4.Shard Nothing。...5.Shard Nothing。...count(1) from tmp_t0 where 1=1; count --------- 8000000 (1 row) 开启并行 set max_parallel_workers=20...test=> select count(1) from tmp_t0 where 1=1; count --------- 8000000 (1 row) Time: 322.799 ms...另外冷热数据分离操作过于繁琐，建议直接通过sql就能把数据的路由映射到指定的datanode，不用修改配置文件再重启。 使用场景建议及选型建议 1.作为实时数据仓库。
session1> begin; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) session1> delete from slowtech.t1 where id=2; Query...name='c' where id=1; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 session2...而之前的SQL，无论有多少操作被阻塞，一个alter table操作，就只会输出一条记录。... GROUP BY thread_id ) t2 WHERE t1.granted_thread_id = t2.thread_id \G ***************...slowtech.t1 where id=2;select * from slowtech.t1;update slowtech.t1 set name='c' where id=1 sql_kill_blocking_connection
使用OR查询时，如果要利用索引的话，必须每个条件列都使独立索引，而不是复合索引（多列索引），才能保证使用到查询的时候使用到索引。...in set 测试二：OR使用复合索引的字段name，与没有索引的address，整个SQL都是ALL全表扫描的 mysql> explain select*from user_info where...is null; 而通过嵌套查询时，在内存中创建临时表完成SELECT子查询与主查询两部分查询工作，会有一定的消耗 select * from student u where major_id not...in set （3）FORCE INDEX强制索引 比如where user_id > 0，但是user_id在表中都是大于0的，自然就会进行ALL全表搜索，但是使用FORCE INDEX虽然执行效率不是最高...（where user_id > 0条件决定的）但MySQL还是使用索引。
使用如下的语句来测试一下，会发现这样的基本规律 select id1 from test1 where id1='aaa' group by id1 having1 count(*)>0 order by5...operator SQL> select id1 from test1 t where1 id1='aaa' group by id1 having count(*)>0 order by5 id1...SQL> select id from test t where id='aaa' group by id order by id; no rows selected 那么统计信息对于sql解析有没有影响呢...SQL> select id from test t where id='aaa' group by id order by id; no rows selected 通过上面的结果，可以简单推论是不是和数据情况有关系呢...SQL> select id from test t where name=111 and id='aaa' group by id order by id; no rows selected 那么我们使用过滤条件
有时候，虽然聚合的组数很少，但是由于没有使用到覆盖索引，索引顺序扫描会造成大量的IO。所以这个方式可能不是最优的。...select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5; +---+---+ | g | c | +---+---+ | 0 |...假如想强制MySQL使用临时表处理GROUP BY，可以使用SQL_SMALL_RESULT hint。...Warnings: 0 mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G **************...select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G *************************** 1. row ******
是NULL的线程数目是39个和38个好接近，但是一个也是差别，我们先看看不是NULL的线程都是哪些 select * from performance_schema.threads where PROCESSLIST_STATE...select * from performance_schema.threads where name ="thread/sql/one_connection" \G ****************...count(*): 1 4 rows in set (0.00 sec) 可以看到多数的PROCESSLIST_ID都是NULL，所以通过show processlist；我们只能看到不是NULL...select PROCESSLIST_STATE,count(*) from performance_schema.threads where PROCESSLIST_ID is NULL group...3 2 rows in set (0.00 sec) 前台线程就3个 select type,count(*) from performance_schema.threads group by type
该优化方式支持那些SQL在不符合组合索引最左前缀的原则的情况，优化器依然能组使用组合索引。...(0.05 sec) Records: 80 Duplicates: 0 Warnings: 0 注意t1表的主键是组合索引(f1,f2)，如果sql的where条件不包含 最左前缀f1 在之前的版本中会...选择的字段不能包含非索引字段 比如c1 字段在组合索引里面 ，select * 的sql 就走不了skip scan mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE f2...: 160 filtered: 10.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 2.sql 中不能带 group...: 3 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index for group-by 1 row in set, 1 warning
有时候，虽然聚合的组数很少，但是由于没有使用到覆盖索引，索引顺序扫描会造成大量的IO。所以这个方式可能不是最优的。...SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5; +---+---+ | g | c | +---+---+ | 0 | 1 | |...假如想强制MySQL使用临时表处理GROUP BY，可以使用SQL_SMALL_RESULT hint。...Warnings: 0 mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G **************...g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G *************************** 1. row ************
localhost:ytt>desc select * from t1 where null=0\G *************************** 1. row ***************...localhost:ytt>desc select r1 from t1 group by r1 having false\G *************************** 1. row **...localhost:ytt>desc select * from t1 where f1=6 and f0=110 and r4=900\G *************************** 1....localhost:ytt>desc select * from t1 where f1=6 and f0=112 \G *************************** 1. row *****...Extra: No matching rows after partition pruning 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) No tables used 表示使用常量
而腾讯的分布式HTAP数据库 TBase（TencentDB for TBase）是自主研发的分布式数据库系统，集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身...为了解决这些问题，HBase使用的是水平扩展策略：将数据集分布在多个服务器上，即分片（sharding）。...查看数据节点分布情况 postgres=# select node_name, node_type, node_host, node_port from pgxc_node where node_type...0:0') step (interval '1 year') partitions (12) distribute by shard(f1,f2) to group default_group cold_group...) # 分析sql执行逻辑 postgres=# explain select * from public.test_cold_hot; QUERY PLAN
