数据库查询优化技术总览 本章内容： 1查询的基本操作 2查询的2种类型 3Query Execution Plan of MySQL 4子查询的优化 5How to optimize SubQuery？...子查询如果位于目标列，则只能是标量子查询，否则数据库可能返回类似“错误：子查询必须只能返回一个字段”的提示。...FROM子句中，数据库可能返回类似“在FROM子句中的子查询无法参考相同查询级别中的关系”的提示，所以相关子查询不能出现在FROM子句中； 非相关子查询出现在FROM子句中，可上拉子查询到父层，在多表连接时统一考虑连接代价然后择优...在数据库实现早期，查询优化器对子查询一般采用嵌套执行的方式，即父查询中的每一行，都执行一次子查询，这样子查询会执行很多次。这种执行方式效率低。 而对子查询进行优化，可能带来几个数量级的查询效率的提高。...MySQl支持对简单SELECT查询中的子查询优化，包括： 1 简单SELECT查询中的子查询。 2 带有DISTINCT、ORDERBY、LIMIT操作的简单SELECT查询中的子查询。
8.3 避免对大型表行数据的顺序存取： 在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。...在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的，因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。...创建视图索引后能够提高视图的性能。 如果视图不包含索引，则数据库中不保存视图返回的结果集。有的时候，我们可能要创建涉及大量记录或必须进行复杂计算的视图，比如要进行聚合分组处理或多重连接操作。...15 在SQL中捕捉异常： 这一条准则应该不能算是优化方面的，只是编写要求。...* 主键索引：在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。
图片图数据库中的索引技术图数据库中的索引技术是用于加速查询性能的关键技术之一。索引是一种数据结构，它可以提供快速访问数据的能力。在图数据库中，索引可以加速节点和关系的查找。...常见的节点索引技术包括：哈希索引：使用哈希函数将节点的属性值映射到索引表中的位置，可以快速定位节点。缺点是无法支持范围查询。二叉树索引：使用二叉树的结构来组织节点，可以支持范围查询。...优化查询性能的方法在图数据库中，可以采用以下方法来优化查询性能：使用合适的索引技术：根据具体的查询需求和数据特点，选择合适的索引技术。...基于缓存的优化：可以使用缓存技术将查询结果缓存起来，减少对数据库的访问次数。这样可以加速查询的响应时间，尤其是对于频繁查询的数据。...优化图数据库的查询性能需要综合考虑索引选择、索引优化、批处理操作、数据分片和分布式部署、缓存等多个因素，根据具体的应用场景来进行调整和优化。
引言 本文预计分为两个部分: (1)联合索引部分的基础知识 在这个部分，我们温习一下联合索引的基础 (2)联合索引部分的实战题 在这个部分，列举几个我认为算是实战中的代表题，挑出来说说。...最左匹配 所谓最左原则指的就是如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引，那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配，值得注意的是，当遇到范围查询(>、的是~你执行 b= 2 and a =1 也是能匹配到索引的，因为Mysql有优化器会自动调整a,b的顺序与索引顺序一致。 相反的，你执行 b = 2 就匹配不到索引了。...在执行sql的时候，优化器会 帮我们调整where后a,b,c的顺序，让我们用上索引。...如果对(b,a)建立索引那么两个字段都能用上，优化器会帮我们调整where后a,b的顺序，让我们用上索引。
MySQL发送查询请求，到底做了什么工作？ 下图是MySQL查询执行流程图： ? •客户端发送一条查询给服务器。•服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回查询在缓存中的结果。...•服务端进行SQL解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划。•MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。•将结果返回给客户端。 是什么导致MySQL查询变慢了？...比如下面的 SELECT * FROM book WHERE book_id IN (SELECT book_id FROM author WHERE author_id = 1) MySQL对IN()列表中的选项有专门的优化策略...•table: 查询的是哪个表•partitions: 匹配的分区•type: join 类型•possible_keys: 此次查询中可能选用的索引•key: 此次查询中确切使用到的索引....•filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比•extra: 额外的信息 更详细的可以参考以下文章： 【性能优化神器 Explain 使用分析[2]】 【高性能MySQL[3]】 总结 查询优化目的就是为了快速得到结果
