在MySQL8.0之前的版本中,innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的,但有些时候当我们需要倒序扫描时,效率就会很低。为了解决这个问题,从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。你可以按照实际的sql负载来决定如何创建索引,例如你的查询中有Order by a desc, b asc,就可以创建索引key(a desc, b asc),而在8.0之前的版本中则可能需要代价比较大的filesort来进行, 此外逆序扫描Btree也有额外的开销,例如扫描时的page切换,page内扫描,都比正序扫描的开销要大。
asc表示的是升序,使用这种语法创建出来的索引叫做升序索引。也就是我们平时在创建索引的时候,创建的都是升序索引。
上两篇文章分别介绍了MySQL8.0的相关的新特性《MySQL 8.0新特性:隐藏索引》和《MySQL 8.0新特性:隐藏字段》,本文继续介绍MySQL8.0的另一个相关的新特定性--降序索引;本文通过5.7和8.0进行对比说明;
背景1:查询返回的记录太多了,查看起来很不方便,怎么样能够实现分页查询呢? 背景2:表里有 4 条数据,我们只想要显示第 2、3 条数据怎么办呢?
在数据库中,我们经常需要对查询结果进行排序,以便更好地展示数据或满足特定的业务需求。MySQL提供了ORDER BY子句,使我们能够轻松地对查询结果进行排序。本文将详细介绍MySQL ORDER BY的用法和示例,帮助大家更好地理解和应用这一功能。
昨天介绍了 MySQL 数据库 UNION 操作符的使用,今天主要讲解下 ORDER BY(排序)语句。
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题,其中索引相关的策略就是重点考察项,比如怎么设置索引列等。
MySQL8.0引入了降序索引(descending index),今天我们来说说这个特性。
但是,MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序:
我在 MySQL优化必备之执行计划explain,索引基本知识,索引数据结构推演 里,提到了索引的一些基本概念,提到MySQL优化,很多人第一时间会想到建索引。
🍒在我们服务器安装完 MySQL 服务之后,经常会看到两种概念,分别是 mysql 和 mysqld ,二者有什么区别呢?
如果有多条数据需要同时插入,不要每次插入一条,然后分多次插入,因为每执行一次插入的操作,都要进行数据库的连接,多个操作就会连接多次,而一次批量操作只需要连接1次
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的,索引可以大大提高 MySQL 的检索速度。
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone,我们想通过这两个字段进行排序,且事先我们没有创建age和phone字段的索引,直接进行order by排序:
MySQL 5.7中,我们创建了一张测试表t1,包含两个字段c1和c2,插入一些数据,如下所示,
在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
MySQL有两种方式可以生成有序的结果:通过排序操作;或者按索引顺序扫描;如果explain出来的type列的值为index,则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。
在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
---- 文章来源:https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下,效率越来越高: ALL 全表扫描
虽然上至下,效率越来越高,但是根据cost模型,假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type为range,如果走idx2,那么type是ref;当需要扫描的行数,使用idx2大约是idx1的5倍以上时,会用idx1,否则会用idx2
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询,比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据,limit(10,10)表示列出第二页。
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询,比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据,limit(10,10)表示列出第二页。但是,当limit遇到order by的时候,可能会出现翻到第二页的时候,竟然又出现了第一页的记录。
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划,通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:狼爷 来源:www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
窗口函数(window functions),也被称为 “开窗函数”,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一,主流的数据库比如Oracle,PostgreSQL都支持窗口函数功能,MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
哈喽,小伙伴们好呀,我是狗哥。我们在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
最近帮业务部门梳理业务报表,其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十,其实就是对等待时长进行倒序排序后,取结果集的前百分之十。
https://mariadb.com/kb/en/filesort-with-small-limit-optimization/
也出现 Using index, 但是此时Extra中出现了 Backward index scan,这个代表反向扫描索引,因为在MySQL中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。
这是不是说明了 order by 中的列是建立在select的字段上进行的,且select中隐藏的字段也是可以参与orderby 的
有一天看到了一个开发同学提的问题,感觉蛮有意思,就稍花了些时间总结了下,问题描述如下:
使用Coroutine\Channel来实现 MySQL 连接池可以使用 defer 特性来实现资源的回收,同时可以被协程调度,而且使用channel->pop方法的时候,可以设置超时,减少一系列的心智负担
MySQL 主要索引类型有如下几种: 1.主键索引 2.唯一索引 3.普通索引 4.空间索引 5.全文索引 假设有如下一张表 CREATE TABLE `t1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `u1` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u2` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u3` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
3.匹配最左前缀匹配,仅仅对索引中最左列进行查询,比如复合索引 col1+col2+col3 ,使用索引的是 col1+col2,col1+col3,col1+col2+col3,不会使用索引的是col2+col3,col2.
① 分组查询中,select 后面只能出现,在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选,而 having 是在分组结束后的结果里筛选,最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即:该字段必须使用),一般与 group by 连用 ④ 分组查询中,若一个字段在一个组内有多个结果,则后一个结果覆盖前一个结果
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
除了常见的普通索引,唯一索引,组合索引,大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗?
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化,在此之前,你需要对索引有基本的了解,不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下,效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,betwe
SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)是一种专门用来与数据库通信的语言,其并非是编程语言。 SQL 的优点:
不知道大家有没遇到过是用 MyCat 进行分库分表的数据库,对于这种的数据库,相信大家在是用 Navicat 进行连接时候,会发现,有时候明明自己的表是存在的,但是在使用 Navicat 的时候,左边是看不到这个表的,从而导致了,对添加字段,查看表结构不熟悉的同学来说,这简直是一种折磨,今天阿粉就把一些经典的 SQL 给大家整理出来,让大家以后在想看的时候,直接拉出来看。
关系型数据库中的索引,能够提升数据检索的效率,是提升性能的主要途径,GreatSQL开源社区推送的这篇《MySQL 常见索引类型介绍》,介绍了在MySQL中常见的几种索引。
DML操作是指对数据库中表记录的操作,主要包括表记录的插入(insert),更新(update),删除(delete)和查询(select),是开发人员日常使用最频繁的操作。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
相信大家都知道,索引是有序的;不过,在MySQL之前版本中,只支持升序索引,不支持降序索引,这会带来一些问题;在最新的MySQL 8.0版本中,终于引入了降序索引,接下来我们就来看一看。
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