MySQL语句优化的原则
欢迎进入Linux社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 1、使用索引来更快地遍历表。 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
欢迎进入Linux社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入
1、使用索引来更快地遍历表。
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( > , =,
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;
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好,恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引,维护索引集合就要做相应的更新工作。
2、在海量查询时尽量少用格式转换。
3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语,任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。
4、任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
5、IN、OR子句常会使用工作表,使索引失效。如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
6、只要能满足你的需求,应尽可能使用更小的数据类型:例如使用MEDIUMINT代替INT
7、尽量把所有的列设置为NOT NULL,如果你要保存NULL,手动去设置它,而不是把它设为默认值。
8、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型
9、如果你的数据只有你所知的少量的几个。最好使用ENUM类型
10、正如graymice所讲的那样,建立索引。
以下是我做的一个实验,可以发现索引能极大地提高查询的效率:
我有一个会员信息表users,里边有37365条用户记录:
在不加索引的时候进行查询:
sql语句A:
复制内容到剪贴板
代码:
select * from users where username like %许%;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录
sql语句B:
复制内容到剪贴板
代码:
select * from users where username like 许%;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录
sql语句C:
复制内容到剪贴板
代码:
select * from users where username like %许;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录
为username列添加索引:
复制内容到剪贴板
代码:
create index usernameindex on users(username(6));
再次查询:
sql语句A:
复制内容到剪贴板
代码:
select * from users where username like %许%;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 共找到960条记录
[1] [2]

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

数据集成简化:AmazonRDSMySQL与Redshift的零ETL集成高效的数据集成是数据驱动型组织的核心。传统的ETL(提取、转换、加载)流程复杂且耗时,尤其是在将数据库(例如AmazonRDSMySQL)与数据仓库(例如Redshift)集成时。然而,AWS提供的零ETL集成方案彻底改变了这一现状,为从RDSMySQL到Redshift的数据迁移提供了简化、近乎实时的解决方案。本文将深入探讨RDSMySQL零ETL与Redshift集成,阐述其工作原理以及为数据工程师和开发者带来的优势。

MySQL能处理多个并发连接,利用多线程/多进程为每个客户端请求分配独立执行环境,确保不受干扰。但并发连接数量受系统资源、MySQL配置、查询性能、存储引擎和网络环境影响。优化需要考虑代码层面(编写高效SQL)、配置层面(调整max_connections)、硬件层面(提升服务器配置)等多方面因素。

MySQL修改表结构时,通常使用元数据锁,可能导致锁表。为了减少锁的影响,可采取以下措施:1. 使用在线DDL保持表可用;2. 分批执行复杂修改;3. 在小表或非高峰期操作;4. 使用PT-OSC工具实现更精细的控制。

1.使用正确的索引索引通过减少扫描的数据量来加速数据检索select*fromemployeeswherelast_name='smith';如果多次查询表的某一列,则为该列创建索引如果您或您的应用根据条件需要来自多个列的数据,则创建复合索引2.避免选择*仅选择那些需要的列,如果您选择所有不需要的列,这只会消耗更多的服务器内存并导致服务器在高负载或频率时间下变慢例如,您的表包含诸如created_at和updated_at以及时间戳之类的列,然后避免选择*,因为它们在正常情况下不需要低效查询se

MySQL无法直接在Android上运行,但可以通过以下方法间接实现:使用轻量级数据库SQLite,由Android系统自带,无需单独服务器,资源占用小,非常适合移动设备应用。远程连接MySQL服务器,通过网络连接到远程服务器上的MySQL数据库进行数据读写,但存在网络依赖性强、安全性问题和服务器成本等缺点。

MySQL 可返回 JSON 数据。JSON_EXTRACT 函数可提取字段值。对于复杂查询,可考虑使用 WHERE 子句过滤 JSON 数据,但需注意其性能影响。MySQL 对 JSON 的支持在不断增强,建议关注最新版本及功能。

MySQL 有免费的社区版和收费的企业版。社区版可免费使用和修改,但支持有限,适合稳定性要求不高、技术能力强的应用。企业版提供全面商业支持,适合需要稳定可靠、高性能数据库且愿意为支持买单的应用。选择版本时考虑的因素包括应用关键性、预算和技术技能。没有完美的选项,只有最合适的方案,需根据具体情况谨慎选择。

MySQL数据库性能优化指南在资源密集型应用中,MySQL数据库扮演着至关重要的角色,负责管理海量事务。然而,随着应用规模的扩大,数据库性能瓶颈往往成为制约因素。本文将探讨一系列行之有效的MySQL性能优化策略,确保您的应用在高负载下依然保持高效响应。我们将结合实际案例,深入讲解索引、查询优化、数据库设计以及缓存等关键技术。1.数据库架构设计优化合理的数据库架构是MySQL性能优化的基石。以下是一些核心原则:选择合适的数据类型选择最小的、符合需求的数据类型,既能节省存储空间,又能提升数据处理速度
