随着业务不断迭代,系统中出现了较多的SQL慢查。慢查虽不致命,但会让商家感知到系统较慢,影响使用体验。在进行慢查优化过程中,我们积累了一些经验。本文将基于我们的实战经历,讲解工作中比较常见的慢查原因,以及如何去优化。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
假如age和user_name两个字段是个联合索引,我们通过age=18这个索引找到了二级索引树对应页所在的数据,但是由于user_name是模糊查询,导致了这个字段的索引失效,我们得到了二级索引的这一页中age=18的很多个数据(主键id),我们通过这些主键ID回到主键索引树里再查表里的数据,这个操作就是回表。
在上一篇文章中,我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
我们可以通过前期的渗透手段和分析得知目标网站某处存在SQL注入漏洞;于是我们就可以利用SQL的文件读取的特性来读取目标系统中的某个文件的内容
第一次真正意义上使用数据库,当然是从简单方便的mysql开始了,咱们不好高骛远扯些有的没的。
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题.
我们在面试中都知道,对于MySQL索引是必问的。大家也应该都知道MySQL的数据结构,什么是索引。其中在面试中,面试官也经常问,你做过哪些优化?本文主要是介绍MySQL索引的一些常见术语,比如索引下推、索引覆盖、最左匹配等,这些其实也是MySQL优化的一部分,能够熟练运用也是可以提升MySQL性能。
MySQL索引下推学习 表结构 CREATE TABLE `demo` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(50
InnoDb索引文件和数据文件是在一起的,只要查找索引文件后就可以连接到数据文件,查一次即可,效率高。现在主流使用InnoDb引擎
业务需要,LIKE 的时候必须使用模糊查询,我当然知道这会导致全表扫描,不过速度确实太慢了,直观感受,全表扫描不至于这么慢!
覆盖索引 【举栗】 mysql> create table T ( ID int primary key, k int NOT NULL DEFAULT 0, s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '', index k(k)) engine=InnoDB; insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg'); 📷 执行 sel
https://www.linuxidc.com/Linux/2019-03/157264.htm
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
在上一篇文章中,介绍了 InnoDB 索引的数据结构模型,今天我们再继续介绍一下 MySQL 索引有关的概念。
执行 select * from T where k between 3 and 5,需要几次树的搜索,扫描多少行?
“发消息”过程,往往是为通知另外一个系统更新数据,MQ的“事务”,主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。
索引常见的类型有哈希索引,有序数组索引,二叉树索引,跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。
索引的实现原理 B+tree 视频版-看着更方便: 哔哩哔哩 👉 https://b23.tv/zVjcO3x 小红书 👉 http://xhslink.com/HAW2ai 📷 之前我讲了 树结构 的入门款 二叉树 而今天要说的 B+tree 则是专为 索引 而生的 基于 二叉树的一种变种树 那么 B+tree 也就是索引到底长啥样呢? 接下来我就用表数据来模拟一下: B+tree 假设有这样一张表: 📷 此时如果以 id 作为主键构建索引 做成的B+tree就是这样的: 📷 于是正常情况
在上一篇文章《用Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 执行》中,我们讲解了 Explain 命令的详细使用。但是它只能展示 SQL 语句的执行计划,无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择,比如说明明有索引,但是为什么查询时未使用索引等。为此,MySQL 提供了 Optimizer Trace 功能,让我们能更加详细的了解 SQL 语句执行的所有分析,优化和选择过程。
通用mapper整合之后 不需要我们自己写单表的增删改查 省去了单表配置xml 导入Maven依赖
数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,User 表的 '姓名' 列)的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
一个表可能没有主键,但是一定会有聚簇索引。因为如果没有定义主键,Innodb就会取第一个非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引,Innodb会隐式创建一个内置的rowid作为聚簇索引。
MySQL - 索引优化案例实操 中 关于 【Case 3 : like KK% 一般情况都会走索引】 ,我们来详细聊一聊
如果没有using index condtion,field1会走索引查询,匹配到对应的数据后,回表查出剩余字段信息,再去匹配。
上篇文章MySQL的优化利器:索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀,我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识(有不理解的概念可以看上篇文章哈~)
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
有没有什么办法 能让我的开发速度加快些,好想早点做完去陪女朋友了(首先我得有个女朋友)
1.查版本号无论做什么都要确认版本号,不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引:
面试最怕遇到的问题是什么,如何做优化一定当仁不让,SQL 优化更是首当其冲,这里先跟大家分享一个比较容易理解的 join 语句的优化~
SQL注入是网站存在最多的也是比较简单的漏洞,主要原因是程序对用户的字符串没有进行过滤或者过滤处理不严谨,导致用户可以通过精心构造语句来非法获取数据库中的信息,SQL注入的首次公开讨论始于1998年,至今有很长一段时间了,漏洞之王的称号,但是最近也有讨论关于SQL注入死透了的话题...但是不论如何,SQL注入也应当是必学的一个课题。
做了几年后端开发,猛地一回头,我才发现我大部分时间都是在做CRUD(增删改查),根本没有时间去学习高并发,大数据,虚拟机...这些高大上的东西,慢慢的我被温水煮青蛙,越往下工作,提升越少,而每天却在疲于应付业务上的增删改查。
在下面这个表T中,如果我执行 select* from t where k between3and5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
在这个过程中,回到主键索引树搜索的过程,我们称为回表。可以看到,这个查询过程读了 class_idx 索引树的 3 条记录(步骤 1、3 和 5),回表了两次(步骤 2 和 4)。
哈希索引是基于内存的支持,底层结构就是链式哈希表,增删改查的时间复杂度都是O(1),一断电就没了,因为内存搜索,哈希表是最快的
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分四个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题,并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题,并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
https://blog.csdn.net/qq_27559331/article/details/99373734
上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化。 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记。(^▽^)
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
一、SQL注入就是一种通过操作SQL语句进行攻击目的的技术 二、SQL语句是各大数据库中的语言代码
在这里跟各位兄弟姐妹说声对不起,有一段时间没有更新文章。确实前段时间公司事情比较多,项目做不过来。请各位理解一下,以后尽量做到一周两更或三更。
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云