# 如何优化mysql查询效率
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)-->B(分析查询需求);
B-->C(优化查询条件);
C-->D(优化索引);
D-->E(优化表结构);
E-->F(优化查询语句);
F-->G(测试查询效率);
G-->H(结束);
```
## 状态图
```merm
原创
2024-05-09 06:31:31
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前言本文来自于网络的拼凑，目的在于面试时可以让大家 pretend to be something (zhuang bi) 。一、执行语句执行效率低下的原因① SQL语句本身没那么慢，但是在某些特殊情况下会出现执行效率低下的问题。② SQL语句本身就很慢。二、解决方法1、针对第一种情况① 数据库正在刷新脏页： 当我们要往数据库插入一条数据、或者要更新一条数据的时候，我们知道数据库会在内存中把对应字
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2023-09-02 16:45:17
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前言无论使用哪种语言，我们都需要关注性能优化，提高执行效率。选择脚本语言需要持久的速度。在某种程度上，这句话说明了Python作为一种脚本语言的缺点，即执行效率和性能不够好。虽然Python从来没有像C和Java那样快，但是许多Python项目位于开发语言的最前沿。Python很容易使用，但大多数使用它的人都知道，在处理密集型CPU时，它的大小仍然低于C、Java和JavaScript。但是许多第
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2023-11-18 14:53:03
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# 教你如何实现mysql的sql执行效率
## 1. 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(分析问题)
B --> C(优化SQL)
C --> D(执行计划)
D --> E(执行SQL)
E --> F(查看结果)
F --> G[结束]
```
## 2. 每一步详解
### 步骤1：分析问题
在优化mysql的sql执行效率之前，我们首先要分析
原创
2024-05-02 04:18:46
25阅读
# MySQL SQL IN 子查询效率低的问题及解决方法
## 概述
在MySQL中，使用子查询（Subquery）是一种常见的查询方式。然而，有时候我们会发现使用IN子查询时，查询效率较低，这可能导致性能问题。本文将详细介绍IN子查询效率低的原因，并提供解决方法。
## IN 子查询的流程
下面是使用IN子查询的一般流程，用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2023-10-19 17:50:23
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查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
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2023-12-26 19:45:50
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在现代应用中，MySQL数据库的执行效率直接影响到整个系统的性能与可用性。为了确保MySQL SQL执行效率的提升，我在以下几个方面进行了详细的分析与总结，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践。这些内容为提升MySQL SQL执行效率提供了全面的解决方案。
### 备份策略
在制订备份策略时，我首先考虑了数据的重要性与可恢复性。为了有效管理MySQL的备份，我设计了
# MYSQL 游标执行效率怎么这么低
在实际应用中，使用 MySQL 游标（Cursor）时，许多开发者可能会遇到执行效率低下的问题。游标在处理大数据集时，相较于其他操作会显得格外缓慢。这篇文章将探讨游标效率低的原因，并提供一种实际解决方案。同时，我们也会通过类图和状态图加深对整个过程的理解。
## 一、游标的定义与使用场景
### 1.1 游标的定义
游标是一种数据库对象，允许用户逐行
原创
2024-10-19 04:09:00
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1.group by：（最慢） 【原因】：group by 在执行是首先要将临时表中的数据进行排序，然后再进行分组2.order by：【原因】：需要对select生成的临时表中数据行进行一次排序，然后要将排好顺序的数据行组成一个全新的临时表3.where：【原因】：需要对表中的所有的数据行进行遍历，如果当前临时表中的数据行过多的话，导致where执行的效率非常的慢4.limit：【原
原创
2023-06-12 00:07:04
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SQL语句中，IN、EXISTS、NOT IN、NOT EXISTS的效率较低，尤其是后两种语句，当数据量较大时，更常给人一种死机般的感觉。本文提供一种使用连接的方法代替以上的四种语句，可大副提高SQL语句的运行效率。以NOT IN为例，当数据量达到一万时，效率可提高20倍，数据量越大，效率提高的幅度也就越大。 本文所举的例子在Oracle 7.0下运行通过，但本文所推荐的方法在各种大型数据库上皆
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2024-05-16 22:23:53
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# Mongodb Skip 执行效率低
## 简介
在使用 Mongodb 进行查询时，有时候我们需要跳过一定数量的结果，这时候通常会使用 `skip` 方法。然而，使用 `skip` 方法可能会导致查询执行效率低下的问题。本文将介绍 `skip` 方法的使用和效率问题，并提供一些优化的方法。
## 使用 skip 方法
在 Mongodb 中，`skip` 方法用于跳过指定数量的文档，常用
原创
2024-01-30 11:14:45
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提高SQL执行效率的16种方法1.尽量不要在where中包含子查询;关于时间的查询，尽量不要写成：where to_char(dif_date,'yyyy-mm-dd')=to_char('2007-07-01','yyyy-mm-dd');2.在过滤条件中，可以过滤掉最大数量记录的条件必须放在where子句的末尾;FROM子句中写在最后的表(基础表，driving table)将被最先处理，在F
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2023-11-10 20:37:37
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查询到效率低的 SQL 语句 后，可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序，比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额，需要关联 sales 表和 company 表，并且对 profit 字段做求和（ sum ）操作，相应 SQL 的执行计划如下： mysql> exp...
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2009-09-18 13:04:00
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2评论
一、为什么要对SQL进行优化我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就很有必要。二、SQL优化的一些方法1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑
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2023-12-17 22:38:45
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## Java的for循环执行update效率低的原因及解决方法
### 简介
在Java开发中，我们经常会使用for循环来进行迭代操作，比如更新数据库中的多条数据。然而，有时候我们会发现使用for循环执行update操作的效率相对较低，这是因为在每次循环中都会进行一次数据库的操作，而这种频繁的操作会导致性能下降。本文将解释为什么for循环执行update效率低，并提供一些解决方法，帮助你提高
原创
2023-08-22 04:37:44
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ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最
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2010-04-01 13:29:28
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# SQL Server TransactionScope 效率优化指南
在开发中，使用 TransactionScope 可以帮助我们管理数据库的事务，保证数据的一致性。然而，在某些情况下，使用 TransactionScope 可能导致性能的下降。本文将帮助你理解 TransactionScope 的应用流程，识别可能的性能瓶颈，并提供相应的优化建议。
## 整体流程概述
为了更清晰地了
在使用 SQL Server 进行数据查询时，常常需要使用 `IS NOT NULL` 来筛选出不为空的数据。然而，频繁使用 `IS NOT NULL` 可能导致查询性能较低，尤其是在处理大量数据时。这篇博文将详细介绍如何解决这个“sql server is not null 效率低”的问题，确保查询的高效执行。
## 环境准备
为了有效地解决性能问题，首先确保你的环境已准备好。以下是依赖安装
oracle的索引陷阱 文/Ray一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。 oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。 下面是一些常见的索引限制问题。 1
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2024-07-08 20:33:09
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# 为什么mysql的sum函数效率低？
在使用MySQL进行数据统计时，经常会用到SUM函数来求和。然而，有些人可能会发现，在处理大量数据时，使用SUM函数的效率并不高，特别是在处理数百万条甚至更多的数据时。这是为什么呢？
## 原因分析
### 数据量大
当数据量很大时，SUM函数需要遍历整个数据表来计算总和，这会导致查询速度变慢。特别是如果表中没有合适的索引，查询速度会更加缓慢。
原创
2024-05-09 06:32:37
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