前言 开发需要定期的删除表里一定时间以前的数据,SQL如下 mysql > delete from testtable WHERE biz_date <= '2017-08-21 00:00:00' AND status = 2 limit 500\G 前段时间在优化的时候,已经在相应的查询条件上加上了索引 KEY `idx_bizdate_st` (`biz_date`,`status`) 但是实际执行的SQL依然非常慢,为什么呢,我们来一步步分析验证下 ---- 分析 表上的字段既然都有索引,那么按
最近在某平台学习一个关于oracle SQL优化培训课程中,听讲师在讲到not in的知识点时说:“not in的子查询是不等于的关系,不能用索引。跟in使用nested loops可以走索引的执行计划不一样”。 这个说法跟参加老师您的培训时学到的内容不太一样,到底以哪个为准呢?
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高,但无论从大厂还是到小公司,一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库,先“说一说你对SQL优化的见解吧?”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
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SQL 优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
如果说性能优化是数据库技术中的明珠,那么索引无疑是其中最耀眼的一颗,特别是OLTP业务数据库。掌握了索引技术,基本上性能就不会有太大的问题。
大部分数据库对于查询中的Cost 评估的代价指标是不能进行变更的,假设如果我的系统从10000转的磁盘,变换为每秒能提供 1366MB/S 的SSD 查询评估的方法还是老的方法,这样对于数据库系统的查询性能有多少帮助?
通过explain的执行结果我们可以看出,上面的SQL语句并没有走我们的索引a,而是直接使用了全表扫描。
编辑手记:有这样一条奇怪的SQL,返回结果不足10行,逻辑读达到1.2w,存在索引却走多次全表扫描,如何揭开它神秘的面纱拯救系统性能,答案在这里,你不可错过! 在某运营商的优化经历中曾经遇到了一条比较
当Oracle数据库拿到SQL语句时,其会根据查询优化器分析该语句,并根据分析结果生成查询执行计划。也就是说,数据库是执行的查询计划,而不是Sql语句。
早上收到某系统的告警tidb节点挂掉无法访问,情况十万火急。登录中控机查了一下display信息,4个TiDB、Prometheus、Grafana全挂了,某台机器hang死无法连接,经过快速重启后集群恢复,经排查后是昨天上线的某个SQL导致频繁OOM。
在数据库中,对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
小编寄语 我们都知道,对于通过dblink关联本地表和远程表,远程表的索引个数一般不超过20个,对其本身不会有什么影响。但是当索引个数超过20个的时候,又会发生什么变化呢? 昨天同事参加了一个研讨会,有提到一个案例。一个通过dblink查询远端数据库,原来查询很快,但是远端数据库增加了一个索引之后,查询一下子变慢了。 经过分析,发现那个通过dblink的查询语句,查询远端数据库的时候,是走索引的,但是远端数据库添加索引之后,如果索引的个数超过20个,就会忽略第一个建立的索引,如果查询语句恰好用到了第一个建立
无论你是技术大佬,还是刚入行的小白,时不时都会踩到Mysql数据库不走索引的坑。常见的现象就是:明明在字段上添加了索引,但却并未生效。
使用 no_unnest hint可以让执行计划产生filter,即不展开,但一般情况下使用unnest hint无法消除filter。
运维定位SQL,就妥妥定位在我周一申请的sql优化部分,明明就加了个索引,为何导致生产服务直接挂掉?
