• 关于 mysql大数据order by 的搜索结果

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PHP MySQL Order By 关键词

ethnicity 2019-12-01 22:08:30 7993 浏览量 回答数 0

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本地数据导入后出错求解决

说好打我脸 2019-12-01 21:56:20 7056 浏览量 回答数 3

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mysql数据库中随机推荐未关注用户问题

蛮大人123 2019-12-01 19:49:28 956 浏览量 回答数 1

海外云虚拟主机包年25元/月起

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这在很大程度上是特定于数据库的问题。 我知道PostgreSQL,SQLite,MySQL和Oracle可以通过随机函数进行排序,因此可以在SQLAlchemy中使用它: from sqlalchemy.sql.expression import func, select select.order_by(func.random()) # for PostgreSQL, SQLite select.order_by(func.rand()) # for MySQL select.order_by('dbms_random.value') # For Oracle 接下来,您需要通过所需的记录数来限制查询(例如使用.limit())。 请记住,至少在PostgreSQL中,选择随机记录会带来严重的性能问题。这是一篇很好的文章。

保持可爱mmm 2019-12-02 03:16:25 0 浏览量 回答数 0

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MySQL语句执行需要超过一分钟的时间?mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 12:34:14 0 浏览量 回答数 1

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MySQL 5.6 主要在查询性能的优化、InnoDB改进以支持高吞吐量的事务、NoSQL风格的API、分区功能的改进、数据复制的改进,增加 PERFORMANCE_SCHEMA 库以获得数据库性能信息等。1. 查询性能优化:下推索引条件:具体实现方法不详,意思是将优化 WHERE 语句改进索引条件的处理性能Multi-Range Read:通过随机数据访问来提升 SSD 上的数据读取速度优化文件排序:对一些组合了ORDER BY non_indexed_column 和 LIMIT x 的SQL语句,该特性将大大加速此类语句的执行速度。2. InnoDB 的改进MySQL 5.6 完全集成 InnoDB 作为默认的存储引擎。同时 5.6 版本在使用 InnoDB 上的很多细节做了改进,详情请看这里。3. 提供 NoSQL 风格的 API此举完全是寨 Percona Server 的做法?该功能主要适用于将 MySQL 来作为 NoSQL 使用,而 MySQL 使用的是 memcached 兼容的 API。通过该接口程序访问数据可直达 InnoDB 存储引擎,而无需通过 MySQL 对 SQL 的转换过程,大大提升了数据访问的性能。4. 分区的改进显式分区数据查询,例如:`SELECT * FROM employees PARTITION (p0, p2);DELETE FROM employees PARTITION (p0, p1);UPDATE employees PARTITION (p0) SET store_id = 2 WHERE fname = 'Jill';SELECT e.id, s.city FROM employees AS e JOIN stores PARTITION (p1) AS s ...;`分区数据的导入导出,此功能用于快速的将某个表迁移到分区上:ALTER TABLE e EXCHANGE PARTITION p0 WITH TABLE e2;5. 复制功能的改进优化基于行的数据复制、多线程的数据复制、提升数据复制的一致性和可用性。6. 大大增强 PERFORMANCE_SCHEMA 数据库降低了数据库开销、表IO的信息汇集和监控、表锁信息汇集和监控、会话和用户级别的监控、全局性能信息汇总

落地花开啦 2019-12-02 01:42:25 0 浏览量 回答数 0

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首先,不能依赖 MySQL 的默认排序,它是不可靠的,如果相关排序需要加上 order by。同时,需要注意的是,order by 后的字段的值是相同的,还是可能出现乱序,这个时候再加上分页,就默默地给系统埋下 BUG 啦。所以,需要再加一个字段来排序。例如,select * from tbl order by prior desc, id asc 。其次,回到你的问题,大部分时候,索引都是在磁盘上的写入顺序。一般情况下,不加 order by 语句的时候,MySQL 会索引顺序扫描,那么此时默认按照主键 ID 排序。使用了索引,则查询结果按照索引字段排序。此时,如果是复合索引的话,会按照复合索引字段逐个排序。换句话说,通常情况下,BTree 的结构保证了有序性。但是,频繁操作表,例如把数据不停无序删除然后再无序新增,导致其分裂,或者这个查询是一个大查询而产生临时文件,这种没有强制的外部排序,肯定会无序的。最后频繁操作导致无序有待商榷,该条sql用到了索引没有order by的话就是索引序,当不用 order by的时候如果出现加了新的索引导致sql选择了更合适的索引的时候可能出现意外的顺序,就是和之前的顺序不一样 如果业务上依赖这个顺序可能会有问题

