前言最近看到一篇关于COUNT查询效率的博客，主要就是探究COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)之间哪个查询效率更高一些。 刚好手里有一个1200W测试数据的表，本着好奇的心态，我们也试一试不同COUNT方式之间有多大的差异。注意：以下测试均在MySQL8.0.27下的InnoDB中进行，且在本机进行查询测试，避免网络延迟对查询快慢造成影响。测试COUNT(*)
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2023-08-18 15:41:39
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我将采取与其他人不同的方式…我错过了一些东西,或者除了明显的索引优化之外,所有联接都在查找的主键上 – 您的标准是否准确？这就是我的意思……你最后的WHERE条款..WHEREr.client_id IN ( SELECT opinion_idFROM pacra_client_opinion_relationsWHERE client_id = 50 )您要求CLIENT_ID位于OPINION
在 MySQL 中，向数据表插入数据时，索引、唯一性检查、数据大小是影响插入速度的主要因素。本节将介绍优化插入数据速度的几种方法。 根据不同情况，可以分别进行优化。 对于 MyISAM 引擎的表，常见的优化方法如下：1. 禁用索引对非空表插入数据时，MySQL 会根据表的索引对插入的记录进行排序。插入大量数据时，这些排序会降低插入数据的速度。为了解决这种情况，可以在插入数据之前先禁用索引，等到数据
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2023-11-19 16:13:19
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之前对项目的一些加速也基本能用到的都用到了！但是sql语句抛弃来慢就不是框架的原因了！于是我我就用器了最笨的方法去排查首先：用框架的getlastsql()方法获取到你的sql！哪里慢你就获取那个页面的sql然后：打开Navicat客户端，排查where 条件后面的条件 比如 where (1) and (2) and (3)我们就分别去掉 其中的 1 2 &n
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2023-08-25 23:21:04
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MySQL 通配符SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符，而“%”匹配任意数目字符(包括零个字符)。在 MySQL中，SQL的模式缺省是忽略大小写的。下面显示一些例子。注意在你使用SQL模式时，你不能使用=或!=；而使用LIKE或NOT LIKE比较操作符。为了找出以“b”开头的名字：mysql> SELECT * FROM pet WHERE name LIKE "b%";
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2024-06-02 22:07:41
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mysql统计查询count的效率优化问题 涉及到一个问题 就是 mysql的二级索引的问题，聚簇索引和非聚簇索引
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2018-08-24 11:09:00
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今天，我们就来聊聊count(*)语句到底是怎样实现的，以及MySQL为什么会这么实现。count(*)的实现方式你首先要明确的是，在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式。MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；而InnoDB引擎就麻烦了，它执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积
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2023-08-18 15:41:47
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一.参数详细介绍(仅供参考)向mysql导入一个数据库备份文件，运行一段时间后发现停在一个地方很长时间，用workbench监控了一下，发现repair with keycache这句很慢，上网查了一些，主要是对两个参数进行优化设置myisam_max_sort_file_size和myisam_sort_buffer_size。这两个参数默认值是 1.myisam_max_sort_
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2023-07-31 21:14:59
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Java Spring Cloud XI 之 分页查询分页查询1.分页查询的优点所谓分页,就是查询结果数据较多时,采用按页显示的方法,而不是一次性全部显示分页的优点:服务器:一次性查询所有信息,服务器压力大,分页查询服务器压力小客户端:一次性显示所有信息,需要更多流量,加载时间也会更长,分页显示没有这个问题用户体验上:一般最有价值的信息都会在前几页显示,也方便用户记忆,多查询出来的数据使用几率很低
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2024-03-18 19:59:01
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我们在进行数据库管理和开发中经常会遇到性能问题，这就涉及到MySQL的性能优化。通过在网络上查找资料和笔者自己的尝试，我认为以下系统参数是比较关键的：
关键参数一：back_log
要求 MySQL 能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。
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2023-08-18 13:06:12
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1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、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。 3、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索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is nu
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2023-07-27 22:20:51
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DDL语句初始化数据库CREATE TABLE DEPT (
DEPTNO INT,
DNAME VARCHAR(14),
LOC VARCHAR(13),
CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY KEY (DEPTNO)
)
CREATE TABLE BONUS (
ENAME VARCHAR(10),
JOB VARCHAR(9),
SAL INT,
COMM
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2024-07-30 20:45:40
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MySQL有时候简单语句查询慢的问题分析MySQL有时候简单语句查询慢的问题分析为何有些查询一条记录的语句也很慢借用丁奇老师的建表语句mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create
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2023-11-19 16:19:14
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# 如何优化MySQL中的Count查询
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到一些性能问题，比如MySQL中的Count查询慢。今天，我们来教你如何优化这个问题，帮助你提高查询效率。
## 流程概述
下面是优化MySQL中的Count查询的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 分析查询语句 |
| 2. | 确定查询条件 |
| 3. | 使用索引
原创
2024-05-14 07:02:25
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# 如何实现mysql count字段查询
## 引言
在数据库中，count字段查询是非常常见的操作之一。它用于获取满足特定条件的记录数。对于刚入行的开发者来说，学习如何实现count字段查询是非常重要的。本文将为你详细介绍如何实现mysql count字段查询。
## 整体流程
下面是实现mysql count字段查询的整体流程，我们将使用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-23 05:34:27
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# MySQL查询count IF统计教程
## 引言
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，而查询(count)和条件(IF)统计是在实际开发中经常用到的功能。本文将教会你如何使用MySQL进行查询count IF统计的操作。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经正确安装并配置了MySQL数据库，并且具备一定的SQL语言基础知识。
## 流程图
下面是一个简单的流程图，展示了实
原创
2024-01-15 11:35:35
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# 深入理解MySQL中的COUNT嵌套查询
在数据库查询中，COUNT函数是一种非常有用的函数，用于统计满足特定条件的记录数。而嵌套查询则是在一个查询中嵌套另一个查询，可以帮助我们更精准地获取我们需要的数据。本文将介绍如何在MySQL中使用COUNT嵌套查询来实现更复杂的数据统计和分析。
## COUNT函数简介
COUNT函数是SQL中的聚合函数之一，用于统计满足特定条件的行数。通常情况
原创
2024-05-16 03:36:21
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1、 $query="select count(*) as total from User"中 count是什么意思as total是什么意思 count(*) 是计算user表中的记录条数，也就是用户数量，as total只是为了给count(*)起一个别名，为了更好的识别count（*）的意义 2、 这几天用到mysql数据库，对于count(*)用法知之甚少，
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2024-07-22 10:14:58
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# MySQL多表查询count实现教程
## 1. 概述
在MySQL数据库中，我们经常需要对多个表进行查询，并统计符合条件的记录数量。本文将教会你如何实现MySQL多表查询count的功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现多表查询count的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 编写SQL语句 |
| 3 | 执行SQL
原创
2024-02-08 05:56:34
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前言阿里巴巴的代码规范中有一条就是不建议执行三张表以上的多表联合查询，因为对数据量不大的应用来说, 多表联合查询开发高效, 但是多表联合查询在表数据量大, 并且没有索引的时候, 如果进行笛卡儿积, 那数据量会非常大, sql 执行效率会非常低，所以我们更建议多次单表查询然后在service中进行拼接参数多次单表查询在 service 层进行合并优点1, 缓存效率更高, 许多应用程序可以方便地缓存单
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2023-07-10 17:00:51
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