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摘要: 作为免费又高效的数据库,mysql基本是首选。良好的安全连接,自带查询解析、sql语句优化,使用读写锁(细化到行)、事物隔离和多版本并发控制提高并发,完备的事务日志记录,强大的存储引擎提供高效查询(表记录可达百万级),如果是InnoDB,还可在崩溃后进行完整的恢复,优点非常多。即使有这么多优点,仍依 阅读全文
posted @ 2018-06-15 17:15 星朝 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 提高mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验(Mysql索引优化注意)   1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用 阅读全文
posted @ 2018-06-15 17:14 星朝 阅读(385) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 索引失效 1、 2、最佳左前缀法则 4、 8、 使用覆盖索引解决这个问题。   二、索引优化 1、ORDER BY 子句,尽量使用Index方式排序,避免使用FileSort方式排序 MySQL支持两种方式的排序,FileSort和Index,Index效率高。它指MySQL扫描索引本身完 阅读全文
posted @ 2018-06-15 17:12 星朝 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ——索引优化,可以说是数据库相关优化、理解尤其是查询优化中最常用的优化手段之一。所以,只有深入索引的实现原理、存储方式、不同索引间区别,才能设计或使用最优的索引,最大幅度的提升查询效率! 一、BTree索引 1、概述 Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引。正是 阅读全文
posted @ 2018-06-15 17:10 星朝 阅读(222) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 查询是数据库技术中最常用的操作。查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端。虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响。 因此,本文就在MySQL中常用 阅读全文
posted @ 2018-06-15 17:06 星朝 阅读(383) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题: 表中,有一个日期字段WorkDate(Date YYYY MM DD格式),现在我把它建成了索引,在检索条件时,WorkDate='YYYY MM DD' 时,用EXPLAIN分析,能看到使用了索引,但是当我想按月查询时, 写成 WorkDate like 'YYYY MM%' 或者 SUB 阅读全文
posted @ 2018-06-15 16:54 星朝 阅读(4126) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 写博客真实个费时费力的差事,好佩服那些博客阅读几十上百万的人。今天研究了半天按照日期分组统计,没有数据就为空了,我要让他显示0呀。想了办法,都没有找到一个好的,解决方案,然后用了一个很low的方法实现了,还是把它记录下来。方法是用于mysql,与开发语言无关。 1、案例中的数据结构和数据如下 2、在 阅读全文
posted @ 2018-06-15 16:23 星朝 阅读(12119) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 1、概述2、原始表3、简单Group By4、Group By 和 Order By5、Group By中Select指定的字段限制6、Group By All7、Group By与聚合函数8、Having与Where的区别9、Compute 和 Compute By 1、概述 “Group By” 阅读全文
posted @ 2018-06-15 16:18 星朝 阅读(460) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 表的设计: 表里面的内容:   一:在不使用聚合函数的时候,group by 子句中必须包含所有的列,否则会报错,如下 select name,MON from [测试、] group by name 会报错: 在子句中加上所有的列的时候 select name,MON from [测试、 阅读全文
posted @ 2018-06-15 16:15 星朝 阅读(3324) 评论(0) 推荐(0)
摘要:  GROUP BY Optimization      常规的匹配group by(分组)操作子句是扫整表并且创建包含连续的分组行的临时表, 利用临时表得到group数据,运用appregate functions(聚合函数)(有的话)。有些情况下,MYSQL 阅读全文
posted @ 2018-06-15 15:40 星朝 阅读(422) 评论(0) 推荐(0)
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