查询耗时点 解析SQL语句时间； 磁盘存取（查询所用CPU时间）； 磁盘IO耗时； 并行/分布式数据库的网络通信时间； 其中，磁盘存取一般认为是耗时最多的点； 数据库层面的优化 优化器设计（可将用户输入语句转换为等价的效率更高的执行语句...）； 优化索引设计； 优化查询算法： 在等价的查询语句中，选择读磁盘最少的那个； 对于简单的查询语句，可通过线性扫描和搜索引擎处理； 对于复杂的查询，将它转换为简单查询的并和交； 用外部归并排序算法对大于内存的关系进行排序...； 用户层面的优化 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段； 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移；...top 1 语句； 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量，建议集合中的数据不超过200个； 应绝对避免在order by子句中使用表达式； 用 代替，>用>=代替，的利用索引； 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个； 在一个事务中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行； source: //changsiyuan.github.io
数据库查询——索引优化查询方法 本文讲解在数据库查询的时候，一个优化查询的方法，这个方法就是索引优化，讲解其中的原理和实现方法。...索引可以大大提高数据库查询效率，例如在book表中的isbn、title、author和publisher列上建立相应的索引，可以极大地优化图书管理系统的CRUD操作。...它可以类比于字典的目录，可以帮助我们更快地定位到需要查询的记录。在数据库中，索引一般用B-tree（平衡树）或哈希表实现。...同时，在数据库数据量较大时，也可以采取分区等方式进行优化以提高性能和可用性。 总之，索引是一种重要的数据库优化手段，可以帮助我们更快地查找和定位需要的数据，但也需要根据实际情况进行优化和管理。...原理分析 加入索引对查询效率的提升主要来自于索引的数据结构和位置，它可以有效地减少数据库中需要扫描的数据量。 在MySQL中，每一个索引都是一棵B-tree或者Hash表。
使用@Cacheable，缓存优化的方式优化数据库的查询 本文讲解在springboot中如何利用@Cacheable，通过添加本地缓存，来优化查询，提升查询效率。...简介 在实际业务中，如果某些数据被频繁访问，则每次都去读取数据库显然是不太优雅的。此时，我们可以添加本地缓存来提高系统的查询效率。...在Java中，我们可以使用基于ConcurrentHashMap等数据结构实现的Local Cache，在内存层面对数据进行缓存，从而避免频繁访问数据库。...当我们进行查询操作时，先在缓存对象中寻找是否存在所需的Book对象，如果已经存在则直接返回；否则再从数据库中读取，并将其缓存至bookCache中，从而加快下一次查询的速度。...如果缓存中不存在相应的数据，则再从数据库中读取，并将其缓存到本地。 需要注意的是，当使用缓存时，我们需要适度控制缓存时间和尺寸，以避免过期或者内存溢出等问题。
使用索引 首先我们看下百度百科上的解释： 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单...索引是独立于表的一中物理存储结构，当我们语句中用到索引的字段的时候，数据库会首先去索引中查找满足条件的数据的索引值（相当于页码），然后在根据索引值去表中筛选出我们的结果。...另外需要注意的是并不是我们在where条件里面用有索引的字段进行筛选数据库在查询的时候就会走索引，有些写法会让数据库不走索引，接下来会总结一些会让查询进行全表扫描而不走索引的写法； 提防ORACLE中的数据隐式转换...例如： 查询姓名中包含‘文’的学生，语句SELECT * FROM USERS WHERE NAME LIKE '%文%'可以改为SELECT * FROM USERS WHERE INSTR(NAME...FROM多个表的时候将小表写在后面，在CBO优化器情况下默认是将后表当成驱动表的。 ---- 写SQL简单，优化SQL难，数据分析师之路长的很，慢慢走～ peace~
为了能提高查询效率按优先级主要有一下策略： 1、尽可能早的执行选择操作(最基本的一条) 2、把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F连接运算 3、同时计算一连串的选择和投影运算 4、保留同一子式的结果 5、适当对关系文件进行预处理
