逻辑查询优化包括的技术 1)子查询优化  2)视图重写  3)等价谓词重写  4)条件简化  5)外连接消除  6)嵌套连接消除  7)连接消除  8)语义优化 9)非SPJ优化 一.子查询优化 1. 什么是子查询:当一个查询是另一个查询的子部分时,称之为子查询. 2. 查询的子部分,包含的情况: a) 目标列位置:子查询如果位于目标列,则只能是标量子查询,否则数据库可能返回类似“错误:子查询只能返回一个字段 ( [Err] 1242 - Subquery returns more than 1…

一．Mysql核心优化 1. 优化的方面 ① 存储层:数据表"存储引擎"选取.字段选取.逆范式(3范式) ② 设计层:索引.分区/分表 ③ 架构层:分布式部署(主从模式/共享) ④ sql语句层:结果一样的情况下,要选择效率高.速度快.节省资源的sql语句执行 2. 存储引擎 熟悉的存储引擎:Myisam.innodb 什么是存储引擎: 数据表存储数据的一种格式. 使用不同格式存储数据,不同格式的特性也是不一样的.例如innodb存储引擎的特性有:支持事务.支持行级锁.支持外键 . M…

一.数据库运维管理思想核心 1.未雨绸缪,不要停留在制度上,而是要实际做出来 2.亡羊补牢,举一反三,不要好了伤疤忘了疼 3.完善的框架设计及备份.恢复策略 4.定期思考,并实战模拟以上策略演练 二.策略优化 个人感觉不仅仅是数据库,所有的系统层面的都可以通过以下方式进行考虑. mysql数据库优化       硬件优化:优化的是物理机,不是虚拟机,因为数据库是IO密集型的                     cpu 大公司一台机器8-16颗64位cpu                   …

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mysql优化二之锁机制 mysql提供了锁机制和MVCC机制来保证并发操作的安全性,这里主要讨论锁机制, MVCC见下篇文章 mysql的锁按照锁粒度可分为行锁与表锁,按照操作类型划分可读锁和写锁 InnoDB存储引擎支持表锁和行锁,默认锁为行锁,MyIsam只支持表锁 锁粒度越高则并发性越好 表锁 一.操作语法 1. show open tables;查看数据库中哪些表加了锁 in-use为0则表示未加锁 2. lock table (table_name) read(write) 3. u…

原文:MySQL性能优化(二):优化数据库的设计 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/81051579 一:数据库的设计 数据库命名:数据库名的命名一般和项目的名称保持一致,不要随意的起名字. 数据库编码: 采用utf8mb4而不使用utf8 MySQL 的"utf8"实际上不是真正的UTF-8,真正的UTF-8是每…

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询…

  前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析. 8.1 理解MySQL的Query Optimizer 8.1.1 MySQL Query Optimizer是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,这就是我们本节将要重点分析的My…

理解MySQL的Query Optimizer MySQL Optimizer是一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,它主要的功能就是通过计算分析系统中收集的各种统计信息,为客户端请求的Query 给出他认为最优的执行计划,也就是他认为最优的数据检索方式. Query 语句优化基本思路和原则 在分析如何优化MySQL Query 之前,我们需要先了解一下Query 语句优化的基本思路和原则.一般来说,Query 语句的优化思路和原则主要体现在以下几个方面:1. 优化更需要优化的Quer…

大家好!转眼又到了经验分享的时间了.吼吼,我这里没有摘要也没有引言,只有单纯的经验分享,请见谅哦! 言归正传,目前在大数据领域能够提供的核心计算的工具,如离线计算hadoop生态圈的mr计算模型,以及依赖mr的hive:在spark生态圈中包含spark core和spark sql.实时计算领域中有storm和spark streaming. 那么单纯看技术核心,本质上就是mr和spark 两种计算模型的竞争,那么storm会在以后的分享中提及,这里不做介绍. 之前很多人都在呼吁说spark的…