Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下.相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集       Hash Join的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有内外表       Hash表也就是所谓的内表,探查表所谓的外表       两者的执行计划形如:       nested loop           outer table    

MySQL源码:Range和Ref优化的成本评估 原文链接:http://www.orczhou.com/index.php/2012/12/mysql-source-code-optimizer-range-and-ref/ 在开始介绍index merge/ROR优化之前,打算先介绍MySQL是如何对range/ref做成本评估的.MySQL是基于成本(cost)模型选择执行计划,在多个range,全表扫描,ref之间会选择成本最小的作为最终的执行计划.仍然强烈建议先阅读登博的slide:<

成本 什么是成本,即SQL进行查询的花费的时间成本,包含IO成本和CPU成本. IO成本:即将数据页从硬盘中读取到内存中的读取时间成本.通常1页就是1.0的成本. CPU成本:即是读取和检测是否满足条件的时间成本.0.2是每行的CPU成本. 单表查询计算成本 我们对其进行分析的具体步骤如下: 根据搜索条件找出可能使用到的索引. 计算全表扫描的需要执行的成本. 计算各个索引执行所需要执行的成本. 对各个索引所需要执行的成本,找出最低的那个方案. 全表扫描的成本 计算IO成本: 我们首先从表的sta

1. MySQL的架构介绍1.1 MySQL简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司. MySQL是一种关联数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. Mysql是开源的,所以你不需要支付额外的费用. Mysql支持大型的数据库.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库. MySQL使用标准的SQL数据语言形式. Mysql可以允许于多个系统上,并且支持多种语言.这些编程语言

索引可以提高数据的检索效率,也可以降低数据库的IO成本,并且索引还可以降低数据库的排序成本.排序分组操作主要消耗的就是CPU资源和内存,所以能够在排序分组操作中好好的利用索引将会极大地降低CPU资源的消耗. 如何判定是否需要创建索引? 1.较频繁地作为查询条件的字段 这个都知道.什么是教频繁呢?分析你执行的所有SQL语句.最好将他们一个个都列出来.然后分析,发现其中有些字段在大部分的SQL语句查询时候都会用到,那么就果断为他建立索引. 2.唯一性太差的字段不适合建立索引 什么是唯一性太差的字段.

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

简介     SQL Server 2014中另一个非常好的功能是,可以将SSD虚拟成内存的一部分,来供SQL Server数据页缓冲区使用.通过使用SSD来扩展Buffer-Pool,可以使得大量随机的IOPS由SSD来承载,从而大量减少对于数据页的随机IOPS和PAGE-OUT.   SSD AS Buffer Pool     SSD是固态硬盘,不像传统的磁盘有磁头移动的部分,因此随机读写的IOPS远远大于传统的磁盘.将SSD作为Buffer Pool的延伸,就可以以非常低的成本巨量的扩充

转载:http://czmmiao.iteye.com/blog/1487568 并行(Parallel)和OLAP系统 并行的实现机制是:首先,Oracle会创建一个进程用于协调并行服务进程之间的信息传递,这个协调进程将需要操作的数据集(比如表的数据块)分割成很多部分,称为并行处理单元,然后并行协调进程给每个并行进程分配一个数据单元.比如有四个并行服务进程,他们就会同时处理各自分配的单元,当一个并行服务进程处理完毕后,协调进程就会给它们分配另外的单元,如此反复,直到表上的数据都处理完毕,最后协

1   前言 首先承诺:对于从Windows系统迁移过来的用户,困扰大家的  “Linux系统下是否可以把系统文件和用户文件分开到C盘和D盘中” 的问题也可以得到完满解决. 之前的文章对Linux的文件系统有过粗略的介绍,但是了解文件系统结构后,有什么用途呢?在本章节将围绕 "基于用户角度的Linux下的数据备份和迁移" 的场景,对Linux文件系统相关知识进行实地应用,产生生产力 . 在了解Linux文件系统之后,就可以 艺高人胆大 玩转Linux的文件目录了. 本文案例 --- &

这个问题会在参数话的SQL语句(例如存储过程)与SQL Server里的计划缓存机制结合的时候会出现.这个文章分为2个部分,第1部分会介绍下参数嗅探(Parameter Sniffing)的概况,第2部分我们介绍下如何解决这个问题. 什么是参数嗅探(Parameter Sniffing) 在SQL Server里当你执行参数话的SQL查询时,查询优化器会基于第一个提供的参数值编译执行计划.然后生成的执行计划在计划缓存里缓存作为后期的重用.这就是说SQL Server后续会直接重用这个计划,而不管

