一、数据瓶颈不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种:网络IO瓶颈,请
转载 2023-12-25 17:35:44
190阅读
# MySQL 查询效率探讨 在现代的应用程序中,数据的架构设计变得越来越复杂,尤其是在微服务架构下,多个数据(或数据实例)进行查询的需求变得愈发常见。本文将深入探讨 MySQL查询的效率,并通过代码示例和流程图帮助读者更好地理解这一话题。 ## 查询的基本概念 所谓的查询,简单而言就是在一个 MySQL 实例中的一个数据(Database)内获取另一个数据
原创 2024-09-13 03:33:19
94阅读
# 实现mysqljoin效率方法 ## 一、流程表格 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 创建一个新数据,并在其中创建一张新表 | | 2 | 将需要关联的两个的数据导入到新创建的数据中 | | 3 | 使用临时表进行join操作 | | 4 | 优化查询语句,提高效率 | ## 二、详细步骤及代码示例 ### 步骤一:创建新数据和表 首先,
原创 2024-03-24 06:45:21
19阅读
## MySQL查询效率优化 ### 1. 背景介绍 在实际的开发过程中,经常会遇到需要在不同的数据之间进行查询的情况。MySQL提供了查询功能,但是由于数据量的增加和查询的复杂性,可能会导致查询效率低下。因此,为了提高查询的效率,我们需要进行一些优化操作。 ### 2. 流程概述 下面是一个查询的整体流程图: ```mermaid gantt title MySQ
原创 2023-11-07 04:15:47
102阅读
职场内卷越加严重,数据分析能力已经是打工人的标配了。作为一位打工人,效率是王者。老板让你做一份数据分析报告,一切进展都很顺利,但是在查询的时候卡壳了,看着一直在加载的画面越加郁闷。其实解决查询速度慢的问题,只需要Smartbi高速缓存。Smartbi利用高速缓存加速查询,将打开速度提高到10倍,真正实现亿级数据,秒级响应!只有对比才有差别。下面是一个真实的对比效果。没有使用高速缓存之前
功能需求首先要理解原始需求是什么,为什么要join。举个简单的例子,在日志数据log_db有一份充值记录表pay_log,里面的用户信息只有一个userid;而用户的详细信息放在主库main_db,里面有用户的详细信息表user_info,如用户名、登录时间、注册时间、会员等级 等等。如果只是按用户名查找充值记录,那可以很简单地分两次查询即可。但是更复杂的需求,比如按注册时间排序,按会员等级
Oracle&SQLServer中实现查询一、在SQLServer中连接另一个SQLServer数据在SQL中,要想在本地中查询另一个数据中的数据表时,可以创建一个链接服务器:EXEC.dbo.sp_addlinkedserver @server = N'别名',=N'名',=N'SQLOLEDB', @datasrc=N'服务器地址'EXEC.dbo.sp_addlinked
# 解决“mysql 查询效率慢”问题指南 ## 1. 问题描述 在开发过程中,当需要进行多个数据之间的查询时,可能会遇到查询效率慢的问题。这种情况通常是由于数据之间缺乏优化或连接方式不正确导致的。在本文中,我将向你介绍如何优化这种情况并提高查询效率。 ## 2. 解决流程 | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 确认数据连接方式 | | 2 | 优
原创 2024-06-21 04:52:20
218阅读
# 如何解决MySQL数据查询效率慢的问题 ## 引言 作为一名经验丰富的开发者,你需要帮助一位刚入行的小白解决MySQL数据查询效率慢的问题。本文将指导你如何通过一系列步骤来解决这个问题。 ## 步骤概览 下面的表格将展示整个解决问题的步骤及其相应的操作。 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 查看数据架构 | | 2 | 优化查询语句 | | 3 |
原创 2023-07-27 09:38:54
433阅读
MySQL 学习笔记Schema 设计数据类型的选择整数实数字符串类型BLOB和TEXT 类型日期和时间类型MySQL Schema 设计中的陷阱范式和反范式不符合范式会出现哪些异常范式化通常带来的好处反范式的优缺点事务四个基本特性什么是脏读?幻读?不可重复读事务隔离级别Read Uncommitted(读取未提交)Read Committed(读取已提交)Repeatable Read(可重复读
转载 2024-07-22 10:22:24
43阅读
1.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。2.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 null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t
一、结论1、首先排序字段得有索引2、如果排序字段在大表内,需要确保大表要作为驱动表, 注意:inner join 会自动选择数量小的表作为驱动表, 如果想让大表作为驱动表需要使用straight_join强制前表为驱动表3、 如果order by仍没有走索引,则使用force强制走索引4、 优化前sql select A.aid from A inner join (select B.
