


Das Lösen von SQL-Problemen wird Ihr Verständnis von MySQL auf jeden Fall einen Schritt weiterbringen!
SQL教程栏目介绍如何更有效理解MySQL
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属性表(product_props)结构如下
数据量800W以上
字段名 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
id | int | id |
pn_id | int | 属性类型 |
pv_id | int | 属性值 |
product_id | int | 产品ID |
其中product_id与pn_id,pv_id是一对多的关系。
数据类似这样:
product_id | pn_id | pv_id |
---|---|---|
10970 | 5 (型号) | 135 (苹果9) |
10970 | 11 (内存) | 23 (512G) |
10970 | 10 (颜色) | 17 (土豪金) |
10970 | 8 (网络) | 6(5G) |
10980 | 5 | 135 |
10980 | 11 | 24 (1024G) |
10980 | 10 | 16 (极光蓝) |
产品表(product)结构如下
数据量40W以上
字段名 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
product_id | int | product_id |
type_id | int | 类型id |
brand_id | int | 品牌id |
model_id | int | 型号id |
status | tinyint | 状态 |
数据类似以下:
product_id | type_id | brand_id | model_id | status |
---|---|---|---|---|
10970 | 1(手机) | 1(苹果) | 1(Iphone8) | 1(正常) |
10980 | 1(手机) | 1(苹果) | 1(Iphone8X) | 3(已售) |
10981 | 1(手机) | 1(苹果) | 1(Iphone8XP) | 1(正常) |
问题
找出型号为苹果9同时内存为512G,颜色为土豪金,状态为正常的产品总数,
ps : 属性条件可能会有超过10组。
要求
性能第一,杜绝聚合函数等
原问题的解决方案性能排行
- 来自 @Kamicloud的 exist方案
SELECT sql_no_cache `product_id` FROM `zx_tests` AS a WHERE `pn_id` = 101 AND `pv_id` = 59 AND EXISTS( SELECT sql_no_cache * FROM `zx_tests` WHERE a.product_id = product_id and `pn_id` = 101 AND `pv_id` = 171); 2 组条件下 0.657,3 组 0.695,4 组 0.759,5 组 0.743 (单独查属性表)
- 来自 @Elijah_Wang的子查询方案
SELECT `product_id` FROM `product` WHERE `pn_id` = 5 AND `pv_id` = 135 AND `product_id` IN (SELECT `product_id` FROM `product` WHERE `pn_id` = 11 AND `pv_id` = 23); 2 组条件下 0.729,3 组 0.75,4 组 0.730,5 组 0.757 (新问题之前)
新问题之后的性能排行
- 来自 @Elijah_Wang的子查询方案
select SQL_NO_CACHE count(1) from pdi_product a join ( SELECT distinct product_id FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 5 AND `pv_id` = 127 AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 11 AND `pv_id` = 22 ) AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 10 AND `pv_id` = 18 ) AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 8 AND `pv_id` = 6 ) AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 9 AND `pv_id` = 1 ) ) b on a.product_id = b.product_id where a.status = 1;
耗时1.5-1.56 (执行10次的范围)
- expain分析:
select SQL_NO_CACHE count(1) from pdi_product a where a.status = 1 and a.product_id in (SELECT distinct product_id FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 5 AND `pv_id` = 127 AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 11 AND `pv_id` = 22 ) AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 10 AND `pv_id` = 18 ) AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 8 AND `pv_id` = 6 ) AND `product_id` IN ( SELECT `product_id` FROM `product_props` WHERE `pn_id` = 9 AND `pv_id` = 1 ))
耗时0.69-0.72(执行10次的范围)
- explain分析:
- 来自 @Kamicloud的 exist方案
SELECT SQL_NO_CACHE count(1) FROM product a WHERE a.STATUS = 1 AND a.product_id IN ( SELECT DISTINCT `product_id` FROM `product_props` AS a WHERE a.`pn_id` = 5 AND a.`pv_id` = 127 AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 11 AND `pv_id` = 22 ) AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 10 AND `pv_id` = 18 ) AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 9 AND `pv_id` = 1 ) AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 8 AND `pv_id` = 6 ) );
耗时5.7-5.85 (执行10次的范围)
- explain分析:
SELECT SQL_NO_CACHE count(1) FROM pdi_product a join (SELECT DISTINCT `product_id` FROM `product_props` AS a WHERE a.`pn_id` = 5 AND a.`pv_id` = 127 AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 11 AND `pv_id` = 22 ) AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 10 AND `pv_id` = 18 ) AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 9 AND `pv_id` = 1 ) AND EXISTS ( SELECT product_id FROM `product_props` WHERE a.product_id = product_id AND `pn_id` = 8 AND `pv_id` = 6 ) ) b on a.product_id = b.product_id WHERE a.STATUS = 1
耗时5.7-6.0(执行10次的范围)
- explain分析:
可以看到如果单纯查属性表,第一位的速度是最快的,可要查产品状态后,速度反而不如子查询。
经explain分析,第一个子查询速度之所以快是因为它的sql简单,select_type皆为simple。
而不管是join还是exists的方式,select_type大多为DERIVED,DEPENDENT SUBQUERY。
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Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.