1.如何优化查询速度？所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。...那问题来了，怎么优化查询速度呢？这个问题的主要优化方案有以下几个。1.1 创建适当的索引通过创建适当的索引，可以加速查询操作。...索引可以提高查询语句的执行效率，尤其是对于常用的查询条件和排序字段进行索引，可以显著减少查询的扫描范围和 IO 开销。1.2 优化查询语句优化查询语句本身，避免全表扫描和大数据量的关联查询。...可以优化查询条件，使用合适的索引、合理的查询策略，减少不必要的字段和数据返回。1.3 缓存查询结果对于一些相对稳定的查询结果，可以将其缓存在内存中，避免重复查询数据库，提高查询速度。...缓存的查询速度一定比直接查询数据库的效率高，这是因为缓存具备以下特征：内存访问速度快：缓存通常将数据存储在内存中，而数据库将数据存储在磁盘上。
语句的执行效果 可以帮助选择更好的索引和优化查询语句， 写出更好的优化语句。...3 优化数据库对象 3.1优化表的数据类型 使用 procedure analyse()函数对表进行分析， 该函数可以对表中列的数据类型提出优化建议。 能小就用小。...4.3.2 调整磁盘调度算法 选择合适的磁盘调度算法， 可以减少磁盘的寻道时间 5.MySQL 自身的优化 对 MySQL 自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf 中的各项参数进行优化调整。...6.应用优化 6.1 使用数据库连接池 6.2 使用查询缓存 它的作用是存储 select 查询的文本及其相应结果。 如果随后收到一个相同的查询， 服务器会从查询缓存中直接得到查询结果。...查询缓存适用的对象是更新不频繁的表， 当表中数据更改后， 查询缓存中的相关条目就会被清空。
优化关联查询: 确定ON或者USING子句中是否有索引。 确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。...优化子查询: 用关联查询替代 优化GROUP BY和DISTINCT 这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法 关联查询中，使用标识列分组的效率更高 如果不需要ORDER BY，进行GROUP...WITH ROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理 优化LIMIT分页 LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低 可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询 优化UNION查询...UNION ALL的效率高于UNION 优化WHERE子句 解题方法 对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面...，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。 对于任何DBMS，索引都是进行优化的最主要的因素。...数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？...如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。 （1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。 （2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。...利用索引，MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索，而在多表连接查询时，在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。...5．多列索引 多列索引是在表的多个字段上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询。但是，只有查询条件中使用了这些字段中第一个字段时，索引才会被使用。
优化数据库查询性能可以从以下几个方面来考虑： 确保数据库的设计是合理的：合理的表结构设计、索引设计和关联关系设计能够提高查询效率。...需要注意的是，过多或过少的索引都会影响性能，因此需要权衡利弊。 缓存热点数据：对于高并发的查询场景，可以将一些热点数据缓存在内存中，提高查询效率。...例如，可以使用分页查询、分组查询、延迟加载等方式来减少数据库的压力。 合理配置数据库参数：数据库的参数配置对于性能也有一定的影响。...根据实际情况，可以调整数据库的缓冲区大小、并发连接数、查询超时时间等参数来优化性能。...总之，针对高并发场景的数据库查询性能优化需要综合考虑数据库设计、索引优化、查询策略、缓存技术等多个方面。需要根据具体的业务需求和系统情况进行合理的选择和配置。
