--表结构 CREATE TABLE `address` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `code_value` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '区域编码', `name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '区域名称', `remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '说明', `pid` varchar(32) DEFAULT NUL

MySQL查询执行路径 1. 客户端发送一条查询给服务器: 2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 3. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: 4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 5. 将结果返回给客户端. 查询缓存(query cache) 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据.这个检查是通过一个对大小写敏感

SQL优化 MySQL版  - -B树索引详讲 作者:Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 为什么要进行SQL优化呢?很显然,当我们去写sql语句时: 1会发现性能低 2.执行时间太长, 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳,以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理 SQL语句执行过程分析 1.编写过程: 编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序: select from join on where 条件 group by 分组 h

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b));Query OK, 0 rows affected (0.

网站或服务的性能关键点很大程度在于数据库的设计(假设你选择了合适的语言开发框架)以及如何查询数据上. 我们知道MySQL的性能优化方法,一般有建立索引.规避复杂联合查询.设置冗余字段.建立中间表.查询缓存等,也知道用EXPLAIN来查看执行计划. 但对MySQL复杂查询语句执行过程和内部机制,MySQL Optimizer本身所做优化以及查询语句调整对性能所产生的影响及其原因知之甚少. 本文试图对其中的一些关键概念如执行过程.索引使用等做比较深入的探讨,知其然,知其所以然, 这样可以避免在原本通

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

B-树由来 定义:B-树是一类树,包括B-树.B+树.B*树等,是一棵自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.B-树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般被用在文件系统及数据库中. 先来看看为什么会出现B-树这类数据结构. 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,如 AVL 树,红黑树等.这些树在一般情况下查询性能非常好,但当数据非常大的时候它们就无能为力了.原因当数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘

背景 最近一直忙于手上澳洲线上项目的整体迁移和升级的准备工作,导致博客和公众号停更.本周终于艰难的完成了任务,借此机会,总结一下项目中遇到的一些问题. EF Core一直是我们团队中中小型项目常用的ORM框架,在使用SQL Server作为持久化仓储的场景一下,一直表现还中规中矩.但是在本次项目中,项目使用了MySql作为持久化仓储.为了与EF Core集成,团队使用了Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql作为EF Core For MySql的扩展.在开发过程中,团队

索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据.索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找. 索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引.要介绍 B+ 树索引,就不得不提二叉查找树,平衡二叉树和 B 树这三种数据

Mysql查询语句执行原理 数据库查询语句如何执行?语法分析:首先进行语法分析,对使用sql表示的查询进行语法分析,生成查询语法分析树.语义检查:检查sql中所涉及的对象以及是否在数据库中存在,用户是否具有操作权限等视图转换:将语法分析树转换成关系代数表达式,称为逻辑查询计划:查询优化:在选择逻辑查询计划时,会有多个不同的表达式,选择最佳的逻辑查询计划:代码生成:必须将逻辑查询计划转换成物理查询计划,物理查询计划不仅能指明要执行的操作,也给出了这些操作的执行顺序,每步所用的算法,存储数据的方式以

引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业.毕竟现在对后端开发的要求越来越高,大家要做好各种准备. 因此,大家有可能遇到如下问题 为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树? 回答这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 文末附面试指南! 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和B+

为什么 MySQL 使用 B+ 树是面试中经常会出现的问题,很多人对于这个问题可能都有一些自己的理解,但是多数的回答都不够完整和准确,大多数人都只会简单说一下 B+ 树和 B 树的区别,但是都没有真正回答 MySQL 为什么选择使用 B+ 树这个问题,我们在这篇文章中就会深入分析 MySQL 选择 B+ 树背后的一些原因. 概述 首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负

引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业. 今天讲的这个主题,是<面试官:谈谈你对mysql索引的认识>,里头提到的一个坑. 也就是说,如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和

众所周知,MySQL的索引使用了B+树的数据结构.那么为什么不用B树呢? 先看一下B树和B+树的区别. B树 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.普遍运用在

简述一下索引: 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构:索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引就会进行全表扫描:还有可以进行多字段组成联合索引,但是要符合最左匹配原则要求. 如果使用覆盖索引就可以不回表扫描. 索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN)).Hash索引 B树索引 O(1) 1.由于底层是使用hash表,以key-value存储,无法直接通过索引查询,只选择一个数据

有时候我们执行MySQL查询的时候,查询语句没有加order by,但是发现结果总是已经按照id排序好了的,难道MySQL就是为了好看给我们排序 如上图数据,是我查询了语句 SELECT * from employees WHERE first_name like "be%": 看结果是按照emp_no排序,其中first_name上是有索引的. 首先我们需要搞清楚MySQL回表,回表是指在我们利用的索引树(比如上述语句用到的first_name字段索引)的数据不能满足我们select

mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时

1.开篇 之前上一篇的随笔基本上是单表的查询,也是mysql查询的一个基本.接下来我们要看看两个表以上的查询如何得到我们想要的结果. 在学习的过程中我们一起进步,成长.有什么写的不对的还望可以指出. 2.查询 (1)多表之间的查询(笛卡尔积) 100* 100 = 10000   查询的数据量可能非常大 SELECT pj_appoint_order.user_name,pj_user_account.account_name FROM pj_appoint_order,pj_user_acco

Mysql 查询练习 ---创建班级表 create table class( cid int auto_increment primary key, caption ) )engine=innodb default charset=utf8; ---创建学生表 create table student( sid int auto_increment primary key, sname ), gender ) default '男', class_id int )engine=innodb d

mysql 查询去重 distinct   待完善内容..