景凌凯 2020-04-22 17:58:32 0 浏览量 回答数 0

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Mysql rand()函数

蛮大人123 2019-12-01 19:50:24 1110 浏览量 回答数 1

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建表:插入数据:创建唯一索引:执行结果:ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'u2@email.com' for key 'idx_email'像这样提示有重复数据,导致创建唯一索引失败。是因为我们插入的email字段的确有重复数据。可以使用group by看看email字段完全不重复的数据。为了让结果看起来比较顺眼,我们使用order by对结果排一下序,这个不是必选项。可以发现,假如表中原本有30条记录,group by得出的结果是只有20条记录,这就说明有10条重复记录。5.删除重复数据只保留id最小的数据,其他重复的都给删掉。执行结果:ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'demo_table' for update in FROM clause这是是MySQL有保护机制,不可以这样操作。如果不是纯使用SQL方式处理,而是通过编程处理,可以把select min(id) from demo_table group by email查询出来的id结果集保存在变量中,然后再执行delete from demo_table where id not id结果集。有一点需要注意的是,可能id结果集很大很大,保存在变量中会吃内存。6.把需要保留的数据id存在临时表中,然后删除重复数据。删除重复数据:

蛮大人123 2019-12-02 01:44:58 0 浏览量 回答数 0

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使用ORDER BY时查询速度慢?mysql

保持可爱mmm 2020-05-13 14:31:26 0 浏览量 回答数 1

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进行多个连接时,tmp表的MySQL错误密钥文件?mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 19:29:19 1 浏览量 回答数 1

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php 上传图片保存到数据库例子 php 上传图片,一般都使用move_uploaded_file方法保存在服务器上。但如果一个网站有多台服务器,就需要把图片发布到所有的服务器上才能正常使用(使用图片服务器的除外)如果把图片数据保存到数据库中,多台服务器间可以实现文件共享,节省空间。 首先图片文件是二进制数据,所以需要把二进制数据保存在MySQL数据库。mysql数据库提供了BLOB类型用于存储大量数据,BLOB是一个二进制对象,能容纳不同大小的数据。 BLOB类型有以下四种,除存储的最大信息量不同外,其他都是一样的。可根据需要使用不同的类型。TinyBlob 最大 255BBlob 最大 65KMediumBlob 最大 16MLongBlob 最大 4G 数据表photo,用于保存图片数据,结构如下: [sql] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 CREATE TABLE `photo` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL auto_increment, `type` varchar(100) NOT NULL, `binarydata` mediumblob NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1 AUTO_INCREMENT=1 ; upload_image_todb.php [php] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 <?php // 连接数据库 $conn=@mysql_connect("localhost","root","") or die(mysql_error()); @mysql_select_db('demo',$conn) or die(mysql_error()); // 判断action $action = isset($_REQUEST['action'])? $_REQUEST['action'] : ''; // 上传图片 if($action=='add'){ $image = mysql_escape_string(file_get_contents($_FILES['photo']['tmp_name'])); $type = $_FILES['photo']['type']; $sqlstr = "insert into photo(type,binarydata) values('".$type."','".$image."')"; @mysql_query($sqlstr) or die(mysql_error()); header('location:upload_image_todb.php'); exit(); // 显示图片 }elseif($action=='show'){ $id = isset($_GET['id'])? intval($_GET['id']) : 0; $sqlstr = "select * from photo where id=$id"; $query = mysql_query($sqlstr) or die(mysql_error()); $thread = mysql_fetch_assoc($query); if($thread){ header('content-type:'.$thread['type']); echo $thread['binarydata']; exit(); } }else{ // 显示图片列表及上传表单 ?> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"> <title> upload image to db demo </title> </head> <body> <form name="form1" method="post" action="upload_image_todb.php" enctype="multipart/form-data"> <p>图片:<input type="file" name="photo"></p> <p><input type="hidden" name="action" value="add"><input type="submit" name="b1" value="提交"></p> </form> <?php $sqlstr = "select * from photo order by id desc"; $query = mysql_query($sqlstr) or die(mysql_error()); $result = array(); while($thread=mysql_fetch_assoc($query)){ $result[] = $thread; } foreach($result as $val){ echo '<p><img src="upload_image_todb.php?action=show&id='.$val['id'].'&t='.time().'" width="150"></p>'; } ?> </body> </html> <?php } ?>