我们都知道在数据库查询时,索引可以极大的提高查询效率。通常在使用的时候,都会针对频繁查询的关键字段建立索引。
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令,可以直接嵌入到SQL查询中,以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题,或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时,来指导优化器选择更好的查询计划。
不管是工作中,还是面试中,关于mysql的explain执行计划以及索引优化,都是非常值得关注的。
实战部分回挑选一些比较常见的情况,事先强调个人使用的是「mysql 8.0.26」,所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶,新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
IN 一定走索引吗?那当然了,不走索引还能全部扫描吗?好像之前有看到过什么Exist,IN走不走索引的讨论。但是好像看的太久了,又忘记了。哈哈,如果你也忘记了MySQL中IN是如何查询的,就来复习下吧。
刚开始用MySQL的空间数据类型时,手册上有写到索引部分,所以是支持空间索引的。在实际使用时,空间索引创建了,但怎么测试都是没走,强制走索引也是不走,各种搜索也是没找到原因。
实战部分挑选一些比较常见的情况,事先强调个人使用的是mysql 8.0.26,所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶,新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
本文索引优化包含对 MySQL索引(三)explain实践,优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
本文干货较多,建议收藏学习。先将文章结构速览奉上: 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
左表字段last_follow_time是有索引的,排序时但是并没有走索引,出现了Using temporary; Using filesort
当然了,也不是所有的情况都不走索引, MySQL会基于Cost选择一个合适的 ,如果没有走索引,可能mysql内部可能觉得第一个字段就用范围,结果集应该很大,回表效率不高,还不如就全表扫描
Equality Range Optimization of Many-Valued Comparisons
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序,它是关系数据库的代表,可以直接服务于我们的常规业务,是我们不能离开的数据存储器,对于关系操作复杂的业务,具有很强的优势。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器,但其并非银弹,必须精通其原理,才能发挥奇效。
最近这一周以来,生产环境像是得了重病的病人一样,小问题没有修好,大问题不断。IO的等待极为严重。数据库的负载达到了几十倍,上百倍。 weblogic和tuxedo在很大程度上都受到了影响,导致业务响应极为缓慢。 在排查了中间件部门,数据库,存储,网络,操作系统等各个层面,也发现了存储的一些小问题,问题比较大的就是数据库这边的一个sql语句,每执行一次需要7分多钟,按理说这种类型的语句执行7分钟左右可能不是太大的问题。但是了解到这个sql语句在所有的中间件层面都需要频繁的发送sql请求,比如有20个weblg
联合索引中,在创建索引的顺序中的索引必须左边索引都必要出现,先后顺序无关,但必须出现,不能跳过,例如 name,status,address只能出现以下情况
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。
假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
最近看到一篇文章,讲述了一个500万数据查询37秒的问题和解决方案。我先帮大家总结一下解决方案。
今天收到运营同学的一个 SQL,有点复杂,尤其是这个 SQL explain 都很长时间执行不出来,于是我们后台团队帮忙解决这个 SQL 问题,却正好发现了一个隐藏很深的线上问题。
翻译过来就是:STRAIGHT_JOIN与 JOIN 类似,只不过左表始终在右表之前读取。这可用于联接优化器以次优顺序处理表的那些(少数)情况。
过年回来的第二周了,终于有时间继续总结知识了。这次来看一下SQL调优的知识,这类问题基本上面试的时候都会被问到,无论你的岗位是后端,运维,测试等等。 像本文标题中的两个问题,就是我在实际面试过程中遇到的,所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下。
郑赫扬(艺名:潜龙),理想汽车 DBA。负责公司分布式数据库的技术探索和业务场景落地,热爱开源。就职于金融、互联网教育、电商、新能源汽车等领域。
说实话,这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,可以扯出一大堆,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
之前腾讯面试的实话,也问到这个问题了,不过答的很不好,之前没去想过相关原因,导致一时之间扯不出来。所以今天,我带大家来详细扯一下有哪些原因,相信你看完之后一定会有所收获,不然你打我。
本章节会介绍在优化器产生的查询执行计划和预期不符时,如何通过 TiDB 提供的调优手段来调整及稳定查询计划。本篇文章为查询执行计划的调整及优化原理解析,主要会介绍如何通过使用 HINT 来调整查询的执行计划,以及如何利用 TiDB SPM 来绑定查询语句的查询执行计划;最后将介绍一些规划中的功能。
2021年春节后的某个忙(mo)碌(yu)的下午,旁边的刘哥(老江湖,从业5年+)突然发出了一声叹息:“哎,mysql 出bug了,有索引不走”。
本没想着写这篇文章的,因为我觉得这个东西大多数有经验的开发遇到过,肯定也了解过相关的原因,但最近我看到有几个关注的技术公众号在推送相关的文章。实在令我吃惊!
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
步骤 3:指定记录慢查询日志 SQL 执行时间的阈值(long_query_time 单位:秒,默认 10 秒)。
数据倾斜即表中某个字段的值分布不均匀,比如有100万条记录,其中字段A中有90万都是相同的值。这种情况下,字段A作为过滤条件时,可能会引起一些性能问题。 本文通过示例分享部分场景的处理方法 未使用绑定变量 使用绑定变量 几种特殊场景 1 测试环境说明 数据库版本:ORACLE 11.2.0.4 新建测试表tb_test: create tablescott.tb_test as select * from dba_objects; 创建索引: create indexscott.idx_tb_test_01
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