在进行多个表联合查询的时候,使用索引可以显著的提高速度,刚才用SQLite做了一下测试. 建立三个表: create table t1 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not null);create table t2 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

一.MySQL的架构 连接器 连接池,安全认证.线程池.连接限制.检查内存.缓存 SQL接口 DML.DDL SQL解析器,对SQL语句的权限检查.解析为二进制程序 优化器,优化访问路径 缓存cache,buffer 存储引擎 innodb 文件系统 日志 二.查询缓存(Query Cache) SQL语句 查询缓存 解析器 解析树 预处理 查找最好的查询路径 查询优化SQL语句 执行计划 API调用存储引擎 调用数据,返回结果 缓存SELECT操作或预处理查询的结果集和SQL语句,当有新的SE

1. 理解ROWID ROWID是由Oracle自动加在表中每行最后的一列伪列,既然是伪列,就说明表中并不会物理存储ROWID的值:你可以像使用其它列一样使用它,只是不能对该列的值进行增.删.改操作:一旦一行数据插入后,则其对应的ROWID在该行的生命周期内是唯一的,即使发生行迁移,该行的ROWID值也不变.SELECT t.rowid,t.* FROM DM_COMM_PREM_LIST t where LIST_ID= '3106355531'; 2. SQL优化器优化方式1)基于规则的优化

大家都知道在MySQL中,MyISAM比InnoDB查询快,但很多人都不知道其中的原理. 今天我们就来聊聊其中的原理,另外也验证下是否MyISAM比InnoDB真的查询快. 在探索其中原理之前,我们先验证下查询速度. 验证 下面我们一起来验证两个问题: 1.通过主键查询,MyISAM是否比InnoDB查询快? 2.通过非主键字段查询,MyISAM是否比InnoDB查询快? 验证前准备 订单表结构: CREATE TABLE `trade` ( `id` INT(11) NULL DEFAULT

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

本文由作者郑智辉授权网易云社区发布. 0.前言 本文通过分析线上MySQL慢查询日志,定位出现问题的SQL,进行业务场景分析,结合索引的相关使用进行数据库优化.在两次处理问题过程中,进行的思考. 1.简要描述 在九月底某个新上的游戏业务MySQL慢查询日志 # Time: 2017-09-30T14:56:13.974292+08:00 # Query_time: 6.048835  Lock_time: 0.000038 Rows_sent: 0  Rows_examined: 1288441

SELECT t0.ID as id, t0.`NAME` as name, t0.PHONE as phone, t0.`CITY_CODE` as cityCode, t0.SHOOTING_TIME as shootingTime, t0.REMARK as remark, t0.SOURCE_FROM as sourceFrom,-- 平台来源 t0.REFER as refer, t0.UPDATE_TIME as updateTime, CONCAT(IFNULL(t0.SHOOTI

通常数组不直接保存值,而是通过保存值的list.然后对list中的“值”使用equals方法比较,这部分查询速度自然慢.但是如果有好的散列函数,数组的每个位置就只有较少的“值”.因此,不是查询所有的list,而是快速跳到数组的某个位置,只对很少的额元素进行比较,这就是HashMap会如此之快的原因. 这里解释一下数组的“键”,数组并不保存键本身,而是通过“键”对象生成一个数字,将其作为数组的下标索引.这个数字就是散列码,有定义在Object中的hashcode生成(也称散列函数).你的类总是应该

mysql逻辑架构 和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用.主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离.这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎. 1.连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信.主要完成一些类似于连接处理.授权认证.及相关的安全方案.在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

掌握了查询数据的方法之后,你也就将数据库的 CRUD 操 作全部学完了.不过千万不要因此而放松,因为查询数据也是在 CRUD 中最复杂的一种 操作. 我们都知道 SQL 的全称是 Structured Query Language,翻译成中文就是结构化查询语言. 它的大部功能都是体现在“查”这个字上的,而“增删改”只是其中的一小部分功能.由于 SQL 查询涉及的内容实在是太多了,因此在这里我不准备对它展开来讲解,而是只会介绍 Android 上的查询功能.如果你对 SQL 语言非常感兴趣,可以找

建表KeyLevelStat (无主键),2个索引: CREATE TABLE KeyLevelStat( [Date] [int] NOT NULL, [Num] [varchar](8), [R0] [decimal](6, 3) NULL, ) GO CREATE CLUSTERED INDEX IX_KeyLevelStatDate ON KeyLevelStat (Date DESC) CREATE CLUSTERED INDEX IX_KeyLevelStatNum ON KeyLe

最近搞Sqlite本地查询,需求为查询某时间段内的数据,在SQL中我们都知道为: select * from tblName where rDate Between '2008-6-10' and  '2008-6-12' select * from tblName where rDate Between '2008-6-10' and '2008-6-12' 这样子是没有问题的,但是在Sqlite中我们这样子写是得不到结果的,试了好多次终于发现在规律,我们写成如下: select * from

众所周知,增加索引是提高查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条如果如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where key>1 and key<90;   www.2cto.com   如果or前的条件中的列有索引,而后面的列没有索引,那么涉及到的索引都不会被用到,例如:select * from table_name where key1='a' or key2='b';查询也不会如果索引列

1.IN操作符 用IN操作符写出来的SQL直观简单.易于理解.但是在where条件中使用IN操作符是低效的.例如下面这条查询语句: SELECT * FROM tab_a WHERE id IN( SELECT a_id FROM tab_b); 你认为它会怎么执行呢?先从tab_a表中遍历数据,然后拿每行数据的id字段去tab_b表中去查找,只要找到就把这行纳入查询结果. 大错特错!事实上,RDBMS会先执行第4行的子查询,把查出的数据保存到一张临时表中,再执行主查询,利用临时表中的数据去核对

首先本文测试数据100多万的域名的wwwtitle 信息  检索数据: 首先建立临时表格: CREATE TABLE `sph_counter` ( `index_id` ) NOT NULL, `max_id` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`index_id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 csft.complex.conf 文件修改配置: #增量数据索引 区段查询 合并为一个文件实现 测试 配置文件 #数据源 source

int main( void ){    sqlite3 *db=NULL;    char *zErrMsg = 0;    int rc;    //打开数据库连接    rc = sqlite3_open("zieckey.db", &db);    if( rc )    {      fprintf(stderr, "Can't open sqlite: %s/n", sqlite3_errmsg(db));      sqlite3_close(

1.行业调查 索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作).同时,会浪费大量的内存来存储查询结果.喜欢它的问题. 为了避免出现这样的情况.CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据.建立索引.现举比例如以下: s

重建索引 use DATABASE_NAME; ) ) DECLARE @fillfactor INT DECLARE TableCursor CURSOR FOR SELECT OBJECT_SCHEMA_NAME([object_id])+'.['+name+']' AS TableName FROM sys.tables w OPEN TableCursor FETCH NEXT FROM TableCursor INTO @TableName BEGIN SET @sql = 'ALTE