小旋风柴进 2019-12-02 01:59:44 0 浏览量 回答数 0

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mysql百万级数据待优化(group by,sum)

游客ufivfoddcd53c 2020-01-03 19:00:17 0 浏览量 回答数 1

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group、order by 放在最外面处理。######我试过,如果先group再order 得到的结果不正确 我这个sql单独执行可以,转换成视图,嵌套,最后的结果就不一样######mysql表连接,数据量大的话性能比较差。建议建成表模型支撑页面查询。######回复 @折木 : 建成表,group,order的顺序不变,放到外面,别放子查询(视图1,视图2)里。######大哥你说的表模型是什么,有什么关键词吗我去搜索下

爱吃鱼的程序员 2020-06-04 16:22:20 0 浏览量 回答数 0

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MySQL Infobright 数据仓库快速安装笔记? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-05-30 21:41:23 0 浏览量 回答数 1

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Mysql如何准确选出最值得推荐的信息?

落地花开啦 2019-12-01 19:55:25 961 浏览量 回答数 1

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最佳实践 -MySQL-为应用选择和创建最佳索引,加速数据读取

李沃晟 2019-12-01 21:40:05 575 浏览量 回答数 0

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RDS MySQL使用提示:the table &#39;/home/mysql/xxxx/xxxx/#tab_name&#39; is full 的原因和处理

云栖徒骇 2019-12-01 21:23:04 7456 浏览量 回答数 0

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tuser_recharge.user_id 看上去必是 user.id 的子集,你在tuser_recharge(1.5m)上做DISTINCT,再怎么JOIN也没什么用,况且两个语句并不从user表关联取值,所以JOIN是多余的。但真正的问题还是在tuser_recharge的数据量,1.5m数据作DISTINCT,哪怕user_id有索引也不影响DISTINC的执行,mysql会遍历整个索引,1.5m记录,假设索引里单记录执行花费0.00001秒,光遍历索引就需要大概0.000001x1500000=1.5秒,你画出的第一条语句的执行结果就在这个数量级上。这你可以直接跑SELECT DISTINCT user_id FROM tuser_recharge来验证,速度会在一个数量级上。第二条语句要慢很多,是因为除了遍历整个1.5m的索引,还需要产生临时表做SORT(因为ORDER BY),慢是可想而知的。优化的思路,第一是看你是否有用WHERE的可能,即避免让DISTINCT遍历整个索引,而用WHER先缩小范围。SELECT DISTINCT user_idFROM tuser_rechargeWHERE col = xxx如果业务不允许,那么最好的办法不是优化DINSTINCT,而是优化你的架构。通常操作思路是把前端代码和慢SQL语句解耦,做一个MYSQL SLAVE,用一个后台程序定时执行慢语句,把结果存入某个地方,前端语句直接读取这个结果,不经过mysql。这样的好处是前端不会再有伸缩性问题,坏处是牺牲了一定的实时性。如果你控制后台语句每一分钟执行一次,对一般业务也不至于产生什么问题。通常用户前端有一分钟或者几分钟的延迟并不是什么大问题。这样做你在架构上的收益是最大的,因为一个慢语句的成本不只是这个慢语句本身,还会BLOCK其他语句的执行,这是在线系统数据库最应该避免的。

蛮大人123 2019-12-02 01:46:33 0 浏览量 回答数 0

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django数据库操作问题:报错

kun坤 2020-06-06 15:37:57 1 浏览量 回答数 1

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DRDS 错误代码如何解决?

