同事提了个统计需求,MySQL某个库60%的表都有个isdel字段(char(1)),值是0或1,现在要检索该数据库所有存在isdel字段且isdel=‘0’的表的记录数,举个例子,执行如下的count操作,
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库,广泛用于互联网行业,并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行,一方面是其优秀的高并发事务处理的能力,另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好,但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是,对于一个 SQL 语句,MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理,在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前,一直在发展,新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性,使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限,但后续的发展值得期待。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
MySQL中支持LIMIT子句,限制返回行数。如果先执行了LIMIT,我又想知道不带LIMIT能返回多少行,但又不想再执行一次相同的语句,这时能怎么做?
在进行慢SQL分析的时候,有时候我们会发现explain的扫描行数和慢日志中的行数相差很大,那explain中的rows这个扫描行数是怎么判断的?
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
但是使用explain select count(*) from country;的时候,发现行数rows达到6897,让我大吃一惊。
information_schema是mysql自带的一个信息数据库,其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息,如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等
MySQL 慢日志(slow log)是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句,为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例,分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的,当查询表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中,然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
不管是Oracle还是MySQL,新版本推出的新特性,一方面给产品带来功能、性能、用户体验等方面的提升,另一方面也可能会带来一些问题,如代码bug、客户使用方法不正确引发问题等等。
今天在测试环境,测试工程师反应很多接口500错误,异常信息是 “To many connections”,因为是微服务架构,多个服务出现这个情况 ,并且有同事的navicat也连接不到MySql。
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。
注意:由于 SQL 查询对大小写不敏感,所以在 WHERE 条件中,无论是写成 ZARA 还是 Zara,结果都是一样的
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MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引,找到一个最优的执行方案,以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一,就是扫描行数。因为扫描的行数越少,访问磁盘数据的次数越少,消耗的CPU资源就相应越少。另外,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
DCL 比较简单,主要用于授予或收回访问数据库的权限,以及数据库事务的提交和回滚。
今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快,这能忍?必须得和他掰扯掰扯。
前面我们说了join查询原理,最基本的是嵌套查询,这种不推荐,如果数据量庞大,因为内存是有限的,不能放下所有的数据,可能查询到后面的时候,前面的数据就从内存从释放,为了减少磁盘的查询次数,有了join buffer这个缓存区,专门放被驱动表的数据,用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合,当然还是建议用索引来查询。
因为看到开发在mysql表里面某个字段长度设置的是2048,有其他开发提出了疑问,会不会有这么长,然后我就查了一下现有数据去确认一下大概字符长度。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表,但这些统计数据粒度太粗,仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计,但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计,例如:某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章),本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
HTML 我们在页面上放置一个显示当前在线人数的div#total以及一个用于展示访客地区分布的列表#onlinelist,默认我们在列表中放置一张与加载动画图片,后面我们用jQuery控制当鼠标滑向时展示详细列表。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先,受互联网+概念,疫情影响,在线教育,K12教育等发展火热,越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分,导致企业多年积累了大量数据,而因为信息孤岛的问题,一直没有对这些数据进一步挖掘分析,因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此,我们做的这个教育大数据分析平台项目,将大数据技术应用于教育行业,用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是,先建立企业的数据仓库,把分散的业务数据预处理,其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析,定制出多维的数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用,最后用BI工具,进行前端展示。 用到的技术架构包括:mysql,sqoop,基于CM的Hive,Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql,所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具,抽取数据到数仓,并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗+分析,然后sqoop导出到mysql,最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以,我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题,传统数据库无法满足;二是系统多,数据分散问题,无法解决数据孤岛问题;三是,统计工作量太大,分析难度高问题,无法及时为企业提供数据参考。
同样的条件 , 第 1 次和第 2 次读出来的记录数(强调的是记录数,而不是记录本身,因为读锁的锁粒度是记录自身,而不是整张表)不一样。
当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!
https://mp.weixin.qq.com/s/1MsyxhtG6Zk3Q9gIV2QVbA
OK 弄清楚这两点后,一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询
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资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
最近遇到一个业务需求,要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量(该表每天产生的记录量在好几百万)。当然有朋友会说,select count(1) from xxx 不就完事了吗?
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
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安装代理接口 1.检查操作系统版本和内核版本 lsb_release 操作系统 ********************************** LSB Version: :core-3.1-amd64:core-3.1-ia32:core-3.1-noarch:graphics-3.1-amd64:graphics-3.1-ia32:graphics-3.1-noarch Distributor ID: RedHatEnterpriseServer Description: Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) Release: 5.4 Codename: Tikanga ********************************** uname -r 内核版本 ********************************** 2.6.18-164.el5 ********************************** 2.安装代理接口 在线代理下载HAproxy 1.5.9版本 安装步骤 (1)tar xzvf haproxy-1.5.9.tar.gz ********************************** haproxy-1.5.9/ haproxy-1.5.9/.gitignore haproxy-1.5.9/CHANGELOG haproxy-1.5.9/LICENSE haproxy-1.5.9/Makefile haproxy-1.5.9/README haproxy-1.5.9/ROADMAP haproxy-1.5.9/SUBVERS haproxy-1.5.9/VERDATE haproxy-1.5.9/VERSION haproxy-1.5.9/contrib/ ...... haproxy-1.5.9/tests/test_hashes.c haproxy-1.5.9/tests/test_pools.c haproxy-1.5.9/tests/testinet.c haproxy-1.5.9/tests/uri_hash.c ***************************************************** (2)针对内核版本进行安装 安装前先要看看内核的版本,我这里是2.6.18 make TARGET=linux26 PREFIX=/usr/local/hapropxy make install PREFIX=/usr/local/haproxy (3)设置配置文件 cd /usr/local/haproxy vi haproxy.cfg ***************************************************** ###########全局配置######### global log 127.0.0.1 local0 #[日志输出配置,所有日志都记录在本机,通过local0输出] log 127.0.0.1 local1 notice #定义haproxy 日志级别[error warringinfo debug] daemon #以后台形式运行harpoxy #nbproc 1 #设置进程数量 pidfile /usr/local/haproxy/haproxy.pid #haproxy 进程PID文件 #ulimit-n 819200 #ulimit 的数量限制 maxconn 4096 #默认最大连接数,需考虑ulimit-n限制 chroot /usr/local/haproxy #chroot运行路径 uid 99 #运行haproxy 用户 UID gid 99 #运行haproxy 用户组gid #debug #haproxy 调试级别,建议只在开启单进程的时候调试 #quiet ########默认配置############ defaults log global mode http #默认的模式mode { tcp|http|health },tcp是4层,http是7层,health只会返回OK #option httplog #日
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外,聚合函数忽略空值,如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名,并且该列存在空值,此时COUNT仍会忽略空值。
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中,我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL,其实不止文中用的方案,还会有其他的,很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
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