一.什么是视图 视图,是基于一个表或多个表或视图的逻辑表,本身不包含数据,通过它可以对表里面的数据进行查询和修改,视图基于的表称为基表.视图是存储在数据字典里的一条select语句. 通俗地讲,视图就是一条 Select 语句执行后返回的结果集.所以我们在创建视图的时候,主要的工作就落在创建这条 SQL 查询语句上. 二.视图的特性及优点 1.特性: 视图是对若干张基本表的引用,一张虚表,查询语句执行的结果,不存储具体的数据(基本表数据发生了改变,视图也会跟着改变). 可以跟基本表一样,进行增删

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

1.需要优化的sql 最近做一个基于.net mvc和MySQL的仓储系统的优化工作,遇到了一个执行特别慢的SQL语句,经过一番折腾,终于搞定啦,分享一下过程.问题就是下面这个家伙: create or replace view view_task_meter_info as select t1.TASK_ID,t1.task_no,t1.BINDBOX_BARCODE as box_barcode,t1.EQUIP_BAR_CODE,t1.METER_STATUS,t1.ENTITY_TYPE

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说: a.有大量重复值.且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by.group by 发生的列,可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引, 选择度高的列

MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08/ 背景 MySQL引入了Materialization(物化)这一关键特性用于子查询(比如在IN/NOT IN子查询以及 FROM 子查询)优化.具体实现方式是:在SQL执行过程中,第一次需要子查询结果时执行子查询并将子查询的结果保存为临时表 ,后续对子查询结果集的访问将直接通过临时表获得.与此同时,优化器还具有延迟物化子查询的能力,先通过其它条件判断子查询是否真

说明:本文的环境为CENTOS 5.5 64 Bit /Mysql 5.1.50 简介:使用Mysql有一段时间了,期间做了不少关于Mysql优化.设计.维护的工作,这两天有时间做一下简单的总结,方便自己回忆,同时也希望能对大家有点帮助. I            硬件配置优化 CPU选择:多核的CPU,主频高的CPU 内存:更大的内存 磁盘选择:更快的转速.RAID.阵列卡, 网络环境选择:尽量部署在局域网.SCI.光缆.千兆网.双网线提供冗余.0.0.0.0多端口绑定监听 II       

定义:视图是从一个或几个基本表导出的表,它与基本表不同,是一个虚表. 作用: 1.简化操作,不用进行多表查询. 2.当不同种类的用用户共享同一个数据库时,非常灵活,(用户以不同的 方式看待同一数据. 3.视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性. 数据的逻辑独立性是指:如增加新的关系或对原有的关系增加新的 字段,用户的应用程序不受影响. 例如:原有一个Student(Sno,Sname,Ssex,Sage,Sdept)这样一个表. 后来变动为:Sx(Sno,Sname,Sage)和SY(Sno

1:对 MySQL 优化是一个综合性的技术,主要包括:     a.标的设计合理(符合 3NF)     b.添加适当索引(index)(普通索引.主键索引.唯一索引 unique.全文索引)     c.分表技术(水平分隔.垂直分隔)     d.读写(写delete/update/add)分离     e.存储过程(模块化编程,可以提高速度)     f.对 MySQL 配置优化(配置最大并发数,调整缓存大小)     g.MySQL 服务器硬件升级     h.定时的清除不需要的数据,定时

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

Sql语句优化和索引 1.Innerjoin和左连接,右连接,子查询 A.     inner join内连接也叫等值连接是,left/rightjoin是外连接. SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id; SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id; SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM

涨姿势:Mysql 性能优化完全手册 深入理解MySQL服务器架构 客户端层 MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. 中间层 MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数). 所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现:存储过程.触发器.视图等. 存储引擎 最下层为存储引擎负责MySQL中的数据存储和提取.中间的服务层通过API与存储引擎通信,这些API接口屏蔽了不同存储引

MySQL数据库优化详解 mysql表复制 复制表结构+复制表数据mysql> create table t3 like t1;mysql> insert into t3 select * from t1;mysql索引 ALTER TABLE用来创建普通索引.UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (colu

MySQL Optimization 优化原理 MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构,来自:高性能MySQL MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

mysql数据库优化课程---17.mysql索引优化 一.总结 一句话总结:一些字段可能会使索引失效,比如like,or等 1.check表监测的使用场景是什么? 视图 视图建立在两个表上, 删除了其中的一个表,check 视图的时候会有错误提示信息 mysql> check table v_user;---------------------------------------------------------------------------+| yzmedu.v_user | che

mysql数据库优化课程---13.mysql基础操作 一.总结 一句话总结:mysql复制表,索引,视图 1.mysql如何复制表? like select * 1.复制表结构 create table student like user; 2.复制表内容insert into student select * from user; 2.mysql中如何查看索引? show index show index from user\G 3.mysql普通索引如何创建和删除? create inde

1.选取最适用的字段属性 MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为char(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARchar这种类型也是多余的,因为char(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段.另外一个提高效率的方法是

mysql表复制 1.复制表结构 create table student like user; 2.复制表内容 insert into t3 select * from t1; mysql索引 1.查看索引 show index from user\G 2.普通索引 1)创建 create index i_age on user(age); 2)删除 drop index i_age on user; 3.唯一索引 1)create unique index u_username on use

说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *.不使用NULL字段.合理创建索引.为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必.因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用. MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图