1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.

Der MySQL -Primärschlüssel kann nicht leer sein, da der Primärschlüssel ein Schlüsselattribut ist, das jede Zeile in der Datenbank eindeutig identifiziert. Wenn der Primärschlüssel leer sein kann, kann der Datensatz nicht eindeutig identifiziert werden, was zu Datenverwirrung führt. Wenn Sie selbstsinkrementelle Ganzzahlsspalten oder UUIDs als Primärschlüssel verwenden, sollten Sie Faktoren wie Effizienz und Raumbelegung berücksichtigen und eine geeignete Lösung auswählen.

MySQL kann mehrere gleichzeitige Verbindungen verarbeiten und Multi-Threading-/Multi-Processings verwenden, um jeder Client-Anfrage unabhängige Ausführungsumgebungen zuzuweisen, um sicherzustellen, dass sie nicht gestört werden. Die Anzahl der gleichzeitigen Verbindungen wird jedoch von Systemressourcen, MySQL -Konfiguration, Abfrageleistung, Speicher -Engine und Netzwerkumgebung beeinflusst. Die Optimierung erfordert die Berücksichtigung vieler Faktoren wie Codeebene (Schreiben effizienter SQL), Konfigurationsstufe (Anpassung von max_connections), Hardwareebene (Verbesserung der Serverkonfiguration).

Die Hauptgründe, warum Sie sich bei MySQL nicht als Root anmelden können, sind Berechtigungsprobleme, Konfigurationsdateifehler, Kennwort inkonsistent, Socket -Dateiprobleme oder Firewall -Interception. Die Lösung umfasst: Überprüfen Sie, ob der Parameter Bind-Address in der Konfigurationsdatei korrekt konfiguriert ist. Überprüfen Sie, ob die Root -Benutzerberechtigungen geändert oder gelöscht und zurückgesetzt wurden. Stellen Sie sicher, dass das Passwort korrekt ist, einschließlich Fall- und Sonderzeichen. Überprüfen Sie die Einstellungen und Pfade der Socket -Dateiberechtigte. Überprüfen Sie, ob die Firewall Verbindungen zum MySQL -Server blockiert.

Wenn MySQL -Modifys -Tabellenstruktur verwendet werden, werden normalerweise Metadatenverriegelungen verwendet, wodurch die Tabelle gesperrt wird. Um die Auswirkungen von Schlösser zu verringern, können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden: 1. Halten Sie Tabellen mit Online -DDL verfügbar; 2. Führen Sie komplexe Modifikationen in Chargen durch; 3.. Arbeiten während kleiner oder absendlicher Perioden; 4. Verwenden Sie PT-OSC-Tools, um eine feinere Kontrolle zu erreichen.

MySQL kann nicht direkt auf Android ausgeführt werden, kann jedoch indirekt mit den folgenden Methoden implementiert werden: Die Verwendung der Leichtgewichtsdatenbank SQLite, die auf dem Android -System basiert, benötigt keinen separaten Server und verfügt über eine kleine Ressourcennutzung, die für Anwendungen für Mobilgeräte sehr geeignet ist. Stellen Sie sich remote eine Verbindung zum MySQL -Server her und stellen Sie über das Netzwerk zum Lesen und Schreiben von Daten über das Netzwerk eine Verbindung zur MySQL -Datenbank auf dem Remote -Server her. Es gibt jedoch Nachteile wie starke Netzwerkabhängigkeiten, Sicherheitsprobleme und Serverkosten.

MySQL kann JSON -Daten zurückgeben. Die JSON_EXTRACT -Funktion extrahiert Feldwerte. Über komplexe Abfragen sollten Sie die Where -Klausel verwenden, um JSON -Daten zu filtern, aber auf die Leistungsauswirkungen achten. Die Unterstützung von MySQL für JSON nimmt ständig zu, und es wird empfohlen, auf die neuesten Versionen und Funktionen zu achten.
