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。
这一期,我们通过工具来分析一下:MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划,以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL?
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
刚来的时候还有点不适应,做了几个月之后,就变成了熟练工了,左复制,右粘贴,然后改改就是自己的代码了,生活真美好。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
当你运行一条sql执行很慢的时候,可以使用explain sql,"explain"相当于mysql中的优化器,可以很好的分析性能瓶颈。
在这个学习案例中,最后要介绍的是排序。使用文件排序对小数据集是很快的,但如果个查询匹配的结果有上百万行的话会怎样?例如如果 WHERE子句只有sex列,如何排序? 对于那些选择性非常低的
之前一直用的Oracle,今天用mysql查询一个很普通的左连接的时候,发现速度很慢。 select x.fid,x.isbirt,x.fscoresum,x.fsystemscore,x.feffectivescore from tablea x left join tableb h on x.fitemid = h.fid where h.fprojectid=’’ 这个sql耗时:
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方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法,能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准:
事情的起因是,我们的一个项目经理需要对一个数据库的信息进行查询,SQL 人家都会写的。(语句已经经过处理字段名,和原有的语句不同)语句并不复杂, mysql 5.7.23
type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
SQL语句只告诉机器干什么,没有告诉具体怎么干。DBMS内嵌了查询优化器,对用户透明。 但是有时候我们写的SQL语言查询很慢,就需要通过查询计划看看机器具体是怎么执行这个SQL的,确定查询慢的瓶颈问题,然后修改SQL进行优化。
每种数据库都有自己的管理内存的方法,MYSQL 管理内存(仅仅讨论 INNODB 数据库引擎)的方法大部分都关注在 innodb_buffer_pool_size 这个设置。MYSQL 本身内存管理有这么简单吗?
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。
网络上有大量的资料提及将 IN 改成 JOIN 或者 exist,然后修改完成之后确实变快了,可是为什么会变快呢?IN、EXIST、JOIN 在 MySQL 中的实现逻辑如何理解呢?本文也是比较粗浅的做一些介绍,知道了 MySQL 的大概执行逻辑,也方便理解。本书绝大多数内容来自:高性能MySQL第三版(O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M),还有一部分来自于网络,还有的来自于自己的理解,以下的内容有引用的都会做标准,如有雷同,纯属巧合。
Mysql性能优化 Mysql的性能参数可以分为以下几个大类,这里仅整理一些常用的参数配置
1、 Oracle的分页查询语句 分页查询格式: SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A WHERE ROWNUM <= 40 ) WHERE RN >= 21 其中最内层的查询SELECT * FROM TABLE_NAME表示不进行翻页的原始查询语句。ROWNUM <= 40和RN >= 21控制分页查询的每页的范围。 上面给出的这个分页查询语句,在大多数情况拥有较高的效率。分页的目的就是控制输
可能是经常处理业务,最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么,让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了,对于这类需求,我已经有了一套比较官方的回答思路,我来说,大家看,看看还有什么没有考虑到的地方,欢迎指正。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
既然秃头填坑, 那就该让这变得更加有价值, 有必要总结出来, 减少其他同事踩坑的可能。
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源,免费是他的法宝,虽然没有oracle 牛逼,但是对于日常的使用,完全够用,所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择,因为之前一直使用的InnoDB 引擎,所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题,都是基于InnoDB 引擎,希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK,我们开始吧。
0.SQL标准的执行流程(select) (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法,能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准:
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
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询,今天有空便进行了整理,以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例,查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章,同时需要显示这些文章的热评数目
本人在做测试服务的过程中,开发了一个功能,就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id,功能非常简单,就是执行sql语句,处理返回结果,再返回。
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). limit限制的是从结果集的 m 位置处取出 n 条输出,其余抛弃.
有时候我们会遇到:在查询sql的时候,假如有100w条数据,会出现慢sql告警,这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理(原因有很多种,主要分析你的日志)。那接下来我们就得去优化sql了。
客如云成立于 2012 年,是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家, 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务,包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务,并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组,负责公司的大数据架构和建设工作,为公司提供大数据基础数据服务。
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.
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监控系统监控到我们的程序变慢了,怀疑是sql的原因,要怎么去分析排查呢?一般按照如下几个步骤进行:
现如今,我们能用的数据库很多,老牌关系型数据库如MySQL(MariaDB),PostgreSQL等,新型的NoSQL数据库,还有NewSqL数据库。选择实在太多,但MySQL(Mariadb)从易获取性,易使用性,稳定性,社区活跃性方面都有较大优势,所以,我们在够用的情况下都选择MySQL的。
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。
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
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