在示例表插入两条记录,按分区规则,记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见,该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件,每个分区对应一个.ibd文件:
我经常被问到这样一个问题:分区表有什么问题,为什么公司规范不让使用分区表呢?今天,我们就来聊聊分区表的使用行为,然后再一起回答这个问题。
列表分区能把几种不同的数据整合在一个分区里,列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,它可以在各种应用场景中使用,从简单的单用户桌面应用到高流量的Web应用程序。然而,MySQL的性能问题是一个常见的挑战,尤其是在高负载的生产环境中。为了解决这些问题,我们需要进行MySQL性能优化。下面是一些有用的MySQL性能优化技巧。
一、什么是执行计划? 1)执行计划 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: a、SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? b、查询优化器得
利用mysql explain来对sql语句进行优化,你需要懂这些关键字各表示的含义,这样优化才有的放矢。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表,每个小型表称为一个分区,从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
随着大数据时代的到来,数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各类业务场景。然而,当数据量达到上亿级别时,查询性能可能会显著下降,严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧,并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划,即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句,从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句,提升查询语句的性能瓶颈。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log(二进制日志)和 redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。
使用explain命令可以查看一条查询语句的执行计划,这篇文章记录一下查询计划的各个属性的值极其含义.
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时,可以只针对某个区进行操作,而且在底层文件系统中的表现,分区是多个表文件,可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候,优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围,键值,哈希和列表分区。 当数据量超大的时候,B-Tree索引就无法起作用了,除非是索引覆盖查询,否则在回表查数据的时候,会产生大量的随机IO,导致超长的响应时间,而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
第五章 创建高性能的索引 1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引,它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引: 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
数据库是程序员必备的一项基本技能,基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员,你只要学会如何使用就行了,但越往后工作越发现,仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql,如果性能不好,达不到要求,可能会阻塞整个系统,那对于整个系统来讲是致命的。
学习 SQL 的时候,大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了,比如下面这句查询语句:
重要字段(我个人认为的)再释义: id:这列就是查询的编号,如果查询语句中没有子查询或者联合查询这个标识就一直是1。如存在子查询或者联合查询这个编号会自增。
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说,就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景:几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS(通过网络提供软件服务)系统,但是大客户只有两三家,最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的:它会对接客户的邮件服务器,自动收取发到几个
在现代应用中,数据库扮演着至关重要的角色,而MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统,面对大量并发查询时的性能问题成为了一个挑战。除了使用临时表外,还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。
Hive系列文章预计10-20篇,主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新,欢迎关注公众号。
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考,具体如下:
EasyCVR是我们设备接入协议最为广泛的视频平台,包括安防市场的主流标准协议国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及厂家私有协议与SDK,如海康Ehome、海康SDK、大华SDK等。在视频能力上,EasyCVR支持海量视频汇聚管理,可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、智能分析等视频服务。
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考,具体如下: 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库。我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写,第一易于区分关键词和操作对象,第二,SQL语句在执行时,MySQL会将其转换为大写,手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删,那么会出现数据ID过大的情况,用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N,使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据,再加入索引,不然,mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ,我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件,IDE会识别sql语法,更易于书写。更重要的是,如果你的数据库丢失了,你还可以找到这个文件,在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句(注意-u和-p后紧跟用户名密码,无空格)。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式,为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob,选择数据类型时,可以考虑替换,如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型,在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率,MySQL支持RANGE,LIST,HASH,KEY分区类型,其中以RANGE最为常用,分区方式为:
MySQL 报错:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 MySQL 报错:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 前言 一、分析 SQL 语句 1.1、普通 SQL 语句的查询分析 1.2、普通
数据库三范式(Normalization)是数据库设计中的一种规范标准,旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库,以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的,包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。
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:
前几天老大问我怎么进行sql优化的,我回答了新建索引。哈哈哈,然后老大就出去找棍子了,进来之后跟我说你知道门在哪边吧,自己出去还是我请你出去?
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload:
SQL注入漏洞为PHP研发人员所熟知,它是所有漏洞类型中危害最严重的漏洞之一。SQL注入漏洞,主要是通过伪造客户端请求,把SQL命令提交到服务端进行非法请求的操作,最终达到欺骗服务器从而执行恶意的SQL命令。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
在StarRocks里,一张表的数据会被拆分成多个Tablet,而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中,如下图:
在数据库的查询中,join 是最常用的查询之一,由于 join 算法实现的复杂性,出现问题的概率较大,我们对 TiDB 中出现过的 join 问题进行分析,将易发生问题的场景归为如下几类 :
近期,腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级,自主研发并上线并行查询功能,计算性能大幅提升,在面对大数据量表单与复杂SQL语句时,查询时间大幅缩短,加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力,不仅需要对计算层进行改造,同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配,具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
可以看到,根据年、月、订单金额排序了,还多了一列order_rank,显示出了本条记录在本月的订单金额排名情况。
先来分享一下关于优化数据库设计这块内容,这里从三个方面:规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上,比如将一个大表bt按照字段id(分区key)拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
MySQL 报错:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 前言 一、分析 SQL 语句 1、普通 SQL 语句的查询分析 2、普通 SQL 查询语句如何处理 3、使用 like 通配符模糊查询语句分析 二、like 语句使用通配符模糊查询剖析 1、like 语句的应用场景 2、模糊查询剖析 3、正确语句 三、MyBatis like 模糊查询及关键
是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
Mysql,它自己有一个master-slave功能,可以实现主库与从库数据的自动同步,是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作,会形成二进制日志,然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上,从库再自动执行一遍这个二进制日志,那么数据就跟主库一致了。
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
在书写 Hive SQL 时,有时需要将重复出现的值从 SQL 分离出来,以变量的方式表示和引用。
Apache Doris 是一款开源的 MPP 分析型数据库产品,不仅能够在亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效的支持实时数据分析,而且支持 10PB 以上的超大的数据集。相较于其他业界比较火的 OLAP 数据库系统,Doris 的分布式架构非常简洁,支持弹性伸缩,易于运维,节省大量人力和时间成本。目前国内社区火热,也有美团、小米等大厂在使用。
前两天碰到一个问题,在EDB数据库中创建的一张分区表,需要使用分区本地索引和分区剪裁,但查看执行计划发现没能用到分区剪裁的功能。
MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统,它可以在多种操作系统上运行。下面是MySQL的安装和配置步骤:
业务授权自己的某个视图的查询权限给另一个账号时, 另一个账号查询报错ERROR 1356
1、什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类 SQL查询功能(HQL) 2、Hive的意义(最初研发的原因) 避免了去写MapReduce,提供快速开发的能力,减少开发人员的学习成本。 3、Hive的内部组成模块,作用分别是什么 元数据:Metastore 元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在目录等; 默认存储在自带的derby数据库中,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云