MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式,再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下,由于查询语句设计不合理,或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效,变为全表扫描,这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
DCL 比较简单,主要用于授予或收回访问数据库的权限,以及数据库事务的提交和回滚。
1.查询为空的字段 我们查询某个字段为空的数据时,在mysql中: select eid,ent_name from ent_search where enttype_code is NULL; 在elasticsearch中,我们使用的api为exists,这个查询是:查询这个字段为空的或者没有这个字段的: GET ent_search/_search { "_source": ["eid","ent_name"], "query": { "bool": {
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数。
数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环,尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。MySQL在执行查询语句时,会通过IO扫描磁盘,遍历数据表中的每一条数据,时间复杂度为O(N),当数据量达到百万级别时,查询的速度会极慢,严重影响用户体验。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1),而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步,所以SELECT COUNT(1)效率更高“,甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码,绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1),觉得有必要搞清楚这个问题。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
count 计数函数 计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1
MySQL数据库是当今最常用的关系型数据库之一。在实际开发中,我们经常需要对表中的数据进行各种操作和处理。本文将介绍如何使用Java代码实现将MySQL表中某字段的所有值转换为小写或大写的功能。通过本文的学习,读者将能够在实际项目中应用该功能,并加深对MySQL和Java的理解。
1、用truncate,它会重新计算自增,重新从1开始,对事务无影响,不能恢复。 一般上线前使用,清空表格。
注意:由于 SQL 查询对大小写不敏感,所以在 WHERE 条件中,无论是写成 ZARA 还是 Zara,结果都是一样的
所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件,分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划,以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作,分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中,优化器通过代价模型计算访问计划,选择成本最低的访问方式,提高查询效率。
今天来学习在mongodb中的一些其他查询语句的用法,主要包含以下内容: 1、查询条件中针对某个字段使用大于、大于等于、小于、小于等于、等于、不等于判断 $gt: 大于 $gte: 大于等于 $lt: 小于 $lte: 小于等于 $eq: 等于 $ne: 不等于 使用格式 db.<collection>.find( {<field>: {$<operator>: <value>}} ) mysql: select * from user where age > 70 select
在这个例子中,9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数,而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
SELECT * FROM information_schema.columns WHERE column_name='column_name';
之前的文章中对于explain的数据结果中的字段已经进行了一部分介绍了,今天来说一说剩下的几个字段,为了防止忘记,先看看这个表结构:
Mysql数据库是一个基于结构化数据的开源数据库。SQL语句是MySQL数据库中核心语言。不过在MySQL数据库中执行SQL语句,需要小心两个陷阱。 陷阱一:空值不一定为空 空值是一个比较特殊的字段。在MySQL数据库中,在不同的情形下,空值往往代表不同的含义。这是MySQL数据库的一种特性。如在普通的字段中(字符型的数据),空值就是表示空值。但是如果将一个空值的数据插入到TimesTamp类型的字段中,空值就不一定为空。此时为出现什么情况呢 我先创建了一个表。在这个表中有两个字段:User_i
在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录,但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数(count(distinct id)),其原因是distinct只能返回他的目标字段,而无法返回其他字段,例如有如下表user:
如果一本新华字典假如没有目录,想要查找某个字,就不得不从第一页开始查找,一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页),这个过程非常耗时,这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念,也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件,扫描次数为表的总记录数。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引,Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理,揭开搜索的神秘面纱。
如果你是刚刚学习MySQL的小白,在你看这篇文章之前,请先看看下面这些文章。有些知识你可能掌握起来有点困难,但请相信我,按照我提供的这个学习流程,反复去看,肯定可以看明白的,这样就不至于到了最后某些知识不懂却不知道从哪里下手去查。
1、今天发生了一件有意思的事情,传输的数据大于标准定的字段长度了,我把字段长度调大了,把数据传输过来了。谁知道,人家的数据不符合标准,要删除了重新搞,那么你如何将超长的数据删除呢,或者将超长的数据查询出来。
[root@iZ8vbbslxnnj3fheohrwncZ ~]# mysql -
前阵子面试的时候,在第三面问到了MySQL索引相关的知识点,并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引,结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
大家好我是北哥,今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案,分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎,如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引?
比如name字段中要让其用户名不重复,这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
上一篇,大致介绍了作为工具人的我是如何基本使用这一套ELK 系统的。今天就讲讲这个最重要的E——基于Lucene的搜索引擎ElasticSearch(后面简称ES)。
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
当你新接触一个数据库,对其中的数据库,表,字段什么的都不清楚,这时候需要查找某个字段,怎么办呢? 比如,你新接触了一个数据库,其中有20多个库,每个库里面有500+的表格,你这个时候想找用户的昵称字段
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第11个课程了,今天我们继续讲讲大白篇系列——索引
在MySQL数据库中,使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询,即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。这个操作符非常有用,因为它可以让我们轻松地筛选出位于两个特定值之间的数据,而不需要使用复杂的条件语句。
1.使用sql匹配模式,不能使用操作符=或!=,而是使用操作符LIKE或NOT LIKE;
+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
用 处:这是mysql的两个函数,用来填充某个字段的查询结果的。比如下面,想查询出frname这个字段,但是我想让查询结果长度固定,不足的用我自己定义的东西去填充,那就用这个函数就好了;这就是一个简单的填充的函数。
用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务。
面试中,MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题,都是先从索引的基本原理,再到索引的使用场景,比如:
在MySQL中,逻辑运算符用于处理布尔类型的数据,进行逻辑判断和组合条件。逻辑运算符主要包括AND、OR、NOT三种,它们可以帮助我们在查询和条件语句中进行复杂的逻辑操作。本文将详细介绍MySQL中逻辑运算符的使用方法和示例。
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
本篇讲讲SQL中常见的一些报错,内容节选自《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书。
在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb;
它们对应于四种 BLOB 类型,并具有相同的最大长度和存储要求。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写,对 TEXT 值不区分大小写。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云