今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
在遇到慢 SQL 情况时,不能简单的把原因归结为 SQL 编写问题(虽然这是最常见的因素),实际上导致慢 SQL 有很多因素,甚至包括硬件和 mysql 本身的 bug。根据出现的概率从大到小,罗列如下:
日常开发中,我们经常会使用到group by。亲爱的小伙伴,你是否知道group by的工作原理呢?group by和having有什么区别呢?group by的优化思路是怎样的呢?使用group by有哪些需要注意的问题呢?本文将跟大家一起来学习,攻克group by~
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源:www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
关于SQL优化相关的问题,相信很多同学在面试过程中都有被问到过,要么不知道,要么回答不清楚。见于此情况,勇哥今天有空,就和大家聊聊这个相关的话题。
日常开发中,我们经常会使用到group by。你是否知道group by的工作原理呢?group by和having有什么区别呢?group by的优化思路是怎样的呢?使用group by有哪些需要注意的问题呢?
MySQL 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
sql语句与索引优化 –> 数据表优化 –> 系统配置优化 –> 硬件提升优化
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
很多时候,我们的慢查询,都是因为没有加索引。如果没有加索引的话,会导致全表扫描的。因此,应考虑在 where 的条件列,建立索引,尽量避免全表扫描。
日常开发中,我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢?今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因,以及对应的解决方法。
MyISAM 仅仅支持表级锁(table-level locking),一锁就锁整张表,这在并发写的情况下性非常差。
最近加了几个群,里面的牛人是一个接一个,自己能不说话就不说话,主要是人家说的,看不懂呀。所以人外有人,天外有天 , 多看少说。
数据库相关 mysql索引的数据结构,加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别,以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引,b+树索引是否支持范围查询,联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库?回答mysql,储存引擎有哪些?然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的?b+树有哪些特点?真实的数据存在哪里?哪些情况下建索引?解释下最左匹配原则?现在一个表有三列a
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
索引的数据结构主要有 B+ 树和哈希表,对应的索引分别为 B+ 树索引和哈希索引。InnoDB 默认的索引类型为 B+ 树索引。
binlog会以事件的形式记录了所有的ddl和dml语句(它记录的是sql,属于逻辑日志),可以用来数据恢复和主从复制
然而,10点多的时候,运营小哥哥突然告诉我后台打不开了,我怀着一颗“有什么大不了的,估计又是(S)(B)不会连wifi”的心情,自信的打开了网址,果然,真打不开了。
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
SQL调优这块呢,大厂面试必问的。最近金九银十嘛,所以整理了SQL的调优思路,并且附几个经典案例分析。
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
一般情况下,如果我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢。今天,我就跟你聊聊这个有趣的话题,看看什么情况下,会出现这个现象。
上次打了慢sql日志,发现有很多包含count逻辑的sql,周末抽空来梳理下mysql里的count。
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql? 具体场景具体分析,只提出大致思路。
MySQL 的慢查询日志记录的内容是:在 MySQL 中响应时间超过参数 long_query_time(单位秒,默认值 10)设置的值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit(默认值0)的语句。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
这个系统有一个会员表 有下列字段: 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
贺春旸,凡普金科DBA团队负责人,《MySQL管理之道:性能调优、高可用与监控》第一、二版作者,曾任职于中国移动飞信、安卓机锋网。致力于MariaDB、MongoDB等开源技术的研究,主要负责数据库性能调优、监控和架构设计。
(使用的数据库:MYSQL 5.7 版本,InnoDB 引擎) 自从服务加了Skywalking后,将大部分慢接口暴露出来。于是就有了这次慢接口的优化。大概的优化过程。
一、增 1. 插入完整数据(顺序插入) 语法一: INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 语法二: INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); 2. 指定字段插入数据 语法: INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…); 3. 插入多条记录 语法: INSERT INTO 表名 VALUES
锁的应用最终导致不同事务的隔离级别、而MVCC多版本并发控制,通过增加版本的形式实现两种隔离级别(不使用到锁),MVCC读写不阻塞,是行级锁的升级
锁是计算机用以协调多个进程间并发访问同一共享资源的一种机制。MySQL中为了保证数据访问的一致性与有效性等功能,实现了锁机制,MySQL中的锁是在服务器层或者存储引擎层实现的。
来源:juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
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