在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
我在上一篇文章,为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求,希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。
Extra中Using temporary表示使用临时表,Using filesort表示需要执行排序操作。
从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
SQL语句的逻辑处理顺序,指的是SQL语句按照一定的规则,一整条语句应该如何执行,每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
一 介绍 MySQL 5.6版本提供了很多性能优化的特性,其中之一就是 Multi-Range Read 多范围读(MRR) , 它的作用针对基于辅助/第二索引的查询,减少随机IO,并且将随机IO转化为顺序IO,提高查询效率。 二 原理 在没有MRR之前,或者没有开启MRR特性时,MySQL 针对基于辅助索引的查询策略是这样的:
上篇文章MySQL的优化利器:索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀,我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识(有不理解的概念可以看上篇文章哈~)
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说,order by 排序是一个常见的业务功能,将结果根据指定的字段排序,满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化,order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
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。
写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记 录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录。如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4 个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要 100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取,最坏情况下耗时30ms。这就 是索引带来的效果,很多时候,当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时,应该想想是否可以建索引。进入正题:
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好,越简单越好(如能用data就用data而不用字符串),尽量避免NULL。 如果数据允许NULL,对MySQL来说更难优化,因为可为NULL的列使得索引,索引统计,和值比较都比较复杂。 TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT,8,16,24,32,64位整数,还有可选的UNSIGNED属性,只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度,但是对大多数应用这是没有意义的,他不会限制值的合法范围
MySQL5.6版本开始支持Multi-Range Read(MRR)优化。Multi-Range Read优化的目的就是为了减少磁盘的随机访问,并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问,这对于IO-bound类型的SQL查询语句可带来性能极大的提升。Multi-Range Read优化可适 用于range,ref,eq_ref类型的查询。
今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能,主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志,我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题,然后在进行优化,敬请期待MySQL慢查询日志篇
MySQL会通过使用内存缓存和缓冲来提高数据库的性能。MySQL里面与内存相关参数的默认值是基于一台使用512M内存的虚拟服务器设定的,因此,当用户使用MySQL时需要根据服务器实际内存的大小,对各个参数的值进行调节。在调整参数之前,需要了解一下MySQL究竟是如何使用内存的。
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项,排序不要用复杂的函数,范围查找的时候,左边的列有索引效果,后面的列没有,除非指定特定值,like模糊查询时候,前面不要用%,asc desc不要混用。索引排序之所以快,因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的,所以直接取出数据就好,不需要在磁盘和内存中排序。
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
最近几次上架新主题的时候都被驳回了,原因是zblog博客已经全面禁止利有“rand()”函数进行提取,不让使用“rand()”原因就是:“rand()”不支持mysql以外的数据库,在数据库数据比较多的情况下速度会变得很慢。
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化?动不动就分库分表,但是实际上有几个有分库分表的经验呢?下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍
随机记录的获取这样的需求可能会经常有,例如审核,抽查,采样,等需求,当然还有抽奖程序这样的需求。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作
一、什么是MRR MMR全称是Multi-Range Read,是MYSQL5.6优化器的一个新特性,在MariaDB5.5也有这个特性。优化的功能在使用二级索引做范围扫描的过程中减少磁盘随机IO和减少主键索引的访问次数。将随机IO转换为顺序IO 二、MRR和没有MRR的区别 给出一个简单的例子,在innodb表执行下面的查询: SELECT non_key_column FROM tbl WHERE key_column=x 在没有MRR的情况下,它是这样得到结果的: 1. select key_col
MMR全称是Multi-Range Read,是MYSQL5.6优化器的一个新特性,在MariaDB5.5也有这个特性。优化的功能在使用二级索引做范围扫描的过程中减少磁盘随机IO和减少主键索引的访问次数。将随机IO转换为顺序IO。
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题,数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
产品反馈,用户在使用分页列表时,出现数据重复的问题,查看代码后发现对应的分页SQL并没有使用order by进行排序,但是印象中Mysql的InnoDB引擎会默认按照主键id进行排序,本地测试了一下的确出现了部分数据在不同的页都出现的问题。
ORDER BY 排序后,用 LIMIT 取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
ORDER BY排序后,用LIMIT取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同,使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值,尤其使用内存表临时表进行排序,操作时。因此最好只分
3)尽量避免NULL:很多表都包含可为NULL(空值)的列,通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列,对于Mysql来说更难优化。
使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引,尽量避免 extra 列出现:Using File Sort、Using Temporary 等。
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录,然后抛弃前m条,读后面n条想要的,所以m越大,偏移量越大,性能就越差。
阅读量: 163 📷 一 算法 基本排序算法要会写,时间复杂度要会推算, 主要是冒泡排序, 快速排序, 选择排序. 查找算法,要会写二分查找法, 实际场景要会应用. 实例算法思路要明白,基本算法看多了, 我觉得是几种思路的变换, 需要自己领悟. 面试中考过: 猴子选大王 斗地主项目设计 实现随机函数 字符串中元素各种变形查找 123456 六个数放到三角形三个顶点及中点上,使每条边上的数字和相等 一个超大文件里面存放关键,统计每个关键的个数, 问如何实现 一个10G的文件,里面存放关键字, 但内存只有1
SQL审核工具 SQLE 1.2206.0-pre1 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
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