上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
在 MySQL 中,将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT(也称为旋转表格)操作来实现。但是,MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。不过,可以使用 MySQL 的 GROUP BY 和 CASE WHEN 语句来自定义实现。
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
• where或having后⾯:⽀持标量⼦查询(单列单⾏)、列⼦查询(单列多⾏)、⾏⼦
关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select*来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段。
含有子查询的时候,表明各语句执行的先后顺序,如果数字相同,则按照先后顺序执行,如果为 null,则代表是结果集,不需要查询。
最左匹配原则就是指在联合索引中,如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引,那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配。例如某表现有索引(a,b,c),现在你有如下语句:
where是在分组(聚合)前对记录进行筛选,而having是在分组结束后的结果里筛选,最后返回整个sql的查询结果。
由于在sql语法中,仅仅支持内连接,所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
工作一年了,也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升,让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪,平淡地回了一句“那肯定啊”。
这是一个老生常谈的问题,本文将给你终极解决方案,并带您重新理解一种模式,从入门级到专业级,均有您需要的营养。
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
scott 数据库是 oracle 9i 的经典测试数据库,用于为初学者提供一些简单的应用示例,便于初学者进行练习,其中的表和表间的关系演示了关系型数据库的一些基本原理。本文所有的查询工作都是基于 scott 数据库进行的,scott 数据库的 .sql 文件代码如下:
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
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。
1.SQL语言中数据定义语言DDL中包括哪个语句(A) A、DROP B、DELETE C、select D、grant
数据分组是对相同类别的数据进行汇总,而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总,所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等,本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视,下面一起来学习。
无论在工作还是面试中,关于SQL中不要用“SELECT *”,都是大家听烂了的问题,虽说听烂了,但普遍理解还是在很浅的层面,并没有多少人去追根究底,探究其原理。
联合查询是多表查询的一种方式,在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下,合并多个查询的结果
浏览器中打开链接:http://www.itsoku.com/article/209
dual表是一个伪表。在有些特定情况下,没有具体的表的参与,但是为了保证select语句的完整又必须要一个表名,这时候就使用伪表。
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。
第一章:数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称,表名称,字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
以上就是Mysql的基础部分,一些简单的增删改查操作,可能内容不是很全,但是希望对初学Mysql的同学能起到一定的参考和借鉴的作用,有人说基础部分应该包括建库,建表等..这些后续我会加在高级部分,因为我个人觉得每一个初学者开始学的时候都应该先学会简单的增删改查,先加深对sql的理解,再慢慢的自己创建数据库和表及加约束等等。今天就到这,欢迎大家评论留言,一起学习一起进步!
前言 在之前已经大概了解过Mysql数据库和学过相关的Oracle知识点,但是太久没用过Oracle了,就基本忘了…印象中就只有基本的SQL语句和相关一些概念….写下本博文的原因就是记载着Oracle
我们最近在看关于Mysql 的相关知识,也和现在面试的小伙伴们做了一些采访,问到了一些相关的面试题,说实话,现在面试问的是越来越复杂了,很多时候也不从基础问了,直接项目走起,然后深挖项目中的一些问题,接着就是数据库中的相关问题,今天了不起来和大家一起聊一下关于 Mysql 几个经常问,但是却让人很蒙圈的面试题。
面试官:“小陈,说一下你常用的 SQL 优化方式吧。” 陈小哈:“那很多啊,比如不要用 SELECT *,查询效率低。巴拉巴拉...”
今天给大家简单的介绍一下mysql的索引用法,像在我们日常业务开发中,最核心的其实就是写SQL命令,但是你写的SQL真的用到索引了吗?
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
版权声明:本文为CSDN博主「_陈哈哈」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965
1.Ubuntu安装MySQL客户端流程: - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压,解压命令:tar zxvf navicat.tar.gz 📷 - 进入解压目录,运行命令./start_navicatt 📷 📷 - 如果试用是灰色的则进行下一步 - 删除 .navicat64/ 隐藏文件,再次运行即可 📷 📷 - 如果试用界面是乱码的则修改配置文件,改成如下形式(vim常用操作请查看我的另一篇随记): 📷 📷 - 再次执行第三步操作
对于CURD之一的查找,他作为最重要的操作,仅仅在一张表之中查是不够的,还需要在多表之间进行查询,复合查询就是解决多表查询的问题。
clickhouse 相对于mysql,除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外,而其他的clickhouse的优化空间还是很大的,对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点,今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式,所以我们还需要转成Table格式。
数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作,在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中,数据的筛选、修改操作也会不断出现。 本文内容参考:微信公众号「早起Python」
无论在工作还是面试中,关于 SQL 中不要用“SELECT *”,都是大家听烂了的问题,虽说听烂了,但普遍理解还是在很浅的层面,并没有多少人去追根究底,探究其原理。
Excel自动筛选在工作中被经常使用,但掌握高级筛选的同学却很少,甚至都不知道高级筛选高级到哪儿了。今天兰色还原一个高大尚的高级筛选功能。 一、高级筛选哪里“高级”了? 可以把结果复制到其他区域或表格中。 可以完成多列联动筛选,比如筛选B列大于A列的数据 可以筛选非重复的数据,重复的只保留一个 可以用函数完成非常复杂条件的筛选 以上都是自动筛选无法完成的,够高级了吧:D 二、如何使用高级筛选? 打开“数据”选项卡,可以看到有“高级"命令,它就是高级筛选的入口。不过想真正使用,还需要了解“条件区域"的概念
微软的傲慢,留给了WPS一些生存之地,例如在自动筛选功能中,WPS有一项功能非常深得普通用户喜爱,打开自动筛选后,可以呈现。笔者感觉很多Excel用户,难以舍弃WPS,可能就因为这么几个特色小功能。
相信每个IT界大佬,简历上少不了Mysql索引这个关键字,但如果被问起来,你能说出多少干货呢?先看下面几个问题测试一下吧:
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
ps:modify只能改字段数据类型完整约束,不能改字段名,但是change可以!
1.安装mysql客户端流程: - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压,解压命令:tar zxvf navicat.tar.gz - 进入解压目录,运
存储引擎:MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的,是一套文件系统的实现。
这是白茶随机模拟的一份数据,一份事实表,一份维度表,从例子中我们能看出来,维度并不是完全对应事实例子的。
陈小哈:“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧,还多查了一些无用的字段。”
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云