背景 有两张表,都是主键递增,类似于主表和明细表: statistics_apply:统计申请表,主键applyId,7万多条记录 statistics_apply_progress:统计申请进度表(申请统计的状态变更记录表),主键progressId,字段applyId保存的是上表的主键,30多万条记录 现在我们需要通过多个applyId查询对应的最新的progress记录. 当前数据库版本:5.6.16-log 原SQL SELECT p2.APPLY_ID, p2.TASK_MESSAGE

标量子查询优化 当使用另外一个SELECT 语句来产生结果中的一列的值的时候,这个查询必须只能返回一行一列的值.这种类型的子查询被称为标量子查询 在某些情况下可以进行优化以减少标量子查询的重复执行,但更糟糕的场景是每一行都需要标量子查询的执行. explain plan for SELECT B.EMP_NO, B.CUST_NO, B.CUST_NAME, A.CARD_NO, A.TRANS_AMT, A.TRANS_ATTR, /*(0 ?? 1 鲁盲 2 鲁盲?禄?4 ??)*/ A.T

问题背景 在开发项目过程中,客户要求使用gbase8s数据库(基于informix),简单的分页页面响应很慢.排查发现分页sql是先查询出数据在外面套一层后再取多少条,如果去掉嵌套的一层,直接获取则很快.日常使用中postgresql并没有这样的操作也很快,这是为什么呢? 说明 在数据库实现早期,查询优化器对子查询一般采用嵌套执行的方式,即父查询中的每一行,都要执行一次子查询,这样子查询会执行很多次,效率非常低. 本篇主要讲postgresql针对子查询的优化. 项目中使用子查询的地方非常多,如

MySQL实验 子查询优化双参数limit 没想到双参数limit还有优化的余地,为了亲眼见到,今天来亲自实验一下.   实验准备 使用MySQL官方的大数据库employees进行实验,导入该示例库见此 准备使用其中的employees表,先查看一下表结构和表内的记录数量 mysql> desc employees; +------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key

参考书籍<mysql是怎样运行的> 非常推荐这本书,通俗易懂,但是没有讲mysql主从等内容 书中还讲解了本文没有提到的子查询优化内容, 本文只总结了常见的子查询是如何优化的 系列文章目录和关于我 一丶单表访问方法 mysql执行查询语句的方法叫做访问方法,同一语句使用不同的访问方法执行,查询结果都是一样的,但是不同的查询方法效率差距很大,mysql优化器会选择成本最低的访问方法,理解访问方法对我们理解索引有益处 1.const 查询可以通过主键或者唯一索引与常数进行等值比较来定位一条记录,这

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

子查询存在的意义是解决多表查询带来的性能问题. 子查询返回单行多列: ANY三种用法: ALL两种用法: HAVING中的子查询返回单行单列: SELECT中使用子查询:(了解就好,避免使用这种方法!)

子查询优化 上拉子连接 上拉子连接主要是把ANY和EXIST子句转换为半连接 void pull_up_sublinks(PlannerInfo *root) { Node *jtnode; //子连接上拉生成的结果 Relids relids; /* Begin recursion through the jointree ,jointree代表From和join子句*/ jtnode = pull_up_sublinks_jointree_recurse(root, (Node *) roo

摘要:相信大家都使用过子查询,因为使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,比较灵活,我也喜欢用,可最近因为一条包含子查询的select count(*)语句导致点开管理系统的一个功能模块列表时,耗时44几秒,到了不可容忍的地步,定位发现是因为未加索引和用了子查询导致,不加索引导致查询慢好理解,但子查询也会引起查询效率过低吗?没错,所以本文就以这次案例来重新认识下MySQL子查询. 特别说明:本文介绍的是在MySQL5.5.6版本下子查询的案例,5.5.29版本的我也

今天用到要查询七天内都没有装机的门店信息,首先想到了用not in,先把装机的userid查出来,然后再id not in,但是这样就必须使用子查询,数据量少还可以,数据量大了的话,肯定效率特别低,因为MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表.然后外层查询语句再临时表中查询记录.查询完毕后,MySQL需要撤销这些临时表.因此,子查询的速度会受到一定的影响.如果查询的数据量比较大,这种影响就会随之增大. 首先使用: select * from v9_wba_account where

