上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享,提到MySQL 8.0新特性,不得不提到的就是HashJoin,MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin,从8.0.18已经带上了这个功能,令人欣喜。有时候在想,MySQL为什么一直不支持HashJoin呢?可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景,并且在互联网应用居多,需求没那么紧急。另一方面在8.0.18之前,MySQL只支持Nest Loop Join算法,MySQL针对这个算法做了若干优化,实现了Block NestLoop Join,Index NestLoop Join等,有了这些优化,在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下,性能的差异。
一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。 a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式,存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤。 b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行数据过滤,而非将所有通过index access的结果传递到MySQL server层进行where过滤. 优化效果:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数,减少io次数,提高查询语句性能。 二 原理
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
MySQL 1. 为什么要使用数据库 Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作,变量,对象,数组,集合,双边队列...数据是保存到内存中,数据存储是瞬时的,程序退出,电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据,XML,JSON,其他文件。可操作性比较差,API繁琐,不同的文件有不同的解析方式,而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题: 1. 文件保存的数据没有数据类型区分,都是字符串。 2. 数据存储量是较小的,有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4.
在 MySQL 的主从架构在很多场景下都在使用,同时 MySQL 的同步延迟也是很多 DBA、运维、开发的同学经常面对的问题之一。本文围绕同步延迟的场景之一:无主键表,来看看延迟产生的原因,以及应对的策略。当然,从标题上也能看出来,给表建个主键是最好的办法,不过在关于这个问题,其实还有一些其他的方式可以尝试。
整数:INT。 ⼩数:DECIMAL。 字符串:TEXT。 ⽇期与时间:DATETIME。
记得那是一条查询SQL,数据量万级时还保持在0.2秒内,随着某一段时间数据猛增,耗时一度达到了2-3秒!没有命中索引,导致全表扫描。explain 中extra显示:Using where; Using temporary; Using filesort,被迫使用了临时表排序,由于是高频查询,并发一起来很快就把DB线程池打满了,导致大量查询请求堆积,DB服务器cpu长时间100%+,大量请求timeout。。最终系统崩溃。老板登场~
该清单中包含一些安全从业人员常用的,针对指定数据库进行sql注入漏洞测试的payload,在安全测试的第一个阶段,我们可以借助外部的一些安全工具,比如nmap进行识别服务器端数据库的指纹信息,更有利于后续的模糊测试。
步骤 3:指定记录慢查询日志 SQL 执行时间的阈值(long_query_time 单位:秒,默认 10 秒)。
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 SELECT 语句来查询数据,同时也简单提到了MySQL WHERE 子句,今天详细讲解下。
从mysql 8.017开始有一个“rumor”, 就是相对于以前的版本查询的执行效率会提高20%,而原因在于antijoin的优化。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
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发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件,这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND(&&)、OR(||)或 XOR 隔开。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址,当数据很多的时候,索引文件会很大,所以一般以文件的形式存储于磁盘中,后缀名为.myi。
继上一篇博客 《Oracle学习笔记整理手册》之后,我再写一篇Mysql版本的
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符,因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
平时实际开发的时候,其实并不太依赖 MySQL 作为 关系型数据库 中的 “关系” 这一属性,更多地只是把 MySQL 作为数据存储的介质。因此 MySQL 语句其实很少写,所以本文用于记录一些 MySQL 在常规数据操作中的常用语法,备查。少用或者不用的知识就不列了。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
介绍 随着数据量的不断增大,传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件,可以对数据库进行水平扩展,由原来单台数据库扩展到多台数据库,数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上,从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦,提升DBA运维效率。 奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件,美团点评DBA团队针对公司内部需求,在其上做了很多改进工作,形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBP
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
事务(transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言书写的用户程序的执行所引起。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成
因为数据也是一种供许多用户共享的资源,如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素,所以进一步学习MySQL,就需要去了解它的锁机制。
ps:char(n) 和 varchar(n) 中括号中 n 代表字符的个数,并不代表字节个数,比如 CHAR(30) 就可以存储 30 个字符,超出报错
在MySQL 8.0.17中,我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20%。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
②[ 条件判断式 ]就是使用test命令判断,所以中括号和条件判断式之间必须有空格
表是数据库存储数据的基本单位,由若干个字段组成,主要用来存储数据记录。表的操作 包括创建表、查看表、修改表和删除表。
既然说到了Mysql锁,那么什么是Mysql锁呢?本质上来说,锁是一种协调多个进程或者多个线程对某一资源的访问的机制,Mysql通过锁实现了事务的隔离级别;通俗来说就是当应用访问某一资源时,会对当前资源加锁,防止其他请求来访问该资源,导致产生问题,待当前应用对这一资源访问结束后再释放锁供其他请求获取该资源。
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。
执行: select sleep(5); 查看日志: tail -100f lixj-server-01-slow.log
前段时间做了很多慢SQL的优化工作,这周刚好又被反馈服务出现了死锁导致了业务报错。看了一下云数据库的告警日志,发现出现了比较多的事务未提交、死锁、等待行锁的严重警告。都是一些棘手的运维工作,涉及到业务流程的梳理、SQL的优化等工作。
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高,但无论从大厂还是到小公司,一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库,先“说一说你对SQL优化的见解吧?”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6297752.html
数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,为了满足各自特定应用场景的需求,每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计,所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。MySQL各存储引擎使用了三种类型(级别)的锁定机制:表级锁定,行级锁定和页级锁定。 1.表级锁定(table-level)
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。
行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项。还在等啥?经验等你来拿!
oracle有to_date函数,Mysql的格式是str_to_date(‘2019-02-12 11:34:32’, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)
前言:MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。 1. LIMIT 语句 分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_t
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。
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