猫饭先生 2019-12-01 21:21:21 7993 浏览量 回答数 0

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技术运维问题 - MYSQL使用 -RDS实例CPU超过100%的分析

李沃晟 2019-12-01 21:43:15 1008 浏览量 回答数 0

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PHP / MySQL中的地理搜索(距离)(性能)?mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 11:58:48 2 浏览量 回答数 1

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对于MySQL 8+:使用递归with语法。 对于MySQL 5.x:使用内联变量,路径ID或自联接。 MySQL 8+ with recursive cte (id, name, parent_id) as ( select id, name, parent_id from products where parent_id = 19 union all select p.id, p.name, p.parent_id from products p inner join cte on p.parent_id = cte.id ) select * from cte; 中指定的值parent_id = 19应设置为id您要选择其所有后代的父级的。 MySQL 5.x 对于不支持通用表表达式的MySQL版本(最高5.7版),您可以通过以下查询来实现: select id, name, parent_id from (select * from products order by parent_id, id) products_sorted, (select @pv := '19') initialisation where find_in_set(parent_id, @pv) and length(@pv := concat(@pv, ',', id)) 这是一个小提琴。 在此,@pv := '19'应将中指定的值设置为id要选择其所有后代的父级的值。 如果父母有多个孩子,这也将起作用。但是,要求每个记录都满足条件parent_id < id,否则结果将不完整。 查询中的变量分配 该查询使用特定的MySQL语法:在执行过程中分配和修改变量。对执行顺序进行了一些假设: 该from子句首先被评估。这就是@pv初始化的地方。 where按照从from别名检索的顺序为每个记录评估该子句。因此,在这里将条件放在仅包括已将其父级标识为后代树的记录中(主要父级的所有后代都逐渐添加到中@pv)。 此where子句中的条件按顺序进行评估,一旦确定了总结果,评估就会中断。因此,第二个条件必须排在第二位,因为它将添加id到父列表,并且仅在id通过第一个条件时才应发生。length即使该pv字符串由于某种原因会产生虚假的值,也只能调用该函数以确保此条件始终为true 。 总而言之,人们可能会发现这些假设过于冒险,无法依靠。该文档警告: 您可能会得到期望的结果,但这不能保证涉及用户变量的表达式的求值顺序不确定。 因此,即使它与上面的查询一致地工作,评估顺序仍可能会更改,例如,当您添加条件或将此查询用作较大查询中的视图或子查询时。这是一个“功能”,将在将来的MySQL版本中删除: MySQL的早期版本使得可以在以外的语句中为用户变量赋值SET。MySQL 8.0支持此功能以实现向后兼容,但是在将来的MySQL版本中可能会删除该功能。 如上所述,从MySQL 8.0开始,您应该使用递归with语法。 效率 对于非常大的数据集,此解决方案可能会变慢,因为该find_in_set操作不是在列表中查找数字的最理想方法,当然,在列表大小与返回的记录数量相同数量级的列表中,查找方法肯定不是。 选择1 :with recursive,connect by 越来越多的数据库执行SQL:1999 ISO标准WITH [RECURSIVE]语法的递归查询(如Postgres的8.4+,SQL Server的2005+,DB2,甲骨文11gR2的+,SQLite的3.8.4+,火鸟2.1+,H2,的HyperSQL 2.1.0+,Teradata的,MariaDB 10.2.2+)。从8.0版开始,MySQL也支持它。有关使用的语法,请参见此答案的顶部。 一些数据库具有用于分层查找的替代非标准语法,例如Oracle,DB2,Informix,CUBRID和其他数据库CONNECT BY上可用的子句。 MySQL 5.7版不提供这种功能。如果您的数据库引擎提供了这种语法,或者您可以迁移到该语法,那么这无疑是最佳选择。如果不是,则还考虑以下替代方法。 备选方案2:路径样式标识符 如果您要分配id包含层次结构信息的值(路径),事情就会变得容易得多。例如,在您的情况下,可能如下所示: ID | NAME 19 | category1 19/1 | category2 19/1/1 | category3 19/1/1/1 | category4 然后,您select将如下所示: select id, name from products where id like '19/%' 选择3:重复的自我联接 如果您知道层次结构树的深度上限,则可以使用以下标准sql查询: select p6.parent_id as parent6_id, p5.parent_id as parent5_id, p4.parent_id as parent4_id, p3.parent_id as parent3_id, p2.parent_id as parent2_id, p1.parent_id as parent_id, p1.id as product_id, p1.name from products p1 left join products p2 on p2.id = p1.parent_id left join products p3 on p3.id = p2.parent_id left join products p4 on p4.id = p3.parent_id left join products p5 on p5.id = p4.parent_id left join products p6 on p6.id = p5.parent_id where 19 in (p1.parent_id, p2.parent_id, p3.parent_id, p4.parent_id, p5.parent_id, p6.parent_id) order by 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7; 来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-08 10:15:00 0 浏览量 回答数 0