MySQL Replication是MySQL非常出色的一个功能,该功能将一个MySQL实例中的数据复制到另一个MySQL实例中.整个过程是异步进行的,但由于其高效的性能设计,复制的延时非常小.MySQL复制功能在实际的应用场景中被广泛的应用于保证数据系统数据的安全性和可扩展设计中. 1.MySQL Replication功能的意义 互联网应用系统中,一个设计恰当的WEB应用服务器在绝大多数情况下都是无状态的(Session除外,Session共享可通过WEB容器解决),故WEB应用服务器的扩展

MySQL 5.6版本开启GTID模式,必须打开参数log_slave_updates, 简单来说就是必须在从机上再记录一份二进制日志.这样的无论对性能还是存储的开销,无疑会相应的增大 而MySQL 5.7版本开始无需在GTID模式下启用参数log_slave_updates,其中最重要的原因在于5.7在mysql库下引入了新的表gtid_executed,其表结构如下所示: mysql> SHOW CREATE TABLE mysql.gtid_executed\G *************

Binary Log 记录方式 Row Level Binary Log会记录成每一行数据被修改的形式,然后在Slave端再对相同的数据进行修改. 如果修改了表的结构,那么binlog日志记录的是重新创建表,在插入字段.update等操作语句,而不是的alter的动作. 优点:在Row Level模式下,Binnary Log可以不记录执行的Query语句的上下文相关信息,只要记录哪一行修改了,修改成什么样子.Row Level会详细的记录下每一行数据的修改细节,而且不会出现某个特定情况下的存储

原文:SQL2005性能分析一些细节功能你是否有用到? 我相信很多朋友对现在越来越大的数据量而感到苦恼,可是总要面对现实啊,包括本人在内的数据库菜鸟们在开发B/S程序时,往往只会关心自己的数据是否正确的查询出来,一旦自己写的程序哪天要花上十秒或者是一分种才会出来,此时就技穷了.如何优化成为菜鸟们的难题.本人不才,最近看了些园友关于数据库优化的文章,觉的有必要总结下,让更多像我一样只关心结果,并不关心质量的朋友少走些弯路. 本文主旨:本文并非大谈高深技术(也没这本事),只是想总结一些数据库性能分析

SSD Buffer Pool Extension 简介 SQL Server 2014中另一个非常好的功能是,可以将SSD虚拟成内存的一部分,来供SQL Server数据页缓冲区使用.通过使用SSD来扩展Buffer-Pool,可以使得大量随机的IOPS由SSD来承载,从而大量减少对于数据页的随机IOPS和PAGE-OUT. SSD AS Buffer Pool SSD是固态硬盘,不像传统的磁盘有磁头移动的部分,因此随机读写的IOPS远远大于传统的磁盘.将SSD作为Buffer Pool的延伸

  前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析. 8.1 理解MySQL的Query Optimizer 8.1.1 MySQL Query Optimizer是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,这就是我们本节将要重点分析的My

前言: MySQL Replication 是 MySQL 非常有特色的一个功能,他能够将一个 MySQL Server 的 Instance 中的数据完整的复制到另外一个 MySQL Server 的 Instance 中.虽然复制过程并不是实时而是异步进行的,但是由于其高效的性能设计,延时非常之少.MySQL 的 Replication 功能在实际应用场景中被非常广泛的用于保证系统数据的安全性和系统可扩展设计中.本章将专门针对如何利用 MySQL 的 Replication 功能来提高系统的

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

一.MYSQL的索引 索引(Index):帮助Mysql高效获取数据的一种数据结构.用于提高查找效率,可以比作字典.可以简单理解为排好序的快速查找的数据结构.索引的作用:便于查询和排序(所以添加索引会影响where 语句与 order by 排序语句).在数据之外,数据库还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据.这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这些数据结构就是索引.索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,所以索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上.我们平时所说

一.Mysql binlog日志有三种格式,分别为ROW.Statement以及MiXED.Row LevelBinary Log会记录成[每一行数据被修改的形式],然后在Slave端再对相同的数据进行修改.如果修改了表的结构,那么binlog日志记录的是重新创建表,在插入字段.update等操作语句,而不是的alter的动作.优点:在Row Level模式下,Binnary Log可以不记录执行的Query语句的上下文相关信息,只要记录哪一行修改了,修改成什么样子.Row Level会详细的记