文章目录优化数据访问思路执行过程优化1.查询缓存2.查询优化处理2.1 词法解析器预处理2.2 查询优化器Question: 在很多情况下mysql会选择错误的执行计划，原因如下：2.3 优化器的优化策略2.4 优化器的优化类型2.5 关联查询2.6 排序优化优化特定类型的查询1. 优化count() 查询2. 优化关联查询3. 优化子查询4. 优化limit分页4. 优化union查询 优化数
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2023-09-02 01:57:11
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向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程慢查询1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧1.对于创建的多列索引（复合）索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。2.对于使用like的查询，查询如果是“%aaa”、“_aaa”就不会使用索引，“aaa%”就会使用索引。3.如果条件中有or，则要求or的所有字段都必须有索引，否则不能
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2023-09-02 01:57:24
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一、查询慢的原因 通常来讲MySQL数据库查询需要经历的周期：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。这里涉及到网络、IO、cpu、上下文切换、系统调用、生成统计信息、锁等待时间等流程，如图所示： 二、优化数据访问 1、查询不需
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2023-10-26 22:30:19
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连接查询的优化
无论什么数据库，多表连接的查询成本都是比较高的，因此对于高并发应用，应该尽量减少有连接的查询，多表连接的个数不要超过4张表。一般数据量少的时候，连接开小不大，一般不会有性能问题，当数据量变大后，那么性能问题就会比较突出。所以在数据库初期最好能确定哪个表能成为大表，然后进行反范式设计减少连接的表，例如增加冗余字段等等，或者在业务代码中进行连接计算。
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2023-06-20 06:48:14
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数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积
业务发展的初期，数据库采用单点或者简单的读写分离的方式进行部署维护，业务的快速发展，流量的增长，复杂的业务场景可能导致整个数据库的性能逐渐下降，这样的情况之下，数据库系统架构如何升级、扩展满足现有以及未来一段时间的的业务需要，以下内容为工作中遇到的问题和总结。数据库上面临的问题业务问题1、报表类业务，业务上快速发展离不开业务指标的各种数据维度的分析，定期的分析过去一段时间内的业务数据情况，转化为报
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2023-09-21 10:20:27
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第一： query_cache_type 使用查询缓存的方式一般，我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ONmysql> select @@query_cache_type;
+--------------------+
| @@query_cache_type |
+--------------------+
| ON |
+--------------
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2023-09-07 22:37:14
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【最近在学习Mysql性能优化，以下是知识总结】查询缓存1.概念当执行相同的SQL语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取结果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。2.使用缓存（相关命令）SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%';
Variable_name Value
query_cache_limit
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2023-08-31 06:34:10
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mysql Query Cache 默认为打开。从某种程度可以提高查询的效果，但是未必是最优的解决方案，如果有的大量的修改和查询时，由于修改造成的cache失效，会给服务器造成很大的开销。mysql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的， oracle Query Cache 是缓存执行计划的，而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集
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2023-10-28 14:00:53
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MySQL查询缓存优化1 概述2 操作流程3 查询缓存配置4 开启查询缓存5 查询缓存SELECT选项6 查询缓存失效的情况 1 概述开启Mysql的查询缓存，当执行完全相同的SQL语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取结果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。2 操作流程1. 客户端发送一条查询给服务器； 2. 服务器先会检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存
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2023-10-27 09:27:43
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从 MySQL4开始，出现了QueryCache查询缓存， 如果使用了QueryCache，当查询接收到一个和之前同样的查询， 服务器将会从查询缓存种检索结果，而不是再次分析和执行上次的查询。 这样就大大提高了性能，节省时间，非常有用。 打开查询缓存，是通过几个步骤来设从 MySQL4开始，出现了QueryCache查询缓存， 如果使用了QueryCache，当查询接收到一个和之前同
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2023-08-06 18:29:59
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一、概述 查询缓存（Query Cache，简称QC），存储SELECT语句及其产生的数据结果。mysql的query cache用来缓存和query有关的数据。具体来说Query cache有其特殊的业务场景，它不像其他的数据库产品，缓存查询语句的执行计划等信息；而query cache则是缓存客户端提交给mysql的select语句以及语句的结果集，就是将select语句和语句的结果做hash
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2023-06-14 20:52:50
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MySQL的系统参数“have_query_cache”标识数据库是否支持query_cache。可以如下查询该参数： mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
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2023-06-11 12:35:17
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概述查询缓存(Query Cache，简称QC)，存储SELECT语句及其产生的数据结果。闲来无事，做一下这块的总结，也做个备忘！工作原理查询缓存工作原理如下：缓存SELECT操作的结果集和SQL语句，key为sql，value为查询结果集；如果新的SELECT语句到了，以这个sql为key去缓存中查询，如果匹配，就把缓存的结果集返回；匹配标准：与缓存的SQL语句是否完全一样，sql中字母区分大小
在互联网应用中，通常情况下我们查询DB 只会使用简单的、查询效率较高的SQL，大部分的逻辑都需要在代码中去实现。今天介绍一下，一些看起来简单的SQL，也有可能导致查询性能的低下。WHERE条件字段使用函数假设我们有如下创建表的语句mysql> CREATE TABLE `tradelog` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFA
缓存机制说明：所有的查询结果都放进了缓存，也就是把MySQL查询的结果放到了redis中去， 然后第二次发起该条查询时就可以从redis中去读取查询的结果，从而不与MySQL交互，从而达到优化的效果， redis的查询速度之于MySQL的查询速度相当于 内存读写速度 /硬盘读写速度@Cacheable(value=“xxx” key=“zzz”)注解：标注该方法查询的结果进入缓存，再次访问时直接读
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2023-08-10 23:16:32
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与朋友或同事谈到mysql查询缓存功能的时候，个人喜欢把Query Cache比作荔枝， 是非常营养的东西，但是一次性吃太多了，就容易导致上火而流鼻血，虽然不是特别恰当的比喻，但是有很多相似的地方，另外Query Cache有其特殊的业务场景，也不像其他数据库产品，缓存查询语句的执行计划等信息，而是直接缓存查询语句的记录集和对应的SQL语句。本文就给大家介 绍下查询缓存的相关知识，希望可以引导大家
我们都知道初创公司一开始都是以单体应用为首要架构，一般都是单体单库的形式。但是版本以及版本的迭代，数据库需要承受更多的高并发已经成了 架构设计 需要考虑的点。 那么解决问题，就得说到方案。但是方案有很多，我们该怎么选择呢？基本上，我们优化要从几个关键字入手： 短距离 ， 少数据 ， 分散压力 。短距离所谓的短距离，指的是从前端到数据库的路径要短。页面静态。有些页面的数据是在某些时段是不变的，那么这
MySQL数据库缓存机制缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果。 • 当前查询若恰好命中查询缓存，直接返回缓存中的结果。而不需要再去解析和执行sql。 • 若没命中则到数据库表中查询，将结果集保存到缓存并返回结果集。参数配置1.查看缓存各参数：mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%';
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2023-08-02 11:05:11
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MySQL查询缓存解释缓存完整的SELECT查询结果，也就是查询缓存。保存查询返回的完整结果。当查询命中该缓存，mysql会立刻返回结果，跳过了解析、优化和执行阶段，查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表，如果这些表发生变化，那么和这个表相关的所有数据都将失效命中条件Mysql判断缓存命中的方法很简单：缓存存放在一个引用表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括如下因素，即查询本身、当前要查询的数据库
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2023-09-08 20:54:39
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