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索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引。insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担。优化目标1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标优化方法改变 SQL 执行计划 明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标分析复杂的SQL语句explain 例如: mysql> explain select from (select from ( select * from t3 where id=3952602) a) b; id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 PRIMARY system NULL NULL NULL NULL 1 2 DERIVED system NULL NULL NULL NULL 1 3 DERIVED t3 const PRIMARY,idx_t3_id PRIMARY 4 1 很显然这条SQL是从里向外的执行,就是从id=3 向上执行.show show tables或show tables from database_name; // 显示当前数据库中所有表的名称 show databases; // 显示mysql中所有数据库的名称 show columns from table_name from database_name; 或MySQL show columns from database_name.table_name; // 显示表中列名称 show grants for user_name@localhost; // 显示一个用户的权限,显示结果类似于grant 命令 show index from table_name; // 显示表的索引 show status; // 显示一些系统特定资源的信息,例如,正在运行的线程数量 show variables; // 显示系统变量的名称和值show processlist; // 显示系统中正在运行的所有进程,也就是当前正在执行的查询。 show table status; // 显示当前使用或者指定的database中的每个表的信息。信息包括表类型和表的最新更新时间 show privileges; // 显示服务器所支持的不同权限 show create database database_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show create table table_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show engies; // 显示安装以后可用的存储引擎和默认引擎。 show innodb status; // 显示innoDB存储引擎的状态 show logs; // 显示BDB存储引擎的日志 show warnings; // 显示最后一个执行的语句所产生的错误、警告和通知 show errors; // 只显示最后一个执行语句所产生的错误关于enum 存在争议。 对于取值有限且固定的字段,推荐使用enum而非varchar。但是!!其他数据库可能不支持,导致了难于迁移的问题。开启缓存查询 对于完全相同的sql,使用已经存在的执行计划,从而跳过解析和生成执行计划的过程。 应用场景:有一个不经常变更的表,且服务器收到该表的大量相同查询。对于频繁更新的表,查询缓存是不适合的 Mysql 判断是否命中缓存的办法很简单,首先会将要缓存的结果放在引用表中,然后使用查询语句,数据库名称,客户端协议的版本等因素算出一个hash值,这个hash值与引用表中的结果相关联。如果在执行查询时,根据一些相关的条件算出的hash值能与引用表中的数据相关联,则表示查询命中 查询必须是完全相同的(逐字节相同)才能够被认为是相同的。另外,同样的查询字符串由于其它原因可能认为是不同的。使用不同的数据库、不同的协议版本或者不同 默认字符集的查询被认为是不同的查询并且分别进行缓存。 下面sql查询缓存认为是不同的: SELECT * FROM tbl_name Select * from tbl_name 缓存机制失效的场景 如果查询语句中包含一些不确定因素时(例如包含 函数Current()),该查询不会被缓存,不确定因素主要包含以下情况 · 引用了一些返回值不确定的函数 · 引用自定义函数(UDFs)。 · 引用自定义变量。 · 引用mysql系统数据库中的表。 · 下面方式中的任何一种: SELECT ...IN SHARE MODE SELECT ...FOR UPDATE SELECT ...INTO OUTFILE ... SELECT ...INTO DUMPFILE ... SELECT * FROM ...WHERE autoincrement_col IS NULL · 使用TEMPORARY表。 · 不使用任何表。 · 用户有某个表的列级别权限。额外的消耗 如果使用查询缓存,在进行读写操作时会带来额外的资源消耗,消耗主要体现在以下几个方面 · 查询的时候会检查是否命中缓存,这个消耗相对较小 · 如果没有命中查询缓存,MYSQL会判断该查询是否可以被缓存,而且系统中还没有对应的缓存,则会将其结果写入查询缓存 · 如果一个表被更改了,那么使用那个表的所有缓冲查询将不再有效,并且从缓冲区中移出。这包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。一个表可以被许多类型的语句更改,例如INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE。 对于InnoDB而言,事物的一些特性还会限制查询缓存的使用。当在事物A中修改了B表时,因为在事物提交之前,对B表的修改对其他的事物而言是不可见的。为了保证缓存结果的正确性,InnoDB采取的措施让所有涉及到该B表的查询在事物A提交之前是不可缓存的。如果A事物长时间运行,会严重影响查询缓存的命中率 查询缓存的空间不要设置的太大。 因为查询缓存是靠一个全局锁操作保护的,如果查询缓存配置的内存比较大且里面存放了大量的查询结果,当查询缓存失效的时候,会长时间的持有这个全局锁。因为查询缓存的命中检测操作以及缓存失效检测也都依赖这个全局锁,所以可能会导致系统僵死的情况静态表速度更快定长类型和变长类型 CHAR(M)定义的列的长度为固定的,M取值可以为0~255之间,当保存CHAR值时,在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检索到CHAR值时,尾部的空格被删除掉。在存储或检索过程中不进行大小写转换。CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。 VARCHAR(M)定义的列的长度为可变长字符串,M取值可以为0~65535之间,(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用的字符集确定。整体最大长度是65,532字节)。VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255,则使用两个字节)。VARCHAR值保存时不进行填充。当值保存和检索时尾部的空格仍保留,符合标准SQL。varchar存储变长数据,但存储效率没有CHAR高。 如果一个字段可能的值是不固定长度的,我们只知道它不可能超过10个字符,把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的。VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。空间上考虑,用varchar合适;从效率上考虑,用char合适,关键是根据实际情况找到权衡点。