优化:子查询改写成关联查询 线上遇到问题,查询较慢,如为对应SQL的查询执行计划: localhost.\G . row *************************** id: select_type: PRIMARY table: bar_user_6 type: ref possible_keys: bid key: bid key_len: ref: const rows: filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index . row

在很多业务场景中,会使用NOT EXISTS语句来确保返回数据不存在于特定集合,部分场景下NOT EXISTS语句性能较差,网上甚至存在谣言"NOT EXISTS无法走索引". 首先需要明确的是:索引不是万能的,使用索引的执行计划并不一定就是最好的执行计划. 以某监控平台为例,使用NOT EXISTS的SQL为: SELECT count(1)FROM t_monitor mWHERE NOT exists(    SELECT 1    FROM t_alarm_realtime A

今天想的利用explain与progiling分析下语句然后进行优化.本文重点是如何通过explain与profiling分析SQL执行过程与性能.进而明白索引的重要性. 表的关系如下所示: 原始的查询SQL:(根据用户的ID查看用户的权限) SELECT * FROM permission WHERE permissionid IN(SELECT permissionid FROM rolepermission WHERE roleid IN(SELECT roleid FROM user_r

1.什么是子查询.表关联查询: 子查询:是指在主sql语句中的select或where子句中使用select查询语句:select a.name,(select b.name from b where b.id=a.id) from a where a.name lik 'a%' 表关联查询:指多个表联合查询.select a.name,b.name from a,b where a.id=b.id and a.name like 'a%'; 尽管联合查询性能并不佳.可是和 MySQL 的子查询

开发人员给了一个sql ,结构如下delete from B where ID in (select NID from H where guid='xxx'); 内部sql满足条件的结果集只有一条,但是整个删除操作执行了将近1分钟,如果是将结果集放在括号里或者将in改为= ,执行的速度可以实现毫秒级别 但是如果内部查询结果集多于一行,采用第一种方案的话需要更改程序,后来又试了一种更改为join,速度也是极快. 测试表,t1.id上有索引,t2.id无索引 mysql> select * from

目录 1.事故现场 1.1 在使用 Insert into Table2 select * from Table1 将表1的数据插入到表2时,报错如下: 1.2 sql 语句 2.推测 3.解决方案 4.总结 1.事故现场 1.1 在使用 Insert into Table2 select * from Table1 将表1的数据插入到表2时,报错如下: 子查询返回的值不止一个.当子查询跟随在 =.!=.<.<=.>.>= 之后,或子查询用作表达式时,这种情况是不允许的 1.2 s

semi-join Materialization 是用于semi-join的一种特殊的子查询物化技术.通常包含两种策略:1.Materialization/lookup2.Materialization/scan 考虑一个查询欧洲有大城市的国家: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 7*1000*1000) and Country.c

LooseScan执行semi-join子查询的一种策略. 我们将通过示例来演示这种松散(LooseScan)策略.假设,我们正在查找拥有卫星的国家.我们可以通过以下查询获得它们(为了简单起见,我们忽略了多个国家财团拥有的卫星): select * from Country where Country.code in (select country_code from Satellite); 假设,在Satellite.country_code上有一个索引.如果我们使用该索引,我们将按卫星所属国

FirstMatch执行semi-join子查询的一种策略. 类似于MySQL 5.x中如何执行in.exists子查询. 让我们以搜索拥有大城市的国家为例: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 1*1000*1000) and Country.continent='Europe'; 假设,我们的执行计划是找到欧洲的国家,然后,对于每个

duplicate weedout是执行semi-join子查询的一种策略. 将semi-join作为一个常规的inner join.然后使用一个临时表,将重复的记录排除. 假设,你有一个查询,你在寻找一个大城市人口占总人口33%以上的国家: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 0.33 * Country.Population and

,,,) ) LIMIT 第一种方式in where:2000ms SELECT COUNT(*) AS tp_count FROM xxx_b2c_orders o ,,,) and from xxx_invite_invite i , , ) ); 第二种方式exists:1600ms ,,,) ,,) 第三种方式join:110ms 效果非常明显