在数据库查询中,JOIN和IN是两种常见的查询方式,它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而,在实际应用中,开发者经常会面临一个问题:到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢?本文将对这两种方式进行性能对比,并探讨在不同情境下的最佳实践。
摘要 日前,腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比,其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短,性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下,海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%,较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下,腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优,同时在较大任务上的任务执行成功率更高,所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素,腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足,但是对于很多开发者和DBA来说,如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自带)、Bifrost 三款产品,看看他们在同步时的差异。
在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
针对 FLAT 索引类型,新增子结构(substructure)和超结构(superstructure)距离计算方式。这两种距离计算方式常用于化学分子式的子结构和超结构搜索。
作为腾讯唯一的时序数据库,CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。
MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性,暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引,现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
对现有的数据库连接池做调研对比,综合性能,可靠性,稳定性,扩展性等因素选出推荐出最优的数据库连接池 。
俄罗斯最大的搜索公司Yandex,在clickhouse的配置文件中我们也会看到yandex的影子,不要认为是什么配置参数。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
提升SQL生产力是数据库管理和优化的关键。以下是五个关键技巧,每个技巧都配有具体应用场景、案例代码以及使用前后的性能对比。
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享,提到MySQL 8.0新特性,不得不提到的就是HashJoin,MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin,从8.0.18已经带上了这个功能,令人欣喜。有时候在想,MySQL为什么一直不支持HashJoin呢?可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景,并且在互联网应用居多,需求没那么紧急。另一方面在8.0.18之前,MySQL只支持Nest Loop Join算法,MySQL针对这个算法做了若干优化,实现了Block NestLoop Join,Index NestLoop Join等,有了这些优化,在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下,性能的差异。
之前分享了关于MySQL分页实现方案的文章《如何优雅地实现分页查询》,有些读者觉得写得太浅显了,今天我们就继续探讨这个话题,当然由于能力有限,这篇文章也未必能够达到某些读者的预期,但我觉得只要有一部分哪怕只有几个读者读了我的文章有所收获,我就很满足了。当然如果有写得不好的地方,也请指正,我是很乐意跟大家探讨的。废话不多说了,今天我们主要从查询性能的角度来继续探讨MySQL分页这个话题。先来回顾下之前提到的MySQL分页的2种常见的方案:
Mybatis-Flex 是一个优雅的 Mybatis 增强框架,它非常轻量、同时拥有极高的性能与灵活性。我们可以轻松的使用 Mybaits-Flex 链接任何数据库,其内置的 QueryWrapper^亮点 帮助我们极大的减少了 SQL 编写的工作的同时,减少出错的可能性。
随着交流机会的增多(集中在金融行业,规模都在各自领域数一数二),发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域。数据库服务的需求可以简化为:
随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域. 数据库服务的需求可以简化为:
本文介绍了TXSQL项目,主要关注于解决金融、运营商等行业的核心系统对分布式数据库的依赖问题,以及满足业务对数据库的高可用、高弹性、高安全等需求。TXSQL在数据一致性、高可用、高性能等方面具有优势,能够有效地支持分布式数据库的部署要求。同时,TXSQL还提供了丰富的数据复制和数据迁移工具,以及数据恢复和故障转移功能,以满足高安全业务场景的需求。此外,TXSQL还提供了基于云平台的运维管控和运维工具,以实现对分布式数据库的高效运维。
导读:本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍,包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引,最后给出了性能对比。
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来,大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范:在MySQL中禁止(或建议不要)使用视图。究其原因,主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好,同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入,尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化,MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了,DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest,并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试,TDengine和OpenTSDB对比测试,TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库(Time-Series Database)的性能差异,本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试,相同的数据产生器,相同的测试用例,相同的测试方法,以保证测试的客观公平。