VARCHAR和TEXT、BlOB类型 VARCHAR,BLOB和TEXT类型是变长类型,对于其存储需求取决于列值的实际长度(在前面的表格中用L表示),而不是取决于类型的最大可能尺寸。 BLOB和TEXT类型需要1,2,3或4个字节来记录列值的长度,这取决于类型的最大可能长度。VARCHAR需要定义大小,有65535字节的最大限制;TEXT则不需要。如果你把一个超过列类型最大长度的值赋给一个BLOB或TEXT列,值被截断以适合它。 一个BLOB是一个能保存可变数量的数据的二进制的大对象。4个BLOB类型TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB仅仅在他们能保存值的最大长度方面有所不同。 BLOB 可以储存图片,TEXT不行,TEXT只能储存纯文本文件。 在BLOB和TEXT类型之间的唯一差别是对BLOB值的排序和比较以大小写敏感方式执行,而对TEXT值是大小写不敏感的。换句话说,一个TEXT是一个大小写不敏感的BLOB。 效率来说基本是char>varchar>text,但是如果使用的是Innodb引擎的话,推荐使用varchar代替char char和varchar可以有默认值,text不能指定默认值静态表和动态表 静态表字段长度固定,自动填充,读写速度很快,便于缓存和修复,但比较占硬盘,动态表是字段长度不固定,节省硬盘,但更复杂,容易产生碎片,速度慢,出问题后不容易重建。当只需要一条数据的时候,使用limit 1 表记录中的一行尽量不要超过一个IO单元 区分in和exist select * from 表A where id in (select id from 表B)这句相当于select from 表A where exists(select from 表B where 表B.id=表A.id)对于表A的每一条数据,都执行select * from 表B where 表B.id=表A.id的存在性判断,如果表B中存在表A当前行相同的id,则exists为真,该行显示,否则不显示 区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。 所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况复杂多表尽量少用join MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。尽量用join代替子查询 虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。 MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快。尽量少排序 排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。 对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如: 上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化 减少参与排序的记录条数 非必要不对数据进行排序尽量避免select * 大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作 block 或者 page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。 也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取 a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。尽量少or 当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。尽量用 union all 代替 union union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。尽量早过滤 在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候,我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页,然后再用分好页的结果集与另外的表 Join,这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作,大大节省 IO 操作所消耗的时间。避免类型转换 这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换: 人为在column_name 上通过转换函数进行转换直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引,如果非要转换,应该在传入的参数上进行转换,由数据库自己进行转换, 如果我们传入的数据类型和字段类型不一致,同时我们又没有做任何类型转换处理,MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作,也可能不进行处理而交由存储引擎去处理,这样一来,就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL 对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。从全局出发优化,而不是片面调整 尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain 知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。尽量避免where子句中对字段进行null值的判断 会导致引擎放弃索引,进而进行全表扫描。 尽量不要给数据库留null值,尽可能地使用not null填充数据库。可以为每个null型的字段设置一个和null对应的实际内容表述。避免在where中使用!=, >, <操作符 否则引擎放弃使用索引,进行全表扫描。常用查询字段建索引避免在where中使用or imagein和not in关键词慎用,容易导致全表扫面 对连续的数值尽量用between通配符查询也容易导致全表扫描避免在where子句中使用局部变量 sql只有在运行时才解析局部变量。而优化程序必须在编译时访问执行计划,这时并不知道变量值,所以无法作为索引的输入项。 image避免在where子句中对字段进行表达式操作 会导致引擎放弃使用索引 image避免在where子句中对字段进行函数操作 image不要where子句的‘=’左边进行函数、算术运算或其他表达式运算 系统可能无法正确使用索引避免update全部字段 只update需要的字段。频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。索引不是越多越好 一个表的索引数最好不要超过6个尽量使用数字型字段而非字符型 因为处理查询和连接时会逐个比较字符串的每个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。尽可能用varchar/nvarchar代替char/nchar 变长字段存储空间小,对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率更高。。。?避免频繁创建和删除临时表,减少系统表资源消耗select into和create table 新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,使用select into代替create table,避免造成大量log,以提高速度。 如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,先create table,再insert。 拆分大的DELETE和INSERT语句 因为这两个操作是会锁表的,对于高访问量的站点来说,锁表时间内积累的访问数、数据库连接、打开的文件数等等,可能不仅仅让WEB服务崩溃,还会让整台服务器马上挂了。 所以,一定要拆分,使用LIMIT条件休眠一段时间,批量处理。