本文将详细探讨 GBase 数据库在分布式查询场景中的优化技术与实现方式，并结合示例代码说明其应用。二、GBase 数据库在分布式查询中的架构优势1....GBase 数据库通过优化分布式查询执行计划，实现以下功能：• 数据分片：根据数据分区键，分散存储以实现负载均衡。• 跨节点查询：动态协调各节点的计算任务。...• 通过调整索引或查询语句优化代价最高的步骤。四、GBase 分布式查询的技术实现以下示例展示了 GBase 分布式查询在 Python 中的实现方式。1....通过合理的分区设计、索引优化和执行计划分析，用户可以显著提升查询性能。在实际应用中，结合代码实现和配置调优，可以充分发挥 GBase 数据库的潜能，为业务需求提供强有力的支持。...后续文章将继续探讨 GBase 数据库在其他技术场景下的应用与优化。
如果查询范围比较窄，其中 0 层文件可能需要全部读取，其它 6 层通常只需要读取一个文件，因为 0 层文件的多个文件 Key 之间是有重叠的，而其它 6 层中每层的多个文件之间是严格根据 Key 范围切割的...我们知道 RocksDB 磁盘上的每个SST 文件里面里面都存了一个布隆过滤器，布隆过滤器的内容通常是缓存（固定）在内存中的。...如果布隆过滤器能帮我们提前把查询范围过滤掉，判断出目标 SST 文件是否存在目标查询范围，这样就可以减少磁盘读取了。...但问题是布隆过滤器也是不存在范围查询的能力的，通常也只能判断一下过滤器中是否存在某个 Key。为了解决这个问题，RocksDB 引入了 prefix_extractor ，它可以很好的解决这个难题。...通过这个有序的 Key 前缀集合可以快速判断出目标范围是否存在于当前的 SST 文件中。 和布隆过滤器的数据一样，这个 Key 前缀的有序集合也是缓存（固定）在内存中的。
在图数据库中，优化查询性能的技术和方法可以分为以下几个方面：索引优化：对于图数据库中的节点和关系属性，可以创建索引来提高查询性能。常见的索引类型包括哈希索引、B+树索引等。...索引的选择应根据属性的查询频率和查询类型来决定。例如，如果某个属性的查询频率较高但查询类型为精确查询，则适合使用哈希索引。图模式优化：图模式的设计对查询性能有很大影响。...数据分片则是将整个数据集划分成多个分片，每个分片在不同的机器上存储。这样可以实现并行查询，从而提高查询性能。查询优化器：图数据库中的查询优化器可以根据查询的语义和查询计划选择最优的执行策略。...查询优化器可以考虑索引的选择、查询的结构特征以及系统的资源限制等因素，从而生成高效的查询计划。缓存机制：在图数据库中，使用缓存可以减少对磁盘的访问次数，从而提高查询性能。...这些技术和方法可以根据具体使用场景和数据规模进行选择和组合，以提高图数据库的查询性能。在大型分布式图数据库中，可以通过以下方式设计一个高可用的架构：主备模式：采用主备模式可以提高系统的可靠性和容错性。
1.如何定位并优化慢查询SQL？...注意：有的慢查询正在执行，结果已经导致数据库负载过高，而由于慢查询还没执行完，因此慢查询日志看不到任何语句，此时可以使用show processlist命令查看正在执行的慢查询。...表示实际用到的索引列，以实际用到的索引列为准，这是查询优化器优化过后选择的，然后我们也可以根据实际情况强制使用我们自己的索引列来查询。...也有人将MySQL中无法利用索引的排序操作称为“文件排序”。 ...5.当主键索引、唯一索引、普通索引都存在，查询优化器如何选择？ 查询一下数据的条数，这里count(id)，分析一下sql执行计划 这里实际使用的索引是account唯一索引。
Mysql慢查询设置 分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划，还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。...===================================================== 1，配置开启 Linux: 在mysql配置文件my.cnf中增加 log-slow-queries...mysql慢查询日志对于跟踪有问题的查询非常有用,可以分析出当前程序里有很耗费资源的sql语句,那如何打开mysql的慢查询日志记录呢?...=2中的2表示查询超过两秒才记录....Lock_time: 136 Rows_sent: 152 Rows_examined: 263630 select id, name from manager where id in (66,10135); 这是慢查询日志中的一条
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