我们知道对于Oracle的表连接,根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法(算法):
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互。
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
最近线上遇到一个问题,后台一个查询把服务给整挂了,然后找了dba看了下sql慢查询,我们explain一下结果。
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
另外,MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
我们在 138 张图带你 MySQL 入门中主要介绍了基本的 SQL 命令、数据类型和函数,在具备以上知识后,你就可以进行 MySQL 的开发工作了,但是如果要成为一个合格的开发人员,你还要具备一些更高级的技能,下面我们就来探讨一下 MySQL 都需要哪些高级的技能
通常EXPLAIN用于获取QEP,而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
MySQL常见命令 net start msyql; #启动mysql net stop mysql; #停止mysql show databases; #查看所有库 use 库名; #打开指定的库 show tables; #查看当前库内的所有表 show tables from mysql; select database(); #查看当前库 create table 表名(列名 列类型,name varchar(20)); #创建表 desc 表名; #查看表结构 select *
因为驱动结果集越大,意味着需要循环的次数越多,也就是说在被驱动结果集上面所 需要执行的查询检索次数会越多。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
用执行计划分别测试一下union all、in和or,发现union all分两步执行,而in和or只用了一步,效率高一点。
上两篇文章我们说到MySQL优化回表的三种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR与覆盖索引
MySQL 5.6版本开始增加了提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA)的新特性。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
1、第一个for循环,对arr数组进行子元素遍历,主要遍历arr数组的行 2、第二个for循环,对arr数组下面的子数组进行遍历,主要遍历arr数组的列 3、实际上我们可以把二维数组理解为一张表格,有行、有列,这样有很好的理解循环了
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务,那么他由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行的次数,要么让子任务运行得更快。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
作者:yandeng,腾讯 PCG 应用开发工程师 1.数据库基础 1.1 MySQL 架构 和其它数据库相比,MySQL 有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎,各层介绍: 1.1.1 连接层 最上层是一些客户端和连接服务,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
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,巧用这19条技巧,至少提高3倍效率,具体如下:
mysql官网下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
(1)连接器:主要负责跟客户端建立连接,获取权限,维持和管理链接。 (2)查询缓存:优先在缓存中进行查询,如果查到了则直接返回,如果缓存中查不到,再去数据库查询。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
本文总结了 19 条关于 MySQL 的优化方案,本文的优化方案都是基于 “ MySQL-索引-BTree 类型 ” 。希望对你有帮助,码字不易,如果觉得有用,感谢分享。
也就是说,“得益于”pq强大的引擎,Text.NewGuid()只运行了一次,的确非常节省算力。
1、隔离级别有四种: READ UNCOMMITTED(未提交读),同事务中某个语句的修改,即使没有提交,对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED(提交读),另一个事务只能读到该事务已经提交的修改,是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题,一个事务中两次读取同一个数据,由于这个数据可能被另一个事务提交了两次,所以会出现两次不同的结果,所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读(两次结果不同)和幻读(出现新的或者缺少了某数据)。 REPEATABLE READ(可重复读),这个级别不允许脏读和不可重复读,比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE(可串行化),这儿实现了读锁,级别最高。
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的,先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组,uniq -c 分组计算个数 ca
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