昨天闲来无事,研究了一下mysql和navicat!看见一篇讲的很详细的博客,分享一下!
那这条语句呢?其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题,首先需要了解一些知识。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统,不需要像上面那样,再进行密码的输入
数据库永远是应用最关键的一环,同时越到高并发阶段,数据库往往成为瓶颈,如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计,则后期数据库横向扩展,分库分表都会遇到困难。
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于I
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
本文介绍了MySQL的Statement Based Replication (SBR)的缺陷,并提出了相应的解决方案。SBR会导致主备机数据不一致,且在某些情况下,会导致备机性能下降。建议使用Row Based Replication (RBR)和InnoDB存储引擎来避免这些问题。
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该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
说起mysql的调优一般都会想到sql优化、索引、看执行计划,除了这些在创建表时也要下功夫,比如说字段的类型、数据的冗余度,以及sql运行过程中性能的监控都很重要。
可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导,写了一点文档,这个大家共勉一下!
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
2、 数据库命名规范,统一:hs_xxxx;表名不超过40个字符(即最大只能40个字符)
近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据。
原子性(atomicity):一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元,整个事务中的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚,对于一个事务来说,不可能只执行其中的一部分操作,这就是事务的原子性。
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的,这几天也在想还有哪些地方可以优化改进,结合日志和项目代码发现,关于数据层的优化,还是有几个方面可以继续修改的,代码方面,整合了druid数据源也开启了sql监控等,修改和规范了变量的命名方式,建表时的命名方式也做了修改,不过做的这些还不够,优化这件事真是一个长期和自觉的过程,mapper文件中的sql语句,依然不是十分的符合规范,有继续优化的必要,数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理,以及explain关键字在优化查询语句中的
数据库 create database db1; create database if not exists db2; create database db3 charset gbk; -- 查看所有的数据库 show databases; -- 查看某个数据库的定义信息 show create database db1; -- 修改字符集改成utf8,注:不是utf-8,是utf8 alter database db3 character set utf8; drop database 库名;--
上次我们讲到了主键的索引,我们可以执行一下sql语句 explain select * from t_user where a = 1 我们可以看到这条sql走的是主键的索引,而在mysql的InnoDB中,主键索引则是聚集索引,数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同,其实就是说主键索引跟其他列的数据是存在一起的。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
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。
数据库优化是一个很常见的面试题,下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
4. 如果一个关系中的属性或属性组并非该关系的主键,但它是另一个关系的主键,则称其为该关系的 。
pymysql是通过python操作mysql的模块,需要先安装,方法:pip install pymysql
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,索引是在存储引擎层实现的,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 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 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 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。
索引是有序的,index1索引在索引文件中的排列是有序的,首先根据a来排序,然后才是根据b来排序,最后是根据c来排序,像select * from tab 这种类型的sql语句,在a、b走完索引后,c肯定是无序了,所以c就没法走索引,数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
数据库是程序员必备的一项基本技能,基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员,你只要学会如何使用就行了,但越往后工作越发现,仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql,如果性能不好,达不到要求,可能会阻塞整个系统,那对于整个系统来讲是致命的。
MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
(1)客户端与数据库进行通信前,通过数据库驱动与MySQL建立连接,建立完成之后,就发送SQL语句
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
这是最近一位老朋友去百度面试,应该是面试资深工程师岗位,他跟我讲被问到mysql索引知识点?其实面试官主要还是考察对mysql的性能调优相关,问理论知识其实也是想知道你对原理的认知,从而确认你是否有相关的调优经验。朋友说他回答的还行,然后很顺利进行了三面四面。那么本文将跟大家一起来聊一聊这个如何回答面试官的这个问题!
原文:http://www.java520.cn/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/148.html
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下,当是给自己复习一遍,也是方便以后查询
前几天老大问我怎么进行sql优化的,我回答了新建索引。哈哈哈,然后老大就出去找棍子了,进来之后跟我说你知道门在哪边吧,自己出去还是我请你出去?
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程,3个线程以及之间的关联; 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中; 从:sql执行线程——执行relay log中的语句; 2、MySQL中myisam与innodb的区别,至少5点 (1)、问5点不同; 1>.InnoDB支持事物,而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
无论你是技术大佬,还是刚入行的小白,时不时都会踩到Mysql数据库不走索引的坑。常见的现象就是:明明在字段上添加了索引,但却并未生效。
事务(TRANSACTION)是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作 多个操作作为一个整体向系统提交,要么都执行、要么都不执行 事务是一个不可分割的工作逻辑单元
优化器是数据库最核心的功能,也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准,制定出最优的执行计划,并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱,直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说,Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化,从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL,如何制定出更优的执行计划。当然,优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分,本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍,不会深入细节。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表,可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈,帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。(说白了,就是优化SQL的工具)
表名:city id City Provinceid 1 广州 1 2 深圳 1 3 惠州 1 4 长沙 2 5 武汉 3 ………. 广州 表名称:province: id Province 1 广东 2 湖南 3 湖北 ……….
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:
Columns 列;Indexes 索引;Views 视图;Events 事件;Fields 字段;
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