# 根据主键查询mysql快还是es快
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[查询mysql]
B --> C{是否快}
C --> |是| D[查询es]
C --> |否| E[结束]
D --> E
```
## 2. 类图
```mermaid
classDiagram
Devel
# 如何实现“mysql不加主键查询快还是主键快”
## 1. 整件事情的流程
以下是实现“mysql不加主键查询快还是主键快”的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含大量数据的表 |
| 2 | 在表中加入主键 |
| 3 | 进行不加主键和加主键的查询比较 |
| 4 | 分析查询结果 |
## 2. 每一步需要做什么
### 步骤1
主键,外键,索引的区别
索引–类似于书的目录,对表中的数据进行排序.
索引的类型有:Btree B+tree hash
索引的优点:唯一索引可以保证数据的唯一性. 加快数据的查询速度
索引的缺点:对数据进行增删修改时,索引会动态调整,降低数据的写入速度 占用物理空间
mysql键值的类型
index 普通索引
unique
## 实现“es查询快还是redis快”教程
### 整体流程
下面是实现“es查询快还是redis快”教程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置数据到 Redis |
| 2 | 从 Elasticsearch 中查询数据 |
| 3 | 比较查询速度 |
### 操作步骤及代码
#### 步骤一：设置数据到 Redis
首先，我
在实际开发中mysql的主键不能重复，可能会采用主键自增，为了防止主键重复也可能会采取雪花算法之类的算法保证，这两种主键保存的都是number类型 但是实际开发中可能会生成uuid作为主键那么疑问来了，到底哪种主键的效率高呢？ 下面由测试来验证： 1.首先我们先创建一个表，用存储过程生成100w条数 ...
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2021-08-09 11:22:00
438阅读
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# Mysql是查询快还是插入快
## 引言
Mysql是一个常用的关系型数据库管理系统，它具有高效的查询和插入功能。然而，对于一个刚入行的小白来说，很容易迷失在Mysql的使用中，尤其是对于查询和插入的性能差异。本文将介绍Mysql的查询和插入过程，并分析Mysql在查询和插入方面的性能特点。
## 流程
下面是Mysql的查询和插入过程的简单流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-07-18 05:48:42
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# MySQL 查询与操作性能比较
在现代应用开发中，数据库性能是至关重要的。对于新手开发者来说，理解“查询快还是操作快”这个问题的核心是关键。本文将带你一步步实现这个目标，从数据设计到性能测试，我们将分解每一步骤，并给出相应的代码示例和注释。
## 整体流程
为了让你快速理解，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
查询的原理在一个查询中常包含下述子句：1、select，2、distinct，3、join，4、on，5、from，6、where，7、having，8、group by，9、order by，10、limit在查询执行过程中，每个子句按照一定的顺序被执行，每个子句被执行时都会产生一张虚拟表，只有最后一步生成的虚拟表才会返回给用户。 我们用实际的例子来讲解下查询的执行过程，先准备以下两张
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2023-09-05 23:42:56
65阅读
连接查询 连接查询: 将多张表(>=2)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接)。连接查询的意义: 在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表.连接查询: join, 使用方式: 左表 join 右表；左表: 在join关键字左边的表；右表: 在join关键字右边的表连接查询分类：SQL中将连接查询分成四类: 内连接,外连接,自然连接和交叉连接交叉连接：交叉连接: cross j
谈谈Mongodb和MySQL的区别什么是Mongodb数据库
Mongodb是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品(Nosql)，非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。什么是MySQL数据库
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2023-08-04 19:28:27
67阅读
# MongoDB快还是MySQL快？
在现代的Web开发中，数据库的选择是非常重要的一环。而在关系型数据库和非关系型数据库中，MySQL和MongoDB可以说是两个最受欢迎的选项。那么在速度方面，到底哪个更快呢？让我们一起来探讨一下。
## MySQL和MongoDB的基本介绍
**MySQL**是一个关系型数据库管理系统，采用SQL语言进行数据管理。它是最流行的关系型数据库之一，拥有丰富
1. 查询的过程查询的生命周期: 从客户端, 到服务器, 然后在服务器上进行解析, 生成执行计划, 执行, 返回结果给客户端.耗时的地方: 网络, CPU计算, 生成统计信息和执行计划, 锁互等(互斥等待).2. 优化数据访问访问的数据太多是低性能查询的根源.确认应用是否在检索大量超过需要的数据. 这可能是访问了太多的行或列.确认服务器是否在分析大量超过需求的数据行.2.1 是否向数据库请求了不需
## Mysql查询快还是Mongo
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[了解需求]
B[评估数据结构]
C[选择数据库]
D[建立索引]
E[编写查询语句]
F[执行查询]
G[比较查询性能]
```
### 2. 了解需求
在决定使用哪个数据库进行查询之前，我们首先需要了解需求。了解需求包括以
原创
2023-09-30 13:37:12
57阅读
一.两者默认存据了。所以查询一条数据所需要的平均随机 IO 次数会比 B+ 树少，使
原创
2022-10-13 09:56:48
2287阅读
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下 ES 如何快速检索 这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。本文大致包括以下内容：关于搜索
传统关系型数据
通过前面两篇文章的介绍，我们大概已经知道了
Elasticsearch处理数据的流程，其中在Elasticsearch和磁盘之间还有一层称为FileSystem Cache的系统缓存，正是由于这层cache的存在才使得es能够拥有更快搜索响应能力。
我们都知道一个index是由若干个segment组成，随着每个segment的不断增长，我们索引一条数据
原标题：MySQL 子查询优化之使用Semi-join-爱可生作者：胡呈清爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化。本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。什么是 Semi-join常规联接中，结果可能会出现重复值，而子查询可以获得无重复的结果。比如需要找出有人口大于 2000 万的城市的国家，如果用普通联接，则可能出现重复结果：s
常见缓存应用场景：1.ehcacheehcache直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；但是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。2.redisredis是通过socket访问到缓存服务，效率比ecache低，比数据库要快很多，处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用re
关于数据库的使用方式，我来分享下自己这几年使用数据库的四个阶段和一些杂谈！1，简单的一个数据库事例:没有复杂的结构，只需要简单的连接信息，就可以使用数据库，这个时候，读写数据的性能优化，主要如下:①，使用show status查看数据库事务计数，慢查询，锁和锁的时间分布，以及警告信息等，根据这些信息进行优化！②，优化SQL:主要是排序，where句等尽量使用索引列，少用like语句，避免使用函数作
# MySQL视图快还是遍历快？
作为一名经验丰富的开发者，你需要掌握不同技术的优劣，以便在实际开发中做出合理的选择。对于新手开发者来说，理解“MySQL视图快还是遍历快”这个问题，可以帮助他们更好地优化查询性能。下面我将详细介绍整个流程，并给出每一步的代码示例。
## 流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个MySQL视图 |
| 2 | 使用循
