在日常数据库操作中,经常会遇到需要批量更新数据的场景。MySQL提供了多种方法来实现这一需求,包括REPLACE INTO、INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE以及UPDATE ... CASE WHEN等。本文将详细介绍这些方法的使用方法、适用场景及其注意事项。
系统初期使用的是分布式微服务,但是所有业务模型都在同一个数据库实例上,数据库的压力会非常大,这时需要找出系统执行频率比较高的SQL,进行优化。这里重点描述定位问题的方法,使用的数据也都是测试环境数据。
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这个语句如果只是查询前面几页,或者是表的数据量不大(小于10万),就没有问题,否则就会出现慢查询。参考文章:【MySQL】 性能优化之 延迟关联进行了优化。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛,而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
撸码人平时大多数时间都在撸码或者撸码的路上,很少关注框架的一些底层原理,当出现问题时没能力第一时间解决问题,出现问题后不去层层剖析问题产生的原因,后续也就可能无法避免或者绕开同类的问题。因此不要单纯做Ctrl+c和Ctrl+V,而是一边仰望星空(目标规划),一边脚踏实地去分析每个问题。
前段时间,博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上,查看接口代码,发现 sql 语句执行过慢,于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。
本文公众号来源:捡田螺的小男孩 作者:捡田螺的小男孩 本文已收录至我的GitHub
MySQL 的表在进行了多次 delete 、update 和 insert 后,表空间会出现碎片。定期进行表空间整理,消除碎片可以提高访问表空间的性能。
每一个好习惯都是一笔财富,本文分SQL后悔药, SQL性能优化,SQL规范优雅三个方向,分享写SQL的21个好习惯,谢谢阅读,加油哈~
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段,并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时,先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引,然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历,直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
No matter who or what, you will not destroy me. If you knock me down, I'll get back up. If you beat me, I will rise and try again.
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源,今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例,MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章,再多的锁都难不倒你。
《小白学习MySQL - MySQL会不会受到“高水位”的影响?》曾提到了MySQL中数据删除的空间清理和文件释放的问题。碰巧看到姚老师这篇文章,《MySQL表空间碎片整理方法》,学习一下。
Quartz是一个流行的Java应用开源作业调度库。eBay在自己的很多项目中用它来调度作业。
通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。
本文根据 PingCAP DevCon 2021 上来自微众银行资深数据库架构师黄蔚的分享整理而成,主要阐述 TiDB 在微众银行的应用实践,包括微众银行选择 TiDB 的背景和 TiDB 的部署架构,以及 TiDB 在贷款核心批量场景的应用,最后分享了基于 TiDB 优化方案的最佳实践和未来规划。
关闭服务器端编译,sql语句在客户端编译好再发送给服务器端。如果为true,sql会采用占位符方式发送。
在MySQL中,SQL优化是很常见的一种需求,我自己这方面的经验也不是特别充足,在我自己的认知中,通常情况下,会通过下面的步骤去优化一个慢日志较多MySQL服务。
这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第5篇笔记。同时这也是课表的第5天课程
https://dev.mysql.com/doc/internals/en/client-server-protocol.html
这里注意 ‘other_values' 是一个逗号(,)分隔的字符串,如:1,2,3
mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢, 循环一条一条的更新记录,一条记录update一次,这样性能很差,也很容易造成阻塞。
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
清空表数据可不是小事情,一个手抖全没了,删库跑路?如果加limit,删错也只是丢失部分数据,可以通过binlog日志快速恢复的。
这句sql 的意思是,更新orderId 字段,如果id=1 则orderId 的值为3,如果id=2 则orderId 的值为4…… where部分不影响代码的执行,但是会提高sql执行的效率。确保sql语句仅执行需要修改的行数,这里只有3条数据进行更新,而where子句确保只有3行数据执行。
UPDATE mytable SET myfield = ‘value’ WHERE other_field = ‘other_value’;
《三类插入与自增键的关系》一文,基本解答了《自增键四道测验题》,仍有水友要求贴答案,原理都解释了,copy语句执行下,真的难么? 画外音:你们赢了,我还是贴一下执行结果。
在Python中,我们经常需要与各种数据库进行交互,其中MySQL和SQL Server是两个常见的选择。本文将介绍如何使用pymysql和pymssql库进行基本的数据库操作,并通过实际代码示例来展示这些操作。
上节针对生成订单信息这个接口做了三个阶段的分析定位和优化动作,让TPS变得正常。不过,系统资源并没有完全用起来,这个接口显然还有优化空间。性能优化的过程中,要把资源都用起来。
如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗?
对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
# tar -zxvf percona-toolkit-2.2.17.tar.gz # yum -y install perl perl-IO-Socket-SSL perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes perl-TermReadKey # yum -y install perl-Digest-MD5
我们经常使用useGenerateKeys来返回自增主键,避免多一次查询。也会经常使用on duplicate key update,来进行insertOrUpdate,来避免先query 在insert/update。用起来很爽,但是经常踩坑,还不知为何。本篇就是深入分析获取自增主键的原理。
在现代应用程序中,数据库是不可或缺的组成部分之一。而MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种规模的应用中。然而,在高并发的情况下,数据库的性能往往成为瓶颈,因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的各种锁,包括行锁、表锁、页锁等,以及如何使用它们来提高数据库的性能。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
mybatis中实现批量插入是很简单的,相比大家都知道,这里就不赘述,本文主要讲述如何实现批量更新。
在之前的一篇文章 《TiDB 源码阅读系列文章(四)INSERT 语句概览》 中,我们已经介绍了 INSERT 语句的大体流程。为什么需要为 INSERT 单独再写一篇?因为在 TiDB 中,单纯插入一条数据是最简单的情况,也是最常用的情况;更为复杂的是在 INSERT 语句中设定各种行为,比如,对于 Unique Key 冲突的情况应如何处理:是报错?是忽略当前插入的数据?还是覆盖已有数据?所以,这篇会为大家继续深入介绍 INSERT 语句。
行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项。还在等啥?经验等你来拿!
最近在使用MySql数据库的时候,用了timestamp类型,没有指定默认类型。发现在使用MyBatis操作数据库的时候,有一个字段的值为null确被修改了。调试程序,最终发现:原来MySql这里有坑,原始建表语句如下:
背景:最近在迁移表数据,需要向一张业务关联表批量写数据,所以需要批量生成uuid和时间等等数据
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。最近温习了一遍SSH框架,发了动弹,和广大猿友进行了深刻的探讨,被喷的五体投地,感慨万千,于是就有了今天这篇文章。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
实际上针对ORACLE ,SQL SERVER ,MYSQL 很少听说对于DML 语句进行特殊的优化,当然这里批量进行数据更新和小事务更新,数据包大小,一次更新,插入多少行,删除时使用逻辑的方式,等等,这和POSTGRESQL DML 优化是无关的,和所有的数据库的优化是有关的,所以今天说的是,只对,只对,只对,POSTGRESQL DML 操作优化有关的方法。
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