本文介绍了TXSQL项目,旨在解决分布式系统中数据一致性和数据可用性的问题,通过自研的基于Paxos协议的一致性算法,配合多种数据复制方式,确保数据的一致性、可靠性、容错性,同时提供了丰富的数据复制方式,并支持跨园区、跨可用区、跨数据中心的部署,并支持多种隔离级别和审计日志,以满足不同业务的需求,同时提供了一些基础监控和运维工具,以确保服务的稳定和可靠,可以作为企业数据库服务的一个基础组件,支持企业的业务运行和发展。
容器技术改变了应用交付、运行的方式,几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用,以及数据库应用是否适合在容器里运行,一直都是大家很关注的问题,今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
随着数据量和数据复杂性的不断增加,越来越多的企业开始使用 OLAP(联机分析处理)引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时,性能是一个非常重要的因素。因此,本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现,以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。
使用MySQL的有Facebook、Github、YouTube、Twitter、PayPal、诺基亚、Spotify、Netflix等。
ClickHouse是列式存储数据库(DBMS)——擅长分析数据,主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具:explain
http://www.infoq.com/cn/articles/mariadb-vs-mysql
天翼电子商务有限公司(翼支付)成立于 2011 年 3 月,是中国电信股份有限公司的全资子公司、中国人民银行核准的第三方支付机构、中国证监会核准的基金支付结算机构,是中国电信布局互联网金融的重要板块,是行业领先的创新型金融科技企业。业务覆盖全国近 400 个主要城市,注册用户超 5 亿,合作商户超过 1000 万,覆盖餐饮、娱乐、交通出行、电商购物、民生缴费,通信交费等多个生活场景的便民服务。秉承“响应监管、服务民生、资源共享、合作共赢”的理念,致力于打造安全、便捷、时尚的支付解决方案。
大家好,我是猫头虎博主!最近发现很多读者在搜索“PostgreSQL和MySQL的区别”、“PostgreSQL vs MySQL性能对比”等相关词条,希望能够为自己的数据库应用选择最合适的解决方案。今天,我为大家带来了这篇《PostgreSQL与MySQL:详细对比与分析》。本文将深入探讨这两个受欢迎的数据库系统的异同,帮助你做出明智的选择。
小明是一家初创电商平台的开发人员,他负责卖家模块的功能开发,其中涉及了店铺、商品的相关业务,设计如下数据库 :
MySQL声称自己是最流行的开源数据库,它属于最流行的RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统)应用软件之一。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL。
go版MySQL binlog解析工具,通过解析MySQL binlog ,可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等,也可以生成DML统计信息。类似工具有binlog2sql、MyFlash、my2fback等,本工具基于my2fback、binlog_rollback工具二次开发而来。
摘要 MySQL 5.7版本新增了很多特别实用的功能,截止目前已经发布5.7.17版本,也越来越成熟了,而且Group Replication也GA了。就让我们一起来看看MySQL 5.7版本的新时代
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优,但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少,而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库,大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上,但当表的数据量不大,访问又特别频繁的情况下,数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上,形成读热点,更容易造成性能瓶颈。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
继我的上篇博客:Oracle索引知识学习笔记,再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来,使用为了方便起见,我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表,具体字段如下:
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统,它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制,这种机制就叫作存储引擎 。
虚拟线程是 Java19 开始增加的一个特性,和 Golang 的携程类似,一个其它语言早就提供的、且如此实用且好用的功能,作为一个 Java 开发者,早就已经望眼欲穿了。
1 MySQL8.0 pre-GA(pre General Avaliable:公共可用的先行版)于2018年3月19日发布,版本号为 8.0.12
随着大数据数仓技术的发展,业务或商业决策对快速、准确数据支持的依赖日益加深,对数据仓库的数据实时更新技术提出了更高要求。当前,社区版 ClickHouse 不支持唯一索引,通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作,针对新写入数据通过后台异步任务合并 Part 或者查询时实时合并 Part 来实现精确去重。但是,这种数据聚合方式的实时性和查询性能不佳,难以满足业务场景。
注释:goldengate通过抽取源端日志写入trail(当然可以跳过),replicat应用trailfile中数据到目标端(可能是数据库也可能是消息队列中),replicat写入性能取决于ogg和目标端,ogg可能存在非优化配置或者目标端配置问题.
IoTDB 是一款时序数据库,相关竞品有 Kairosdb,InfluxDB,TimescaleDB等,主要使用场景是在物联网相关行业,如:车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等,具体应用案例及公司详情可以查看:IoTDB在实际公司中的使用信息收集
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