mysql5.6参考书册读书笔记优化表结构优化表的大小小表可以只占用较少的磁盘空间、内存空间（表的索引也如此），读写时可以减少磁盘的IO操作，从而提高性能。mysql支持多种存储引擎和行格式，选择合适的存储引擎、行格式及索引类型能极大的提高数据库的性能。可以从以下几个方面着眼，提高mysql的性能选择合适的表列1、在满足需求的情况下尽可能的使用小的数据类型。2、尽可能不要允许列有null值。如果确
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2024-01-02 08:45:51
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# MySQL 大表 Join 小表的优化
在数据库设计和查询性能调优中，表的连接（Join）是一个重要的操作，特别是在处理大表时，性能问题尤为突出。本文将探讨如何有效地优化 MySQL 中大表与小表的连接，提供一些最佳实践，并通过代码示例进行说明。
## 1. 理解表连接
在关系型数据库中，表连接用于根据相关性从两个或多个表中检索数据。连接通常使用外键连接，可以是内连接（INNER JOI
一 ， 关联查询优化Join语句的三种执行方式：SNLJ,INLJ,BNLJ我们用这条sql举例，假设t1中有n条记录，t2中有m条记录SNLJ(Simple - Nest - Loop - Join)最朴素的Join查询方式，执行流程就是：从t1中取出一条数据，拿这条数据的a字段与t2中比较，找到目标行返回，重复此操作。 这样的时间复杂度是最高的，O(N * M)。INLJ（Index
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2023-06-16 18:45:29
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1、查询 SQL 尽量不要使用 select *，而是 select 具体字段
2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用 limit 1
3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
4、优化 limit 分页
5、优化你的 like 语句
6、使用 where 条件限定要查询的数据，避免返回多余的行
7、尽量避免在索引列上使
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2023-11-02 10:18:06
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我们说到性能调优，大部分时候想要实现的目标是让我们的査询更快。一个査询的流程又是由很多个环节组成的，每个环节都会消耗时间。我们要减少查询所消耗的时间，就要从每一个环节入手。1. 连接——配置优化第一个环节是客户端连接到服务端，连接这一块有可能会出现什么样的性能问题？有可能是服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接。比如我们遇到过的 Mysql：error 1040： Too many connec
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2023-11-28 13:24:48
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1、小、大表 join 在小表和大表进行join时，将小表放在前边，效率会高。hive会将小表进行缓存。 2、mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存，在map端和大表逐一匹配。从而省去reduce。 样例： select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 fro
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2017-05-26 11:31:00
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一简介:参考了几位师兄,尤其是M哥大神的博客,让我恍然大悟,赶紧记录下二 原理: mysql的三种算法 1 Simple Nested-Loop Join 将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据，然后循环从该结果集每次一条获取数据作为下一个表的过滤条件查询数据，然后合并结果。如果有多表join，则将前面的表的结果集作为循环数据，取到每行再到联
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2023-08-20 14:48:18
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上一篇中说了 join 语句的执行过程，了解了深层逻辑，则优化方案呼之欲出。Multi-Range Read（MRR） 优化select * from t1 where a>=1 and a<=100;回表时，根据 ID 去主键索引 B+ 树上查到一行数据。当回表时 ID 是随机的，就会出现随机访问，性能较差。如果能按照主键递增顺序查找，对磁盘读接近顺序读，能提升读性能。此时语句的执行
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2023-07-21 12:26:33
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MySQL的join关联查询的执行过程以及优化手段。 文章目录1 关联查询的执行2 没有索引的算法 1 关联查询的执行关联查询的执行过程是：先遍历关联表t1（驱动表，全表扫描），然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2（被关联表，被驱动表）中查找满足条件的记录，可以走t2的索引搜索。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为“Index
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2023-07-24 08:05:23
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这里写自定义目录标题前言INNER JOIN：查询两个表之间的交集LEFT JOIN：取左表(驱动表)的全部数据，右表(被驱动表)如果有对应数据就显示，没有就为NULLRIGHT JOIN：取右表(驱动表)的全部数据，左表(被驱动表)如果有对应数据就显示，没有就显示为NULLJOIN连接查询原理JOIN语句的优化 前言在日常开发中，只要写了sql，难免会使用的join关键字连接两个或多个表，在这
