,这时候就是显示eq-ref。当连接表的条件是普通索引查询的时候,这时候显示就是ref,range顾名思义就是索引区间查询的时候,index代表查询覆盖索引的时候,all就是放弃索引全盘扫描了。
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,巧用这19条技巧,至少提高3倍效率,具体如下:
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 t 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。
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。
上篇文章说了,mysql5.6.6版本之前数据默认在系统表空间,之后默认在独立表空间,innodb因为索引和数据在一个b+树,所以两个文件,一个文件结构,一个存数据,myISAM则是三个文件。一个聚簇索引有两个段,叶子段和非叶子段,一个段有他专属的区,数据刚开始存在碎片区,不属于任何段,直属表空间。
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
mysql优化是java开发人员必备的技能之一,虽然可能比不上专业的DBA,但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道,今天从总结一些常用的mysql优化的知识,并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧,简单、好用、且干货满满,在阅读本篇文章之前,最好是了解mysql执行计划的一些知识,大家可自行查找资料。直接上干货
type列,连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
阿里编码规范要求:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好
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
MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件,负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点,用于理解和优化MySQL优化器的工作。
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。
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL,如下:
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分,该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
《高性能MySQL》 里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的(ps.需要考虑 ICP)。MySQL优化器将in这种方式转化成 n*m 种组合进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效。
前面说了explain的table是表名,显示在前面的代表驱动表,正常select会出现不同的id,但如果子查询本来是两个select,但被优化成连接查询,就会导致是相同的id,union查询会出现临时表,id为null,这个临时表作用于去重,union all不需要去重,所以也就不需要建立临时表。
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。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
需要理解MySQL对多表连接的处理方式,首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表,也就是说以哪个表为基准,在处理此类问题时,MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法:哪个表的结果集小,就以哪个表为驱动表,当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。
本文总结了 19 条关于 MySQL 的优化方案,本文的优化方案都是基于 “ MySQL-索引-BTree 类型 ” 。希望对你有帮助,码字不易,如果觉得有用,感谢分享。
出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49888088
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/700/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
当游戏前端开发能力不断提升后,有的小伙伴已经开始不满足了,将魔爪伸向后端开发,立志做一个全栈游戏开发程序员!分享一篇MySQL的好文,加油吧!程序员!
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 t 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。
在传统的系统应用程序中我们通常都会和数据库建立连接进行数据的读写操作,为了减少连接数据库造成的资源消耗于是有了数据库连接缓冲池。在此基础上,SQL 语句的优化对于研发人员也是非常重要的,高效的 SQL 语句经常会给使一个业务逻辑的接口响应速度变得非常快。所以本篇小编将主要从 SQL 语句的优化给出一些建议以及如何使用 SQL 语句里面的关键字等才能使 SQL 的执行效率相对提升,并且分享一份MySQL优化学习笔记,希望给研发人员在编写 SQL 语句时能有一些帮助。
在数据库中,对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
从4到1,成本是逐渐增大的,因此数据库的优化上,SQL语句优化是很重要的一个方面。
数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式。
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
比如,存储字符串“101”,对于char(10),表示你存储的字符将占10个字节(包括7个空字符),在数据库中它是以空格占位的,而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度,10只是最大值,当你存储的字符小于10时,按实际长度存储。
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。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
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