select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点,比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等,关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划,再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
我们对系统性能分析的一部分就是数据库的分析,比如定位到查询速度慢的SQL,我们想对其进行优化,但是从哪些方面进行优化,就需要使用explain来查看select语句的执行计划。explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理SQL语句的,对我们的查询语句进行分析,提升性能。
那么,今天来分享北京某小厂的Java 后端面经,虽然没有算法,但是技术面问的问题还蛮多的,快接近 30 个面试题了,范围涉及网络+操作系统+mysql+java,还是蛮有压力。
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
利用mysql explain来对sql语句进行优化,你需要懂这些关键字各表示的含义,这样优化才有的放矢。
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上,即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时,CPU发生了饱和或装入数据过大,内存容量不足,磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的,分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
序列是oracle提供的用于生成一系列数字的数据库对象,序列会自动生成顺序递增的序列号,可用于提供唯一的自动递增主键。序列和视图一样,并不占用实际的存储空间,只是在数据字典中保存他的定义信息。
Windows Management Instrumentation(WMI)是一种用于管理和监视Windows操作系统的框架。它为开发人员、系统管理员和自动化工具提供了一种标准的接口,通过这个接口,可以获取有关计算机系统硬件、操作系统和应用程序的信息,以及对系统进行管理和控制的能力。
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API,用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案,免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句,然后映射成 POJO 对象。
通过上一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之布局菜单(三)的介绍,我们已经完成了布局菜单,本文主要介绍序列号功能的实现。
3. table 查询的表名。 4. type(重要)显示查询使用了何种类型。 从最好到最差的连接类型依次为: system,const, eq_ref ,ref,fulltext,ref_or_null,index_merge, unique_subquery,index_subquery,range,index,ALL
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
MyCAT的目标是:低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端,解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
在网络分析中,读懂TCP序列号和确认号在的变化趋势,可以帮助我们 学习TCP协议以及排查通讯故障,如通过查看序列号和确认号可以确定数据传输是否乱序。但我在查阅了当前很多资料后发现,它们大多只简单介绍了TCP通讯 的过程,并没有对序列号和确认号进行详细介绍,结合实例的讲解就更没有了。近段时间由于工作的原因,需要对TCP的序列号和确认号进行深入学习,下面便是 我学习后的一些知识点总结,希望对TCP序列号和确认号感兴趣的朋友有一定帮助。
摘要 幂等概念来自数学,表示N次变换和1次变换的结果是相同的。这里讨论在某些场景下,客户端在调用服务没有达到预期结果时,会进行多次调用,为避免多次重复的调用对服务资源产生副作用,服务提供者会承诺满足幂等。HTTP/1.1中对幂等性的定义是:一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的副作用(网络超时等问题除外)。也就是说,其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
在以前的项目中,最常见的两种主键类型是自增Id和UUID,在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题,就是为什么主键有序比无序查询效率要快,因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
日复一日年复一年,伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量,当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量,如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化,数据量上去了之后,SQL的查询时间必然会越来越久,久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统,所以既然数据量上去了,我们程序员的本事也要跟着涨一涨了,涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话,xxx模块响应有点慢了,看看咋回事是不是要加个索引?下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段:添加索引。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说TCP报文头部(sip协议端口号是tcp还是udp),希望能够帮助大家进步!!!
