转自http://blog.csdn.net/zhanyan_x/article/details/25294539 -- WHERE执行顺序-- 过滤比较多的放在前面,然后更加容易匹配,从左到右进行执行:一般都是优化器很智能的优化了,无需用户处理-- 如何查看优化后的语句EXPLAIN EXTENDEDSELECT SQL_NO_CACHE * FROM db.tableWHERE is_day=1 AND DATE(ex_date)='2015-07-01' ; SHOW WARNINGS;

转自博客http://www.cnblogs.com/hellohell/p/5718238.html 感谢楼主的贡献 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个

Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析     Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析1 存取类型1 5         范围存取类型2 6         索引存取类型2 7         转换3 AND3 9         OR3 10    UNION3 11    NOT,<>4 12    ORDER BY4 13    GROUP BY4 存取类型 当我们评估一个条件表达

Atitit sql计划任务与查询优化器--统计信息模块 每一个统计信息的内容都包含以上三部分的内容. 我们依次来分析下,通过这三部分内容SQL Server如何了解该列数据的内容分布的. a.统计信息的总体属性项 该部分包含以下几列: · Name:统计信息的名称. · Updated:统计信息的最近一次更新时间,这个时间信息很重要,根据它我们能知道该统计信息什么时候更新的,是不是最新的,是不是存在统计信息更新不及时造成统计的当前数据分布不准确等问题. · Rows:描述当前表中的总行数. ·

Atitit 查询优化器的流程attilax总结 1.1. 来理解该过程:1 1.2. 关于这些优化器的最重要原则的就是:尽可能的减少扫描范围,2 1.3. .筛选条件分析2 1.4. 二.索引优化2 1.1. 来理解该过程: 这个图看上去有点复杂,我们来详细分析下,其实就是将这个优化阶段分为3个子阶段 <1>这个阶段仅考虑串行计划,也就说单处理器运行,如果这个阶段找到了一个好的串行计划,优化器就不会进入下一阶段.所以对于数据量少的情况,或者执行语句简单的情况下,基本采用的都是串行计划. 当然

本文转自 http://www.imysql.cn 最近碰到一个慢SQL问题,解决过程有点小曲折,和大家分享下. SQL本身不复杂,表结构.索引也比较简单,不过个别字段存在于多个索引中. CREATE TABLE `pre_forum_post` (`pid` int(10) unsigned NOT NULL,`fid` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,`tid` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正

有可能导致mysql优化器选择错误的执行计划的原因如下: A:统计信息不准确,mysql依赖存储引擎为其提供的统计信息来评估成本,然而有的存储引擎提供的信息是准确的,有的引擎提供的可能就偏差很大,如:innodb因为其MVCC的架构,并不能维护一个数据表的行数的精确统计. B:在执行计划中的成本估算不等同于实际执行的成本,即使统计信息精准,优化器给出的执行计划也可能不是最优的,如:有时候某个执行计划虽然需要读取更多的页,但它的实际执行成本却更小,因为如果这些页面都是顺序或者这些页面都在内存中,那

因为生成查询计划的代价比较大,所以查询计划将会被缓存. 树形结构 SQL 查询首先被转化为树形结构,每个节点都是一个查询操作.例如: SELECT * FROM Customers C INNER JOIN Orders O ON C.cid = O.cid WHERE O.date = '2008-11-06' 可能转化成如下的树形结构 什么是优化 首先,查询优化器没有办法找到最佳的执行计划.很多复杂的情况下这个目标都是无法实现的. 所以查询优化器只会尽快的找到比较好的查询计划. 优化如何工作

数据库查询优化器的艺术 作者:李海翔 Oracle公司MySQL全球开发团队.资深专家 简单的浏览了一遍,由于以前没有接触过SQL优化这些知识,读起来还是非常吃力的,不过收获还是很大的. 作者通过对Mysql.PostgreSQL这两个开源数据库查询优化器的对比,深入介绍了数据库查询优化这方面的知识. 本书开篇首先介绍了数据库查询优化的技术原理,数据库查询优化分为逻辑查询优化.物理查询优化,然后分别介绍了Mysql查询优化器的架构.原理以及具体实现,最后又对比的介绍了PostgreSQL查询优化