wangccsy 2019-12-02 01:50:30 0 浏览量 回答数 0

问题

从mysql数据库随机读取多条不重复记录,大家是怎么做的?

珍宝珠 2019-12-01 19:56:02 18 浏览量 回答数 1

回答

自增ID是会按照出现过的最大值增加的,不管你删没删。MySQL会为每一个自增列储存一个这样的最大值,而不是每次都去表里查找最大的值。另外,序号是有意义的,可参照数据库设计的基本原则。每一个序号都对应着指定的一个事物。这么设计也可以避免因为不完全的删除(比如另外一个表的列和ID相关,但是没有随之删除)而导致混乱。我表示,多年经验,能不删的就不删。完整性,可恢复性,数据挖掘……加一个列作为标记(表明是否有效),比删除的设计要好。排序的问题,看你的SQL啊,那么在意顺序的话,就写个order by咯。

蛮大人123 2019-12-02 01:44:16 0 浏览量 回答数 0

问题

理解MySQL——索引与优化

老毛哈哈 2019-12-01 21:05:12 9617 浏览量 回答数 1

问题

Mysql Limit 优化:报错

kun坤 2020-06-07 12:24:39 0 浏览量 回答数 1

问题

在Microsoft SQL Server 2000中模拟MySQL LIMIT子句

保持可爱mmm 2020-05-11 17:20:49 0 浏览量 回答数 1
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