Elasticsearch 是一个快速、稳定的分布式搜索引擎，能够在大规模数据集上实现高效的全文搜索、分析和可视化。在使用 Elasticsearch 进行搜索时，索引的设计非常关键，它可以对搜索性能和数据质量产生重要影响。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。
1、 首先要搞明白什么叫执行计划？ 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。 可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要： (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ (2) 查询
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项，排序不要用复杂的函数，范围查找的时候，左边的列有索引效果，后面的列没有，除非指定特定值，like模糊查询时候，前面不要用%，asc desc不要混用。索引排序之所以快，因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的，所以直接取出数据就好，不需要在磁盘和内存中排序。
随着大数据时代的到来，数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各类业务场景。然而，当数据量达到上亿级别时，查询性能可能会显著下降，严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧，并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效，我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列（范围之后的索引全失效） 2.5. 使用覆盖索引，少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候，前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
众所周知，腾讯云Elasticsearch（简称ES）是一款分布式搜索引擎，可以帮助开发者构建高性能、可伸缩的搜索应用，同样它是基于ES开发的一款托管式搜索引擎服务，具有全托管式部署、高可用性、自动化运维等特点。
针对这个问题，首先需要考虑该表记录数是否还会增加，增量是多少，下面就这个面试主要介绍三个方面的优化
业务中有思维导图的功能，涉及到大量的树形结构搜索、查询相关的功能，使用场景上查询量远高于增删改操作，记录一下当前的解决方案。
SQL是作为一个程序员接触得非常多的一种语言，但是，很多时候，我们会发现，有些SQL的执行效率异常的差，造成了数据库的负担。我们通过分析这些有问题的SQL，就可以发现很多我们平时在写SQL的时候忽略的问题。
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”
这次新开了一个个人的mysql专栏，专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结，同时也包括了一些mysql的底层实现，在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》（第二版）来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
但也可能因为你使用错误的SQL语句而无法使用。其中有以下几种，在使用sql查询时尽量避免。
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
关于这些查找结果的演示推荐：<https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html>
【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。 说明：不要以为唯一索引影响了insert速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
索引的最左前缀和和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，举例来说就是如果设置了组合索引<col1,col2,col3>那么以下3中情况可以使用索引：col1，<col1,col2>，<col1,col2,col3>，其它的列，比如<col2,col3>，<col1,col3>，col2，col3等等都是不能使用索引的。
1、参考书籍：MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源，调整系统参数使MYSQL运行更快，更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化，更新速度优化，mysql服务器优化等等。此处，介绍以下几个优化。包含，性能优化的介绍，查询优化，数据库结构优化，mysql服务器优化。 Mysql优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高mysql数据库整体的性能，另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
上一篇mysql进阶优化篇，我们介绍了数据库的性能分析工具，知道了怎么发现数据库的性能问题，这一篇博客我们将介绍索引失效的10种情况及原理
阿里编码规范要求：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的 CPU 使用率情况，如果MongoDB实例的CPU使⽤率过⾼，会导致MonogoDB响应缓慢，甚⾄业务不可⽤。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 几十年来，国外数据库巨头凭借先发优势形成的技术壁垒和理论壁垒垄断了数据库市场，卡住了中国乃至世界的脖子。 《科技日报》曾推出系列文章报道制约我国工业发展的35项“卡脖子”技术，数据库管理系统就是其中一项。 虽然国产数据库近些年蓬勃发展，但只能在周边领域打转，在金融关键核心系统上则屡败屡战，未尝一胜。 这其中的关键原因不难理解：技术不行。 数据库的两个关键指标是“快”和“稳”。 其中“快”由优化器负责，它通过对用户输入查询进行代数优化、代价优化，从而选
mysql 索引我们在面试是必问的，刚好我在拉勾训练营学习了 mysql 索引的相关知识，这里整理下来，自己对MySQL 索引有了全面了理解，面试的时候再也不怕啦。
Java Persistence API（JPA）和Hibernate是两个常用的持久化框架，它们都提供了一种强大的查询语言——JPQL（Java Persistence Query Language）。在大型应用中，高效的查询是保证性能的关键。本文将探讨JPA与Hibernate在JPQL查询优化方面的区别，并结合一个实际项目中的应用场景，介绍如何优化JPQL查询以提升性能。
索引的优点 索引的缺点 建索引的几大原则 索引的优点 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能 索引的缺点 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率，还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中，查询优化更是不可忽视的重要环节。
数据库的 SQL 引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的 SQL 语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为 SQL 引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
数据库的SQL引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的SQL语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为SQL引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
客户端提交一条sql语句，先在查询缓存中查询，如果缓存没有命中，将会进行查表操作。查表的流程总结过为如下：
大多数的接口性能问题，很多情况下都是SQL问题，在工作中，我们也会定期对慢SQL进行优化，以提高接口性能。这里总结一下常见的优化方向和策略。
MySQL已经成为世界上最受欢迎的数据库管理系统之一，无论是用在小型开发项目上，还是用在构建那较大型的网站，MySQL都用实力证明了自己是一个稳定、可靠、快速、可信的系统，足以胜任任何数据存储业务的需要。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
我们队伍是由武汉大学在校学生组成。我们选择的课题是让 TiDB 接入若干外部的数据源，使得 TiDB 称为一个更加通用的查询优化和计算平台。
FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。 如果没有查询表数据，则FROM子句是可选的，如下所述。
“你一定又写了烂SQL了！”，“你怎么这样凭空污人清白……慢查询，慢查询不能算烂……慢查询！……程序猿的事，能算烂么？” 本文从SQL执行效率方面略作研究，偏向基础性总结，但力求详实准确。如果有大佬误入此地，还请从容撤退，如果你真的愿意看，我也没什么意见。
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