总结一下MySQL访问的方法:类DB-Link方法 Oracle实现访问非常简单,因为有现成的db-link可用,MySQL虽然没有DB-Link,但使用特殊的存储引擎“FEDERATED”就可以实现同样的功能。具体操作如下:# 登录本地MySQL(使用端口为3338的实例做示例) mysql -uroot -p -h 127.0.0.1 -P 3338 -- 查看“FEDERATED”引
转载 2023-08-01 16:02:12
93阅读
Mysql完成一个完整xa事务的典型过程。  1. XA START 'xatest'; 2. INSERT INTO user VALUES(1,'Colin'); 3. INSERT INTO user VALUES(2,'Colin'); 4. XA END 'xatest'; 5. XA PREPARE 'xatest'; 6. XA COMMIT
SQLServer安装DBLink 迁移数据DBLINK(数据链接),顾名思义就是数据的链接,就像电话线一样,是一个通道,当我们要本地数据,访问另外一个数据表中的数据时,本地数据中就必须要创建远程数据的dblink,通过dblink本地数据可以像访问本地数据一样访问远程数据表中的数据。选用DBLink缘由:在数据迁移中对于大数据文件使用kettle时其中包含mysql批量添加
      昨天(9月11号)参加了infoq和百度共同举办的技术沙龙《MySQL性能优化及空间数据开发实践》,百度的刘斌分享的内容相信对目前正欲使用ssd来提升mysql性能的朋友非常有帮助,同时,个人觉得ssd在其他数据存储上也有很大的空间。颜勋讲的空间数据方面的,我平时没有怎么接触过,不过看起来应该也是非常不错,应该对做地理信息的朋友很有帮助。最后
# MySQL 操作详解 在现代应用的开发中,数据是不可或缺的一部分。随着系统的不断发展,我们往往需要将不同的功能模块或子系统的数据存放在不同的数据中。此时,“”操作便成为了一个重要的话题。本篇文章将详细介绍MySQL中的操作,并提供代码示例,借助类图和旅行图来帮助读者更好地理解这一概念。 ## 什么是操作? 操作是指在一个数据实例中,进行对另一个数据中的表的查询
原创 2024-09-13 03:33:30
46阅读
MySQL的小巧灵活易用性,和开源性,使得应用面非常广,但是缺点也 比较多,一些常用的sql语句也有差别。以前也遇到过,最近做项目又有体会,还是记录下来省的以后又忘记了。1、MySQL数据不支持最常用的外全链接,即无FULL JOIN。只有内连接、左外和右外链接。这个就非常不方便了。一般是通过union all 来实现由左外+右外的null部分或者左null+右外实现。几种具体形象的解释见下图。
转载 2024-01-26 09:36:04
37阅读
一. 简介           需求: A有多张按时间分表创建的表a_table_${date},我想用定时器每天凌晨在B创建一张和A昨天的表一样的表b_table_${date},然后将数据抓取过来,然后再对同步过来的表b_table_${date}做一次统计汇总插入到B的另一张表b_table_statistic中。 使用存储
昨天重温h2 database的文档时,看到一个一直被我无视的命令create linked table!仔细研究后发现这绝对是一个NB的功能:可实现不同类型数据的连接查询!按照官方文档的介绍,create linked table可以创建一张表,链接到任何支持JDBC的外部数据中的表。执行简单查询(无join语句)时,会自动将查询语句发送给外部数据;如果有join语句,这查询语句会被自动
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5