一次mysql多表查询(left jion)优化案例 在新上线的供需模块中,发现某一个查询按钮点击后,出不来结果,找到该按钮对应sql手动执行,发现需要20-30秒才能出结果,所以服务端程序判断超时,故先不显示结果 以下是对这条查询的优化记录 1 数据库配置 数据库配置:4C8G 主表数据:3W+ 2 sql语句 提取sql语句,简化如下 SELECT taba.id, taba.title, taba.type, taba.end_time, tabb.username, tabc.orgna

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

MySQL如果频繁的修改一个表的数据,那么这么表会被锁死.造成假死现象. 比如用Navicat等连接工具操作,Navicat会直接未响应,只能强制关闭软件,但是重启后依然无效. 解决办法: 首先执行: show full processlist;  //列出当前的操作process,一般会看到很多waiting的process,说明已经有卡住的proces了,我们要杀死这些process!! 再执行: kill processid;  //processid表示process的id,比如kill

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

首先考虑如下因素: 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级? 7.表

一.数据导入 mysqlimport -uroot oa d:/aa.txt --fields-terminated-by=, --fields-optionally-enclosed-by= --lines-terminated-by=\r\n 或者 load data infile 'd:/students.txt' into table stu fields terminated by '\,'  lines terminated by '\n' 其中:aa为要导入的数据表名,fields

# ---- 测试数据 ---- # 表1 CREATE TABLE temp_x AS AS c_id, 1.11 AS c_amount FROM DUAL UNION ALL AS c_id, 1.22 AS c_amount FROM DUAL; # 表2 CREATE TABLE temp_y AS AS c_id, 1.43 AS c_amount FROM DUAL UNION ALL AS c_id, 1.44 AS c_amount FROM DUAL; # 查询 SELECT

SELECT column_name,column_comment,data_type FROM information_schema.columns WHERE table_name='表名' AND table_schema = "数据库名";

地址:https://database.51cto.com/art/201902/592522.htm 虽然是广告文,但整体可读性尚可.

今天使用mysql登录数据库,use一个表的时候出现警告信息,详细如下: 后来上网查了一下,出现问题的原因是: 进入mysql时,没有使用  -A  参数 平时我们习惯使用:mysql -hhostname  -uusername -ppassword -Pport 使用参数-A:mysql  -hhostname  -uusername  -ppassword  -Pport  -A -A参数解释: 当我们打开数据库,即use dbname时,要预读数据库信息,加上-A参数后,就不预读数据库信

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 项目说明:该笔记的背景为电商平台项目,电商项目由于其高并发.多线程.高耗能等特性,在众多的项目类型中涉及的技术面最广,故以此为例作为案例: 项目说明: ​ 主要功能模块: ​ 对于一个项目的立项,从需求分析到技术栈的决定,其中的业务执行都离不开持久层中对数据库的操作,数据库的库.表设计等规范对项目的高效.可用性都具有很大的影响. 以下:对数据库的相关规范进行分析及说明: 数据库设计规范包括: 数据库命

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第二部分 数据库性能优化二:数据库表优化 优化①:设计规范化表,消除数据冗余 数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要.避免数据库操作异常的数据库设计方式.满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式 先给大家看一下百度百科给出的定义: 第一范式(1NF)无重复的列 所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域

项目中,评论数,关注数等数据,是实时更新的.+1,-1 这种. 有的时候,可能统计不准确. 需要写一个统计工具,更新校准下. 用Java写SQL和函数,代码很清晰,方便扩展,但是太慢了. 为了简单起见,只写sql来统计,然后更新.(不想写存储过程) 语句如下: #更新一个人的 关注数 followingCount update behavior_redman_count a inner join ( select memberId,count(*) as followingCount from

为了求解问题时思路清晰,建议先分列查询,再将列合并到一个表中,这样相当于将复杂问题拆解为简单问题,一一解决.优点是避免所有问题混在一起,代码逻辑清晰,可迁移性强,下次遇到类似的查询问题能快速求解,缺点是代码看起来不够简洁,存在代码冗余的问题. 一.适用场景和方法 (1)适用场景 考虑查询过程中是否存在以下情况: 查询某些列时需要分组才能得到,某些列不需要分组就能得到: 查询某些列时需要where条件,某些列不需要where条件: 查询这些列时需要多次用到不同的表: 某一个列或几个列的查询过程很复

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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

业务:一个表中有很多数据(id为自增主键),在这些数据中有个别数据出现了重复的数据. 目标:需要把这些重复数据删除同时保留第一次插入的那一条数据,还要保持其它的数据不受影响. 解题过程: 第一步:查出所有要保留的下来的数据的id(save_id) SELECT id as save_id FROM yujing.alarm_event_info_snapshot aeis where aeis.event_id in (SELECT ae.id FROM yujing.alarm_event a

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