一、VA01寄售补货订单 寄售补货不完全代表实际向客户销售货物。但是,订单输入使用的机制与标准订单输入相同。例如,当输入订单时,系统将对物料执行可用性检查并自动确定装运点。 如果您已在系统中安装可退货处理业务情景并使用物料 H11,可能会出现如下警告信息:免费货物的最小数量1,000 PC还没有达到。请按 回车 略过该警告。 如果您不使用精益仓库管理 (WM),请通过如下路径选择存储地点 不使用精益仓库管理进行装运(例如:1040):转到 ® 项目®装运。在 库存地点字段中输入所选的存储地点(例如:1040
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
’mysql慢查询优化 第一步:开启mysql慢查询日志,通过慢查询日志定位到执行较慢的SQL语句。 第二步:利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,来分析SQL查询语句。 第三步:通过查询的结果进行优化。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
最近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后,报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现,花了我3天多的时间,在此总结一下,希望对朋友们有帮助。
不管是工作中,还是面试中,基本上都需要搞定一些SQL优化技巧,比如说使用explain查看SQL的执行计划,然后,针对执行计划对SQL进行优化。
MongoDB数据库默认的管理工具是(CLI)Shell命令行,对于专业的DBA来说比较容易上手,但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass,可以独立安装使用,也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS,Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具,大家应该很熟悉了。
业务ID是我们理解、管理和操作业务实体的关键。通过业务ID,我们可以查询、更新和删除业务实体,也可以跟踪业务实体的状态和历史。
假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生,同时要求按年龄排序,如果平台注册用户达到千万级,那么,我们一般会对这个搜索结果分页,避免结果页加载很慢,所以,为了实现这个功能,基于用户表,我们会写这样一条SQL:
TCP全称为Transmission Control Protocol(传输控制协议),是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。TCP也是全双工通信协议,表示客户端可以给服务端发送消息,服务端也可以向客户端发送消息。
本文通过产品编码和订单流水号介绍一下序列号(Sequence)在crudapi中的应用。
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分享过很多小厂和大厂的后端面经,这次来分享互联网中厂的面经,面试难度也是刚好介于大厂和小厂之间。
如果是空的,没有相关的索引。这时要提高性能,可通过 检验WHERE子句,看是否引用某些字段,或者检查字段不是适合索引。
MySQL client和MySQL server之间要想传输数据,必须: 1. 将数据切分成若干个大小不超过
EXPLAIN 命令用于SQL语句的查询执行计划。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议,但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。
索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引,MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
启动(START)监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令,可以直接在LSNRCTL后加参数,也可以在该命令提示符后在进行操作。
分布式架构下,唯一序列号生成是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后,如何能够快速拿到一个唯一序列号,是经常遇到的问题。
条码应用分析条码标识与实物一起流转,便于实物跟踪;通过扫描条码,做到快速录入,降低录入时间,减少录入失误;借助于移动设备,可以实时采集条码信息,并在信息系统中完成相应的操作。
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库,各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统,适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统,适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下,将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
近日新推出了origin系列的最新版本:origin2021,是一款非常实用的科学绘图与数据分析软件,并且该版本可以和2018——2021版本共享设置,若你拥有这些版本中的任何一个,则只需安装并运行新版本即可。不仅如此,它为了带给用户最佳的使用体验,进行了全方面的新增和优化,现如今能够使用新的颜色管理器创建自己的颜色列表或调色板,其中包括通过颜色选择和颜色插值,还在工作表上添加了新的公式栏,轻松编辑复杂的公式,具有调整公式栏字体大小的选项,以便于阅读,而且Origin中的嵌入式Python环境也得到了极大的改进,可以从Python轻松,高级地访问Origin对象和数据,并在设置列值中使用Python函数,以及从LabTalk和Origin C访问Python函数等等,甚至添加了几个新的上下文相关的迷你工具栏,如刻度标签表、图中的表格、工作表中的日期时间显示,图例等,可以更轻松的访问常见任务,是你最佳的绘图分析工具。
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
因为Oracle中的自增序列与MySQL数据库是不一样的,所以在这里记录一下Oracle的自增序列。
主要思路是基于redis的INCR命令,redis的”INCR AND GET”是原子操作,同时Redis是单进程单线程架构,这样就不会因为多个取号方的INCR命令导致取号重复,因此,基于Redis的INCR命令实现序列号的生成基本能满足全局唯一与单调递增的序列号,但是这样生成的序列号只保证了递增这一特性。考虑到项目需求是需要生成特定规则的序列号,所以只依靠redis的INCR命令是实现不了的,最终我选择的是Hash提供的HINCRBY命令来实现。
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