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在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
哈喽,小伙伴们好呀。我是狗哥,今天打算跟大家聊聊一个很基础的 MySQL 命令 —— explain。这个命令相信很多小伙伴都熟悉并且几乎每天都会使用,反正我是这样的。那为什么还要写呢?
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段,需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件,加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于I
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
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整个MySQL Server由以下组成 : Connection Pool :连接池组件 Management Services & Utilities :管理服务和工具组件 SQL Interface :SQL接口组件 Parser :查询分析器组件 Optimizer :优化器组件 Caches & Buffers :缓冲池组件 Pluggable Storage Engines :存储引擎 File System :文件系统 1)连接层 最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2)服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存,如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3)引擎层 存储引擎层,存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。 4)存储层 数据存储层,主要是将数据存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。
在这个快速发展的时代,时间变得 越来越重要,也流逝得非常得快,有些人长大了,有些人却变老了。稍不留神,2019已经过完了三分之一。回首这四个月收获什么,懂得了什么?欢迎留言分享给我哟。
众所周知,索引类似于字典的目录,可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为:聚集索引,非聚集索引 从逻辑上可以分为:普通索引,唯一索引,主键索引,联合索引,全文索引
在计算机系统中,锁(Lock)是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源,从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,如果没有索引,执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录,表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高,如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说,索引可以大大提高数据库的性能,以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
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。
在列上进行运算或使用函数会使索引失效,从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time,id列上分别加上索引,publish\_time为datetime类型,id为int类型
给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构,有白板可以把下面的图画一下,图片来源于网络。
当一个事务想对这条记录进行改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构,如果没有,就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如,事务T1要对这条记录进行改动,就需要生成一个锁结构与之关联
说起在线 DDL,最常见的操作莫过于在线加一个字段或者索引,不过如果数据量比较大的话,伴随而来的往往是长时间的等待,更要命的是系统在操作期间很可能会出现不可用的情况,所以一般只能等到凌晨操作,简直就是梦魇一般的存在。
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
一、背景 我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:
每个字段由若干按照某种界限划分的相同数据类型的数据项组成,这里指的数据表中的列,一列就是一个字段
开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行 如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行
slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
大多数互联网应用场景都是读多写少,业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢?
为了更好的说明,我假想出来了一个业务场景,可能在实际业务中并不存在这样的场景,只为举例说明问题:
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-locking.html#innodb-shared-exclusive-locks
那这条语句呢?其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题,首先需要了解一些知识。
1.脏读:事务A读取了事务B更新的数据,然后B回滚操作,那么A读取到的数据是脏数据
加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制,在该事务释放锁之前,其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
1、自连接查询是特殊的多表连接查询,因为两个相关查询的表是同一个表,通过取别名虚拟成两个表然后连接。
安装 在ubuntu 14.04 x64下 1 安装 # 安装服务端 (需要中途设置root密码) sudo apt-get install mysql-server # 安装客户端 sudo apt-get install mysql-client # 查看是否安装并启动成功 sudo netstat -tap | grep mysql # mysql的配置文件在 /etc/mysql/my.conf 打开mysql sudo service mysql start mysql -u root -p 查看
文章目录 1. 前言 2. Mysql 2.1. 什么是SQL? 2.2. 什么是MySQL? 2.3. 数据库三大范式是什么? 2.4. mysql有关权限的表都有哪几个? 2.5. MySQL的
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
数据库是现代信息技术的关键基础设施之一,其作用和重要性越来越受到人们的重视,因此学习数据库具有如下几个方面的重要性:
本文是用来系统阐述在MySQL中,不同语句在各种条件下的加锁情况,并不是解释各种锁是什么(或者说加锁的本质是什么)
如果使用了最左侧的列中间跳过第二列或其他列接着使用,一旦跳过,之后的列索引不生效,俗称部分失效
所以说,如果我们写 select*fromuserwhereusername='Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入,发展到现在的 8.0 版本,经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程,以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式,但是因为实现的问题,依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作,这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
所以说,如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:
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