一、连接与子查询的区别连接与子查询都是用于连接多张表中的数据，在mysql内部实现的时候就是通过多重循环来实现的。以两张表为例，其实mysql在查询数据时就是通过一个二重循环来实现的，而在外层的循环中涉及的表就是查询的驱动表，当没有其他的查询条件时驱动表必定是要全表扫描的，而内层循环的表可以使用索引来加快查询，到这里为止连接与子查询都是一样的。两者的区别在于子查询中驱动表必定是in外部的表，而连接
一. 简介前面几篇文章编写了 字符设备驱动模块加载与卸载框架代码，设置了开发板启动方式。文章地址如下：本文学习如何加载与卸载驱动模块。二. 字符设备驱动的加载与卸载上一篇文章做了字符驱动模块加载前的工作。具体工作为：开发板设置为 从 SD卡启动，即 SD卡内烧写了uboot，开发板 从 SD卡中启动 uboot。通过 tftp服务从 ubuntu系统下加载 内核镜像 zImage与 .
MySQL索引原理及慢查询优化（转）
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作
最近在做SQL优化中，把传统分页limit offset,size转变成内连接查询id实现，具体可见上一篇博文 关于内连接的SQL，同事提出了一些疑问，哪张表是驱动表？放在前边的吗？ 这里先放结论（这个结论没有考虑join的时候on的条件对结果的影响，实践中给出了一些参考）： 1、当连接查询没有where条件时， 左连接查询时，前面的表是驱动表，后面的表是被驱动表； 右连接查询时相反，前面的表是
转载
2023-12-26 11:12:14
398阅读
1.为什么小表驱动大表：for(int i=5;.......)
{
for(int j=1000;......)
{}
} 1.1如果小的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进行5000次操作，如果1000在外，则需要进行1000次数据库连接，从而浪费资源，增加消耗。这就是为什么要小表驱动大表。1.2驱动表(小表)的连接字段无论建立没建立索引都需要全表扫描的。被驱动表
转载
2023-09-13 16:06:09
456阅读
# MySQL驱动表如何走索引：解决实际问题的探索
## 引言
在数据库设计与使用中，索引是提升查询性能的重要工具。尤其是在MySQL中，合理使用索引可以显著提高数据检索的速度，减少I/O操作。本文将围绕“如何使MySQL驱动表走索引”这一主题，探讨实际问题及其解决方案，并通过示例代码进行说明。
## 理论基础
索引的主要作用在于加快查询速度。MySQL支持多种类型的索引，包括B-TREE
线大表DDL操作的方法：1、主从架构轮询修改需要注意：a、主库会话级别的记录binglog的参数关闭b、500\502错误异常捕捉c、检查备库的second behind master是否有延迟d、varchar有页分裂的情况，尽量减少varchar的长度2、在线工具online-schema-change需要注意：需要注意：a、超过1000w行，速度会变慢(半小时左右)作为DBA，我们也常常会碰
转载
2024-10-22 14:53:31
32阅读
# MySQL 被关联的表不走索引的原因及解决方案
在使用 MySQL 进行数据库操作时，我们常常需要通过关联（Join）多张表来获取所需的数据。尽管索引是提高查询效率的重要手段，但在某些情况下，MySQL 会忽略某些表的索引，导致查询性能下降。这种现象会对我们的项目造成影响，尤其是在处理大数据量时，查询速度的缓慢会显著影响用户体验。因此，理解为何被关联的表不走索引，以及如何优化这些查询，变得至
怎样在vc、delphi、vb等程序中使用mysql呢(mysql odbc驱动程序的使用) 我们经常会遇到这样问题，怎样在非web程序或asp程序中使用怎样在vc、delphi、vb等程序中使用mysql呢(mysql odbc驱动程序的使用)我们经常会遇到这样问题，怎样在非web程序或asp程序中使用mysql数据库呢？对于这个问题有两个解决方案:1.使用mysql提供的api函数库。很多有名
说法一：百分号%通配符前置会让SQL查询不走索引，改走全表扫描。这种说法很流行结论是错误的 事实上这种说法不太准确 通配符%前置会让SQL查找索引时效率极速下降，但在大多数情况下还是会走索引（不需要全文索引，只要建一个普通的索引就可以了）CREATE NONCLUSTERED INDEX [Ix_索引名] ON [dbo].[wkf_表名]
(
[db_title] ASC
) 此时执
转载
2024-05-10 22:37:56
45阅读
SQL是数据库操作的的核心语言，语句主要有ddl和dml等。crud的dml语句都会纪录日志mysql数据库中核心搜索引擎MyISAM与InnoDB 底层结构为b+树一、B+Tree索引和Hash索引 Hash索引结构的特殊性，检索效率非常高，索引的检索可以一次定位 B+树索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点
1、如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢，则不适用索引，
ex：列key_part1均匀的分布在1-100之间。下面的sql则不会使用索引
key_part1 > 1 and
key_part1 <90 2、如果使用memory/heap表，并且where语句中不适用“=”进行索引，则
转载
2023-08-08 18:42:48
79阅读
explain介绍mysql中explain关键字可以模拟MySQL优化器执行SQL语句，是一个可以很好的分析SQL语句或表结构的性能瓶颈。explain的使用方法：explain + sql语句，下面我们先来执行下explain语句EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE created_time > "2020-03-08";执行结果如下： 可以看到
转载
2023-07-13 09:54:42
144阅读
Mysql支持哪几种索引从数据结构角度1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理2、hash索引：a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高
主要是下面的博客elk 索引生命周期报错 illegal_argument_exception: setting [index.lifecycle.rollover_alias] for index [xxx]...
背景：springboot 集成elk，每天生成一个索引 格式 {项目}-{环境}-{日期}表现：为了节省空间，自动删除30天之前的日志，想应用elk 的索引生命周期，但
sql-索引的作用(超详细)
（一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别： 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引
一、数据结构B-tree: 1) 平衡树，子树高度一致，M阶即M叉树 2) 叶节点间相互独立 B+TREE： 1) 继承B-TREE 2）n 棵子树的结点中含有n 个key； 3）所有的叶子结点中包含了全部关键码的信息，及指向含有
支持配置：phoenix的二级
索引需要配置进行实现，步骤如下：增加配置不会报错，报错请考虑是版本监控问题。1、HMaster配置在HMaster节点的$HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml中增加配置如下：<!-- phoenix master 配置参数 -->
<property>
<name>hbase.master.loadb
在日常开发中，使用到的数据表经常都会有索引，这些索引可能是开发人员/DBA建表时创建的，也可能是在使用过程中新增的。合理的使用索引，可以加快数据库查询速度。然而，在实际开发工作中，会出现有些sql语句执行时不会使用索引、而使用了全表扫描的情况，造成执行速度慢的问题。下面我列举两种比较典型的场景： 场景一：mysql时间字段上使用like表结构：CREATE TABLE `orde
转载
2016-11-17 21:01:00
317阅读
前言：这是关于个人关于对pandas可以进行的数据处理和数据分析的见解的初版，其中肯定不乏一些错误之处，希望大家能多多指正。首先导入本文所需要的库：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt这里主要利用pandas从六个方面来对数据进行操作：1.导入数据自我生成数据pandas 有两个常用的数据结构：Se