Mysql查询优化器 本文的目的主要是通过告诉大家,查询优化器为我们做了那些工作,我们怎么做,才能使查询优化器对我们的sql进行优化,以及启示我们sql语句怎么写,才能更有效率.那么到底mysql到底能进行哪些优化那,下面通过以下几个方面来探讨一下: 1          常量转化 它能够对sql语句中的常量进行转化,比如下面的表达式: WHERE col1 = col2 AND col2 = 'x'; 依据传递性:如果A=B and B=C,那么就能得出A=C.所以上面的表达式mysql查询优

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正

1        介绍 1.1     处理流程 当MYSQL 收到一条查询请求时,会首先通过关键字对SQL语句进行解析,生成一颗“解析树”,然后预处理器会校验“解析树”是否合法(主要校验数据列和表明是否存在,别名是否有歧义等),当“解析树”被认为合法后,查询优化器会对这颗“解析树”进行优化,并确定它认为最完美的执行计划. 1.2     衡量标准 MYSQL查询优化器衡量某个执行计划是否完美的标准是“使用该执行计划时的成本”,该成本的最小单位是读取一个4K数据页的成本. 下面图中的数据说明,当

--Mysql查询优化器浅析 -----------------------------2014/06/11 1 定义    Mysql查询优化器的工作是为查询语句选择合适的执行路径.查询优化器的代码一般是经常变动的,这和存储引擎不太一样.因此,需要理解最新版本的查询优化器是如何组织的,请参考相应的源代码.整体而言,优化器有很多相同性,对mysql一个版本的优化器做到整体掌握,理解起mysql新版本以及其他数据库的优化器都是类似的.   优化器会对查询语句进行转化,转化等价的查询语句.举个例子,

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节, 介绍数据库的查询优化器: Query optimizer–查询优化器 当前所有流行的数据库都使用基于成本的算法(CBO)优化查询SQL.其思路是为所有的操作指令赋予一个成本值,然后找出能降低成本的最优指令

SQL Server的查询优化器是一个基于成本的优化器.它为一个给定的查询分析出很多的候选的查询计划,并且估算每个候选计划的成本,从而选择一个成本最低的计划进行执行.实际上,因为查询优化器不可能对每一个产生的候选计划进行优化,所以查询优化器会在优化时间和查询计划的质量之间进行一个平衡,尽可能的选择一个“最优”的计划. 所以,查询优化器成为SQL Server中最重要的一个组件,并且影响着SQL Server的性能.选择正确或错误的执行计划意味着查询执行时间可能存在着毫秒的,几分钟,甚至几个小时之

大多数查询优化器将查询计划用“计划节点”树表示.计划节点封装执行查询所需的单个操作.节点被布置为树,中间结果从树的底部流向顶部.每个节点具有零个或多个子节点 - 这些子节点是输出作为父节点输入的节点.例如,连接节点将具有两个子节点,它们表示两个连接操作数,而排序节点将具有单个子节点(要排序的输入).树的叶是通过扫描磁盘产生结果的节点,例如通过执行索引扫描或顺序扫描. 连接排序 查询计划的执行主要取决于表的连接顺序.例如,当分别连接大小为10行,10,000行和1,000,000行的3个表A,B,

目录: <MySQL中的两种临时表>--强制使用临时表 SQL_BUFFER_RESULT <MySQL 多表关联更新及删除> <mysql查询优化之三:查询优化器提示(hint)> <MySQL锁之三:MySQL的共享锁与排它锁编码演示> --for update 和 lock in share mode <mysql实战优化之九:MySQL查询缓存总结>--关闭查询缓冲 SQL_NO_CACHE / 强制查询缓冲 SQL_CACHE 上文我们

在<mysql查询优化之一:mysql查询优化常用方式>一文中列出了一些优化器常用的优化手段.查询优化器在提供这些特性的同时,也存在一定的局限性,这些局限性往往会随着MySQL版本的升级而得到改善,所以本文会列出一些常见的局限性,且不包含所有的. MySQL的万能"嵌套循环"并不是对每种查询都是最优的.不过还好,mysql查询优化器只对少部分查询不适用,而且我们往往可以通过改写查询让mysql高效的完成工作.在这我们先来看看mysql优化器有哪些局限性: 1.关联子查询 m

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正