mysql 5.6 inner join and 慢优化】的更多相关文章

http://blog.csdn.net/iefreer/article/details/12622097 MySQL查询语句执行过程及性能优化-查询过程及优化方法(JOIN/ORDER BY) 标签: mysql性能优化order by 2013-10-12 00:04 3054人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: Web(331)  MySQL(16)  architecture(18)  作者同类文章X •计算机编程模型简介 •Node.js日志框架选型比较:Bunyan •两款高性能…
在上一篇文章MySQL查询语句执行过程及性能优化-基本概念和EXPLAIN语句简介中介绍了EXPLAIN语句,并举了一个慢查询例子:…
连接查询应该是比较常用的查询方式,连接查询大致分为:内连接.外连接(左连接和右连接).自然连接 下图展示了 LEFT JOIN.RIGHT JOIN.INNER JOIN.OUTER JOIN 相关的 7 种用法. 内连接 以下三种写法都是内连接: mysql> select * from t1 join t2 on t1.a = t2.a; mysql> select * from t1 inner join t2 on t1.a = t2.a; mysql> select * fro…
我的MYSQL学习心得(十六) 优化 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYS…
6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…
1        介绍 1.1     处理流程 当MYSQL 收到一条查询请求时,会首先通过关键字对SQL语句进行解析,生成一颗“解析树”,然后预处理器会校验“解析树”是否合法(主要校验数据列和表明是否存在,别名是否有歧义等),当“解析树”被认为合法后,查询优化器会对这颗“解析树”进行优化,并确定它认为最完美的执行计划. 1.2     衡量标准 MYSQL查询优化器衡量某个执行计划是否完美的标准是“使用该执行计划时的成本”,该成本的最小单位是读取一个4K数据页的成本. 下面图中的数据说明,当…
MySQL的联结(Join)语法 1.内联结.外联结.左联结.右联结的含义及区别:   在讲MySQL的Join语法前还是先回顾一下联结的语法,呵呵,其实连我自己都忘得差不多了,那就大家一起温习吧(如果内容有错误或有疑问,可以来信咨询:陈朋奕chenpengyi#gmail.com),国内关于MySQL联结查询的资料十分少,相信大家在看了本文后会对MySQL联结语法有相当清晰的了解,也不会被Oracle的外联结的("+"号)弄得糊涂了.   在SQL标准中规划的(Join)联结大致分为…
mysql中支持hash和btree索引.innodb和myisam只支持btree索引,而memory和heap存储引擎可以支持hash和btree索引 我们可以通过下面语句查询当前索引使用情况: show status like '%Handler_read%'; +-----------------------+-------+| Variable_name | Value |+-----------------------+-------+| Handler_read_first | 0…
MySQL基础之STRAIGHT JOIN用法简介 引用mysql官方手册的说法: STRAIGHT_JOIN is similar to JOIN, except that the left table is always read before the right table. This can be used for those (few) cases for which the join optimizer processes the tables in a suboptimal ord…
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL). 我们发现在使用 NLJ 算法的时候,其实效果还是不错的,比通过应用层拆分成多个语句然后再拼接查询结果更方便,而且性能也不会差. 但是,BNL 算法在大表 join 的时候性能就差多了,比较次数等于两个表参与 join 的行数的乘积,很消耗 CPU 资源. 当然了,这两个算法都还有继续优化的空间,我们今天就来聊聊这个话…