: 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：减少回表操作； -- 优化前SQL SELECT 各种字段 FROM `...table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; -- 优化后SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` main_tale RIGHT JOIN (...SELECT 子查询只查主键 FROM `table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; ) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键...----------+ 1 row in set (4.25 sec) 我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题： mysql> select * from...in set (0.03 sec) 我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。
: 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： 减少回表操作； -- 优化前SQL SELECT 各种字段 FROM...`table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; -- 优化后SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` main_tale RIGHT JOIN (...SELECT 子查询只查主键 FROM `table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; ) temp_table ON temp_table.主键 = main_table....----------+ 1 row in set (4.25 sec) 我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题： mysql> select * from...in set (0.03 sec) 我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。
而子查询的优化通常也会令DBA感受一些压力，通常DBA会建议研发不要写复杂的子查询SQL，但现实却经常打脸，一些框架封装生成的SQL或一些外采系统，改写SQL变得不太实际，因此对SQL上优化在关键时候也非常有效...当派生表具有GROUP BY并且不使用窗口函数时，引用一个或多个不属于GROUP BY的列的外部WHERE条件可以作为HAVING条件下推到派生表。...当派生表使用GROUP BY并且外部WHERE条件中的列是GROUP BY列时，引用这些列的WHERE条件可以直接下推到派生表。...例如：SELECT * FROM (SELECT i,j, SUM(k) AS sum FROM t1 GROUP BY i,j) AS dt WHERE i > 10; 被重写为: SELECT...* FROM (SELECT i,j, SUM(k) AS sum FROM t1 WHERE i > 10 GROUP BY i,j) AS dt. 2.3 如何启用派生条件下推？
performance_schema.events_waits_history_long where timer_wait > 1000000000 group by operation order...where timer_wait > 1000000000 group by operation order by sum(timer_wait) desc; +-------------------...where timer_wait > 1000000000 group by operation order by sum(timer_wait) desc; +-------------------...由于我们大多数时候都是使用的本地盘，而本地盘IO延迟低，通常情况下sysbench压测时这点微小的差异容易被忽略。...而在此案例中，由于我们测试的环境中使用了某存储设备，相对于本地盘，IO延迟大大增加，进而造成了因为oltp.lua脚本的微小差异而导致最后压测结果的巨大差异。
导读 今天给大家分享一个通过SQL改写而独辟蹊径的SQL优化案例。...: 0 ... select uid,sum(power) powerup from t1 where date>='2017-03-31' and UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE...吐槽归吐槽，该干活还得干活，谁让咱是DBA呢，SQL优化是咱的拿手好戏不是嘛~ SQL优化之路 SQL优化思路 不厌其烦地再说一遍SQL优化思路。...0' end as powerup1 from t1 where date>='2017-03-24' and date <'2017-03-25' and aType...in (1,6,9) ) a group by uid; 是不是很有才，直接把这个没办法用到索引的条件给用CASE WHEN来改造了。
max(from_date) max_hiredate from dept_emp group by dept_no) t where d.dept_no=t.dept_no and d.from_date...preceding and unbounded following) max_hiredate from dept_emp) a where from_date=max_hiredate; … 12 rows...这里，对之前提到的，MySQL 5.7中不再兼容的实现方式也做了个测试，在没有任何索引的情况下，其稳定在0.7s（性能并不弱，怪不得有人使用），而同等情况下，方法1稳定在0.5s（哈，MySQL 5.6...被驱动表虽然也有索引，但从执行计划上看，其只使用了复合索引 (dept_no, from_date)中的dept_no，而dept_no的选择率又太低，毕竟只有9个部门。...所以，对于分组求最值的需求，建议使用方法1，其不仅符合SQL规范，查询性能上也是最好的，尤其是在联合索引的情况下。
in set (0.00 sec)◆带IN关键字查询◆in关键字用来查询指定的范围,使用in操作符应将所有检索条件用括号括起来,in的语法规则如下:select 字段名 from 表名称 where...in set (0.01 sec)%:匹配任意长度的字符,包括零字符: 查询Name字段中,包含所有g字母的水果(注意不是开头,只要Name字段包含g字母通通匹配),SQL语句如下:MariaDB [...in set (0.00 sec)实例2: 另一种查询方式,使用in语句查询,SQL语句如下:MariaDB [lyshark]> select * from lyshark where Gid in...◆group by和order by 一起使用◆某些情况下,需要对分组进行排序,order by用来对查询的记录排序,如果和group by一起使用可以完成对分组的排序,为了演示效果,首先创建一个表结构...,where子句指定查询的订单号为30005.实例2: 在test1表中,使用sum()函数,统计不同订单号中订购水果总量,SQL语句如下:MariaDB [lyshark]> desc test1;+
id=0' union select 1,2,3,group_concat(table_name) from information_schema.tables where table_schema=database...id=0' union select 1,2,3,group_concat(column_name) from information_schema.columns where table_name="...group by x)a); 2.extractvalue() select * from test where id=1 and (extractvalue(1,concat(0x7e,(select...)='r4'),sleep(5),0); Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> delete from admin where id =-2 or if...(20.00 sec) Rows matched: 4 Changed: 4 Warnings: 0 1.5 二次注入与宽字节注入 二次注入的语句：在没有被单引号包裹的sql语句下，我们可以用16进制编码他
而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快....id > 10 and name = 'liangchangyou' and status = 0\G 中, 因为先进行 id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配...原sql语句 select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表) 高效的sql语句 select colname … from...扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询 十二、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断 对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面 十七、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引 有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
