从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
上篇文章MySQL的优化利器:索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀,我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识(有不理解的概念可以看上篇文章哈~)
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景,下面介绍几种随机获取的方法供参考。
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
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化?动不动就分库分表,但是实际上有几个有分库分表的经验呢?下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
大家好,我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入,发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor,rand,group by报错注入的笔记吧! https://www.bejson
随机查询,方法可以有很多种。比如,查询出所有记录,然后随机从列表中取n条记录。使用程序便可实现。可是程序实现必须查询出所有符合条件的记录(至少是所有符合条件的记录id),然后再随机取出n个id,查询数据库。但是效率毕竟没有数据库中直接查询得快。下面介绍MySQL中怎样随机查询n条记录。
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
随机获取一条记录是在数据库查询中常见的需求,特别在需要展示随机内容或者随机推荐的场景下。在 MySQL 中,有多种方法可以实现随机获取一条记录,每种方法都有其适用的情况和性能特点。在本文中,我们将探讨几种常用的方法,并推荐适合不同情况下的最佳方法。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
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。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页?
直接遍历这一行行数据,性能就是O(n),比较慢。为了加速查询,使用了B+树来做索引,将查询性能优化到了O(lg(n))。
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload:
在平时开发过程中,数据量不超过1W条的,通常执行随机查询是通过对order进行rand操作的进行的。但是随着数据量的增加,rand严重制约了整站的访问速度。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
1、现在创建游戏角色的时候,基本上都是支持角色名字随机的,以前此功能在客户端用代码实现,然后向服务器请求并验证,后来发现有时候连续几次都失败,所以改成在服务器实现。实现方法主要考虑使用mysql随机查询记录,在网上查了很多方案,然后用在了我们游戏中。
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:
前面几篇MySQL系列的文章介绍了索引,事务和锁相关知识,那么今天就让我们来看看当我们执行一条select语句和一条update语句的时候,MySQL要经过哪些步骤,才能返回我们想要的数据。
链接:https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/117
而且rand()有一个BUG,报错也就是利用了这个BUG,这个后面会细说,暂时就理解产生随机数就好了
我们建索引的时候,有全文索引、主键索引、唯一性索引、普通索引等,前面两个好理解好区分,大家都知道啥时候用,后面两个该如何区分呢?唯一性索引和普通索引该如何选择呢?今天我们就来聊聊这个话题。
最近总结了一波死锁问题,和大家分享一下,我这也是从网上各种浏览博客得来,希望原作者见谅,参考博客文末下方。
有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms);
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
Mycat 自身提供了一套基准性能测试工具,这套工具可以用于性能测试、疲劳测试等,包括分片表插入性能测试、分片表查询性能测试、更新性能测试、全局表插入性能测试等基准测试工具。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
生活中,最常见的案例之一,十字路口没有红绿灯,到了十字路口相互不让,最后,整个马路瘫痪,在我们技术层面称之为死锁。
来源:jianshu.com/p/0768ebc4e28d 有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms); 操作:查询条件放到子查询中,子查询只查主键ID,然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段; 原理:1、减
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