INNODB在做SELECT的时候,要维护的东西比MYISAM引擎多很多: 1)数据块,INNODB要缓存,MYISAM只缓存索引块,  这中间还有换进换出的减少: 2)innodb寻址要映射到块,再到行,MYISAM记录的直接是文件的OFFSET,定位比INNODB要快 3)INNODB还需要维护MVCC一致:虽然你的场景没有,但他还是需要去检查和维护 MVCC (Multi-Version Concurrency Control)多版本并发控制 注释: InnoDB:通过为每一行记录添加两个

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.

6  查询性能优化 6.1为什么查询会变慢 这里说明了的查询执行周期,从客户端到服务器端,服务器端解析,优化器生成执行计划,执行(可以细分,大体过程可以通过show profile查看),从服务器端返回客户端结果. 而执行部分作为最重要的一环,需要做的事情比较多,而不合适的query往往让执行过程做了不必要的操作,或者不能使用更优秀的底层数据结构,从而用时更久. 6.2慢查询基础:优化数据访问 访问数据量多大,超过实际所需是慢查询的一个原因.导致这种情况的原因大致有两个 1.应用程序向mysql

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.

可以使用explain来分析MySQL查询性能,举例如下: 1.使用explain语句去查看分析结果 如 explain select * from test1 where id=1; 会出现: id  selecttype  table  type possible_keys  key key_len  ref rows  extra各列. 其中: type=const表示通过索引一次就找到了: key=primary的话,表示使用了主键: type=all,表示为全表扫描: key=null

explain 全文只有一个关键点,那就是explain,explain 显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句.简单讲,它的作用就是分析查询性能. 它的使用方法也很简单,就是把它放在select语句的前面,如果仅仅查看有没有使用到索引,则查看执行计划的,type是否为all,若为all则没有使用到索引. 参数分析 一个比较普遍的执行结果如下图,它是explain + 具体的查询语句得到的: ID列 id列数字越大越先执行,如果

前面已经讲了MySQL的其他查询性能优化方式,没看过可以去了解一下: MySQL查询性能优化七种武器之索引潜水 MySQL查询性能优化七种武器之链路追踪 今天要讲的是MySQL的另一种查询性能优化方式 - 索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本增加的特性. 1. 索引下推的作用 主要作用有两个: 减少回表查询的次数 减少存储引擎和MySQL Server层的数据传输量 总之就是了提升MySQL查询性能. 2. 案例实践 创建一张用户表,造

前言 上一节我们简单讲述了表表达式的4种类型,这一系列我们来讲讲使用视图的限制,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 避免在视图中使用ORDER BY 上一节我们也讲述了使用表表达式必须满足的3个要求,其中就有一个无法保证顺序,也就是说的ORDER BY的问题,我们还是重点看看在视图中的限制.在常规查询中对于排序我们是这样做的. USE AdventureWorks2012 GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

常见优化Sql查询性能的方法有哪些? 1.查询条件减少使用函数,避免全表扫描 2.减少不必要的表连接 3.有些数据操作的业务逻辑可以放到应用层进行实现 4.可以使用with as 5.使用“临时表”暂存中间结果 6.不要把SQL语句写得太复杂 7.不能循环执行查询 8.用 exists 代替 in 9.表关联关系不要太纠结 10.查询多用索引列取查,用charindex或者like[0-9]来代替%%

首先需要说明的是这篇文章的内容并不是如何调节SQL Server查询性能的(有关这方面的内容能写一本书),而是如何在SQL Server查询性能的调节中利用SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这二条被经常忽略的Transact-SQL命令的. 从表面上看,查询性能的调节是一件十分简单的事.从本质上讲,我们希望查询的运行速度能够尽可能地快,无论是将查询运行的时间从10分钟缩减为1分钟,还是将运行的时间从2秒钟缩短为1秒种,我们最终的目标都是减少运行的时间. 尽

Atitit 如何利用先有索引项进行查询性能优化 1.1. 再分析的话就是我们所写的查询条件,其实大部分情况也无非以下几种:1 1.2. 范围查找 动态索引查找1 1.2.1. 索引联合 所谓的索引联合,就是根据就是根据筛选条件的不同,拆分成不同的条件,去匹配不同的索引项.2 1.3. 索引交叉2 1.1. 再分析的话就是我们所写的查询条件,其实大部分情况也无非以下几种: 1.等于谓词:select ...where...column=@parameter 2.比较谓词:select ...wh

SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(一) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(二) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(三) 上接SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(四) (四)未检测到的分布式死锁 某应用程序持有数据库资源,开启事务之后又与用户交互,而在与用户的交互过程中出现了错误,导致数据库资源迟迟不能释放.SQL SERVER 2005/2008 动态管理视图sys.dm_exec_requests提供相关信息,该SESSIO

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

来自: SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(一) SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(二) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(二) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(一) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(二) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(一) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(二) SQL Server 查

首先需要说明的是这篇文章的内容并不是如何调节SQL Server查询性能的(有关这方面的内容能写一本书),而是如何在SQL Server查询性能的调节中利用SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这二条被经常忽略的Transact-SQL命令的. 从表面上看,查询性能的调节是一件十分简单的事.从本质上讲,我们希望查询的运行速度能够尽可能地快,无论是将查询运行的时间从10分钟缩减为1分钟,还是将运行的时间从2秒钟缩短为1秒种,我们最终的目标都是减少运行的时间. 尽

Mysql 服务性能优化配置:http://5434718.blog.51cto.com/5424718/1207526[该文章很好] Sql查询性能优化 对Sql进行优化,肯定是该Sql运行未能达到预期:Mysql运行是基于开销的,CPU和IO. 所以第一步,监控该Sql的运行开销,找出性能瓶颈:第二步,查看该Sql的执行计划,根据执行计划 找出关键点,有针对性的进行优化. 监控Sql开销,使用profiling. 开启profiling:set profiling=1;[关闭:set pro

SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average