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2023-10-14 16:48:26
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在介绍具体的 SQL 调优的方法前，我们先来简单了解下 MySQL 调优金字塔理论。如上图所示，数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL 及索引。优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引优化效果:硬件我们可以看出数据库 SQL 语句效率调优是最省成本效果最好的办法，也就是结构设计上的优化。本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法，利用
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2023-10-08 20:33:41
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个人现在接触理解的： 1.查询的时候尽量避免使用 * ，虽然在写sql语句的时候很方便，但是在执行sql语句的时候会耗费更多的内存和时间资源。 2.多表查询的时候，所查的属性，带上表名，并最好为表名起上别名。这样看起来更加简洁，并且提高查询效率。 3.多表查询的时候，最好使用左右连接代替where的全连接。全连接容易造成数据冗余，降低查询效率。 4.慎用in 或 not in 容易造成全表
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2024-01-12 05:50:05
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1.引入 我们之前和大家讲解了索引的基本内容以及索引的优化，那么下面呢我们就进入我们的下一个部分的内容:查询截取分析。我们在使用我们的MySQL进行实际操作的时候，是如何进行MySQL数据库优化查询的分析呢？一般我们都会经过如下的步骤:（1）.运行系统，观察一段时间(一般需要大于1天)，看看执行慢的SQL情况。（2）.开启慢查询日志。通过这只执行的阈值，如执行时间超过几秒的就定义为慢S
每每一些很深刻的优化案例时，就会无比想念Oracle里的优化技巧，因为无论是从工具还是信息，都会丰富许多。 数据库技术就是这么一路走过来，MySQL的优化器也是，所以在MySQL最流行的情况下，我只能更多的去摸清楚优化器里的一些实现差异。还是昨天的那个SQL优化案例，我会从另外几个维度来说下优化的思路。 伪SQL如下：update big_table,
(xxxxxx
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2024-05-09 16:51:29
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spark性能优化 1.数据序列化(serializer)spark提供两种序列化方式，一种是java序列化，另一种是Kryo序列化java序列化比较灵活，但速度较慢，为了方便，spark默认使用java，可以更改为Kryo对于大多数程序而言，Kryo序列化可以解决有关性能的大部分问题Kryo序列化机制的优点：（1）算子函数中使用的外部变量,在经过kryo序列化之后,会优化网络传输的性能
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2024-02-03 14:40:38
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最近在研究如何给MySQL数据库的大表在线添加索引，查询了下资料，MySQL提供了online ddl功能，可以不锁表的执行DDL操作，网络上有些文章有讲解，但是都没有做基准测试。今天正好有空，就做个测试看看online DDL的实际效果。online DDL简介online DDL功能为表结构的更改和并发DML提供支持。此功能的优点包括：几乎不影响线上DML语句的效率。使用LOCK子句在DDL操
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2023-11-02 07:59:38
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# MySQL优化JOIN操作
在MySQL中，JOIN操作是非常常见和常用的操作之一。它用于将两个或多个表中的行连接在一起，并根据指定的连接条件返回结果集。然而，JOIN操作可能会导致性能问题，特别是当连接的表非常大或连接条件复杂时。本文将介绍一些优化JOIN操作的方法，以提高查询性能。
## 为什么需要优化JOIN操作？
在数据库中，JOIN操作可以帮助我们在不同的表之间建立关联，从而可
原创
2023-11-11 10:56:47
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# MySQL Join 优化
## 简介
在数据库中，JOIN 是一种将两个或多个表中的数据连接在一起的操作。然而，如果 JOIN 操作没有得到适当的优化处理，会导致查询变慢，影响系统性能。本文将介绍如何优化 MySQL 中的 JOIN 操作，让查询更快速高效。
## 流程
下面是优化 MySQL JOIN 的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 理解
原创
2023-08-01 06:41:54
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http://www.jb51.net/article/50427.htm 七.性能优化1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join 如： 复制代码代码如下: select * fromtable a inner join table bo
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2016-10-12 15:14:00
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首先看个Not in Subquery的SQL：// test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 对应的完整的逻辑计划和物理计划为：
== Parsed Logical Pla
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2024-08-14 16:07:46
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