前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
连接(Join)是关系数据库重要特性,它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典,其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join,奈何 Join 特性实在是好用,广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲,依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢?它们的实现方式是怎样呢?它们之间又有什么区别呢?为什么需要这么多不同的连接算法呢?如果你也好奇这些问题,那么请继续往下阅读,本文将逐一回答上述问题。
数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则、算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
理解:查询语句中涉及到的字段来自于多张表,将这种查询称为多表连接查询 语法:select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例: select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积: 现象:表1和表2连接,结果为两表的完全连接结果,数据不正确 表1m行,表2 n行,结果为:m*n 行 产生原因:没有有效的连接条件 解决办法:添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样,但名称不一定一样!一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★: sql92语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接(支持的不太好,mysql压根不支持) sql99语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接(mysql不支持)
这种情况下会等待product流到来并关联再往下游输出,此时再往product表写数据
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
比如有两个表,分别是书籍表和出版社表。书籍和出版社是典型的多对一关系,即一本书只能由一个出版社出版,一个出版社可以出版多本书。则书籍表应该有一个外键press_id指向出版社表的id primary key。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
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。
在MySQL中,可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联,可以将小表A放在前面,大表B放在后面。具体的SQL语句可以按照以下格式编写:
欢迎阅读 陈同学博客原文 参考资料 MySQL Threads The threads Table How MySQL Uses Threads for Client Connections MySQ
每每一些很深刻的优化案例时,就会无比想念Oracle里的优化技巧,因为无论是从工具还是信息,都会丰富许多。
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
当需要查询两个表的交集、并集等数据时,除了嵌套子查询的方式外,还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句,需要两个最基础的“角色”:主表即驱动表,关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略,分别为:Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时,需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它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,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
Mysql是最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。 ---- RDBMS 术语 数据库: 数据库是一些关联表的集合。. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 行:一行(=元组,或记录)是一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。 冗余:存储两倍数据,冗余降低了
在数据库的世界里,数据的连接操作是至关重要的。但在处理关联表的字段的数据类型不同时,得到的结果经常会出乎预料。
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
非空约束(NOT NULL)指字段的值不能为空。对于使用了非空约束的字段,用户在添加数据时没有指定值,数据库系统就会报错。可以通过 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句实现非空。在表中某个列的定义后加上关键字 NOT NULL 作为限定词,来约束该列的取值不能为空。
一般情况下,查询可以看成按如下顺序执行任务:由客户端向服务端发起查询请求,然后在服务器端进行解析,生成执行计划,执行,最后将结果返回给客户端。
在MySQL多主多从的架构配置中和双主双从是一样的,学会了双主双从的架构部署,多主多从的配置也同样就回了。下面以双主双从作为示例演示。其中一个主机maste1用于处理所有写请求,它的从机slave1和另外一台主机master2还有它的从机salve2负责所有读数据请求,当master1主机宕机后,master2主机会立刻切换到负责写请求,master1和master2互为备机,架构如下:
先将外键配置删除,再更新表结构,然后再把外键添加回来即可 这也说明,建立关联前,要把表结构设计好,检查好,,,
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
本篇文章接《电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询,今天有空便进行了整理,以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例,查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章,同时需要显示这些文章的热评数目
hello,everyone.爱情只会影响我们打代码的速度,七夕节,我当然打代码了!!!
MYSQL 8.0 已经很多年了,但是,但是,但是,还有很多公司和业务项目在MYSQL5.6 ,5.7上继续奋斗,这还不是一个重要的问题,重要的问题是早期在MYSQL 5.7 上的一些基础,并未进行改变后到了MYSQL 8 上的使用一段时间产生的问题。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
对于数据库,大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如,通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样,基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中,即使需要关联,也可以很简单的关联。
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
接到客户诉求说一条SQL长时间运行不出结果,让给看看怎么回事,SQL不复杂,优化措施也不复杂,但是要想SQL达到最优状态,也是需要经过一番考量并做出选择的。下面借实验还原一下此SQL优化过程。
在数据库设计和管理中,外键约束是一项重要的功能,它用于维护表与表之间的关联关系,保证数据的完整性和一致性。本文将详细介绍MySQL外键约束的概念、用法以及一些最佳实践,以帮助您更好地理解和应用外键约束。
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版),将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华,帮大家快速抓住重点信息,节省宝贵时间。
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.
如果你的应用程序有很多 JOIN 查询,你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样,MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
1、父表必须已经存在于数据库中,或者是当前正在创建的表。如果是后一种情况,则父表与子表是同一个表,这样的表称为自参照表,这种结构称为自参照。 2、必须为父表定义主键。 3、主键不能包含空值,但允许在外键中出现空值。也就是说,只要外键的每个非空值出现在指定的主键中,这个外键的内容就是正确的。 4、外键中列的数目必须和父表的主键中列的数目相同。 5、外键中列的数据类型必须和父表主键中对应列的数据类型相同。说这么多比较笼统,还是看看例子吧。
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
MySQL是一种强大的关系型数据库管理系统,允许您在多个表之间执行复杂的查询操作。本文将重点介绍MySQL中的多表查询中的一种重要类型:内连接(INNER JOIN)。内连接用于检索满足两个或多个表之间关联条件的行,它能够帮助您从多个表中组合数据,以便更好地理解和分析数据。
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。
在MySQL中,外键约束用于确保两个表之间的数据一致性。外键约束是一种限制,它将一个表中的列与另一个表中的列相关联。具体来说,它要求在一个表中的某个列中的值必须在另一个表的某个列中存在。外键约束可以确保数据的完整性和一致性,防止数据被删除或修改时发生错误。
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