使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字,MySQL会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是执行SQL。
刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了)..
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
上篇博客,我们详细的说明了mysql的索引存储结构,也就是我们的B+tree的变种,是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下,怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临时表中)
注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异
本文介绍了如何汇总数据,包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总,以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
2020-01-20:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,要求是在这个大表里添加一列数据。数据库不能停,并且还有增删改操作。请问如何操作?
约束是一种限制,它通过对表的行或列的数据做出限制,来确保表的数据的完整性、唯一性。
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用,问了:Explain你最关注哪些字段?
这里介绍的MySQL相关知识,并不是针对那些想学习DBA的同学,而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点,是我学习MySQL数据库时,觉得有必要掌握的一些知识点。
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理,这一部分的知识,在工作中经常被使用到,在面试中也几乎是必问的。所以,不管是面试造火箭,还是工作拧螺丝,掌握索引的工作原理,都是十分有必要的。
可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。每次显示最多 M 条,从第 N 条记录开始算
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外,聚合函数忽略空值,如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名,并且该列存在空值,此时COUNT仍会忽略空值。
如果数据量特别特别大,那么锁表时间很长,期间所有表更新都会阻塞,线上业务不能正常执行。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
一条SQL,在数据库中是如何执行的呢?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然,要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期,这是一个非常巨大的问题,涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤,简短的篇幅是绝对无能为力的。因此,本文挑选了其中的部分内容,也是我一直都想写的一个内容,做重点介绍:
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
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。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
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jmeter 性能测试 JDBC Request (查询数据库获取数据库数据) 的使用「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
DDL( Data Definition Language,数据定义语言)用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
SQL Join联接子句用于在两个或更多在数据库中的表的记录组合。JOIN是通过使用从两个表字段共通的值组合连接起来。MySQL官方只提供了三种join方式,内连接、左连接和右连接,不支持其他的连接关键字。但是可以通过一定的语法将达到其他的连接的效果。
List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
SQL Join 连接子句用于在两个或更多在数据库中的表的记录组合。JOIN是通过使用从两个表字段共同的值组合连接起来。MySQL官方只提供了三种join方式,内连接、左连接和右连接,不支持其他的连接关键字。但是可以通过一定的语法将达到其他的连接的效果。
索引有很多种类型,为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层实现也可能不同。
前言 找到SQL注入漏洞后,我们可以用它来干什么呢?那么本篇文章给大家带来的就是SQL注入漏洞利用技术,现在是时候让我们去体验一下漏洞利用的乐趣了。 正文 第三节 利用SQL注入 3.1、识别数据库
本文作者王良辰,京东中台架构师,擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架,推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
众所周知,索引类似于字典的目录,可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为:聚集索引,非聚集索引 从逻辑上可以分为:普通索引,唯一索引,主键索引,联合索引,全文索引
如果您点开这篇文章,估计您已经知道MySQL中用户定义函数(UDF)的用途。如果您需要快速了解UDF,请参阅MySQL参考手册“https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/adding-udf.html”。如果您创建过自己的UDF,是否曾经遇到过与UDF相关的字符集问题?如果遇到过,这篇文章将会提供一些帮助,如果您打算编写新的UDF,最好也阅读一下这篇文章。MySQL UDF框架在最初设计时,没有考虑字符串参数和返回值的字符集。这意味着UDF的参数和返回值将会使用“二进制”字符集。即使用户定义了字符集,服务器返回的字符串,也会忽略该字符集。现在,我们已经向UDF框架添加了字符集功能,用户可以读取或设置UDF参数的字符集,还可以根据需要转换返回值的字符集。
在工作中遇到count(*)、count(1)、count(col) ,可能会让你分不清楚,都是计数,干嘛这么搞这么多东西。
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。
下午,我正爽歪歪地喝着咖啡,看着Power BI每秒钟刷新一次,静静等待某个分公司完成本月绩效任务,自动调用Python在钉钉群中发送喜报:
在列上进行运算或使用函数会使索引失效,从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time,id列上分别加上索引,publish\_time为datetime类型,id为int类型
点击链接观看B站讲解视频 https://www.bilibili.com/video/BV1XA411L766?share_medium=android&share_plat=android&sha
第一种: name就是 personname的别名 第二种 age就是personage的别名 as 英文全称 alias(别名),可以省略 第三种: sex就是personsex的别名
然后觉得有点奇怪,数据库里面都没有创建这个dual表,这个表是从何而来呢?然后Google了一波,理解了一下。
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
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)
数据查询 查询数据库表的内容(所有行和列) SELECT * FROM <表名>; 示例 📷 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 📷 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 📷 注意:对于条件表达式,可以用逻辑运算符(AND、OR、NOT)将多个条件同时进行匹配; 📷 📷 📷 对于三个及以上的条件,可以用小括号()进行条件运算; 📷 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
Explain简介 本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划,通过 explain 我们可以知道以下信息:表的读取顺序,数据读取操作的类型,哪些索引可以使用,哪些索引实际使用了,表之间的引用,每张表有多少行被优化器查询等信息。 下面是使用 explain 的例子: 在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临
本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划,通过 explain 我们可以知道以下信息:表的读取顺序,数据读取操作的类型,哪些索引可以使用,哪些索引实际使用了,表之间的引用,每张表有多少行被优化器查询等信息。
所谓数据库,即存储数据的仓库。每一个数据库可以存放若干个数据表,这里的数据表就是我们通常所说的二维表,分为行和列,每一行称为一条记录,每一列称为一个字段。表中的列是固定的,可变的是行。要注意,我们通常在列中指定数据的类型,在行中添加数据,即我们每次添加一条记录,就添加一行,而不是添加一列。对数据库的操作可以概括为就是向数据库中添加、删除、修改和查询数据,其中查询功能最为复杂。 检查数据库是否存在 你可以通过使用“SHOW DATABASES”语句列出系统中所有数据库,检查数据库是否存在: 实例 返回系统中数据库列表: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word” ) mycursor = mydb.cursor( ) mycursor.execute(“SHOW DATABASES”) for x in mycursor: print(x) 或者你可以在建立连接时尝试访问数据库: 实例 尝试连接数据库”mydatabase”: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word”, database = “mydatabase” ) 如果数据库不存在,会收到错误。
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是,感兴趣归感兴趣,你得去追呀,还臆想着她主动到你怀里来 ?
在命令行中执行 services.msc,打开服务,在服务中找到 MySQL 服务,在左侧或者右击选项中对 MySQl服务进行操作
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,但该动能也有局限性,它的选择并不总是最优的,展示的也并不一定是真相。
本文是MySQL(三)|《千万级大数据查询优化》第一篇:创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云