对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

2.创建联合索引,从坐到右分别为:userid.openId.name   2. #### --------------  多表联合查询 update 2019/03/13  --------------- #### (8)在Join表的时候使用相同类型的例,并将其索引 如果你的应用程序有很多 JOIN 查询,你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的.这样,MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制. 而且,这些被用来Join的字段,应该是相同的类型的.例如:如果你要把 DEC

一个语句创建Oracle所有表的序列 -- 动态创建序列 2 declare 3 cursor c_job is 4 select TABLE_NAME from user_tables; 5 6 c_row c_job%rowtype; 7 v_sql varchar2(200); 8 begin 9 for c_row in c_job loop 10 begin 11 v_sql := 'create sequence SEQ_' || c_row.TABLE_NAME; 12 dbms_

ORA-26002: Table string has index defined upon it. Cause: Parallel load was specified into a table which has index defined upon it. Action: Drop index(es) defined upon table, or don't use parallel load, or use SKIP_INDEX_MAINTENANCE option.

left join 左连接即以左表为基准,显示坐标所有的行,右表与左表关联的数据会显示,不关联的则不显示.关键字为left join on. **基本用法如下: select table a left join table b on a.id = b.ta_id** 注意:1⃣️其中on后面关联的字段应该是同一字段(两表关联的外键) 2⃣️由于以左表为基准,左表一条记录如果对应右表多条记录,那查出的数据中右表的数据也只显示一条,如果要都显示,可以用group_contact()将字段用逗号隔开显

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_id`

下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性. 外键:是另一表的唯一性字段, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员工需要知道自己属于哪个部门,就可以通过外

MySQL性能优化 MySQL性能优化我们可以从以下四个维度考虑:硬件升级.系统配置.表结构设计.SQL语句和索引. 从成本上来说:硬件升级>系统配置>表结构设计>SQL语句及索引,然而效果却是由低到高.所以我们在优化的时候还是尽量从SQL语句和索引开始入手. 硬件升级 硬件升级这里不在过多赘述,升级更好配置的机器.机械硬盘更换为SSD等等. 系统配置优化 调整buffer_pool 通过调整buffer_pool使数据尽量从内存中读取,最大限度的降低磁盘操作,这样可以提升性能.查看bu

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

join多表连接和group by分组 上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,P

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 昨天分享了Mysql中的 explain 命令,使用 explain 来分析 select 语句的运行效果,如 :explain可以获得select语句使用的索引情况.排序的情况等等.链接:顺便提到了explain extended,有小伙伴留言说想知道一些explain extended,那今天就在简单讲解一下. 一.explain extended说明 我昨天的文章使用explain extended是在mysql

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

 -- 查询一个数据库表中的索引及索引列use [RuPengWangDB]GOSELECT  indexname = a.name , tablename = c. name , indexcolumns = d .name , a .indidFROM    sysindexes a JOIN sysindexkeys b ON a .id = b .id  AND a .indid = b.indid        JOIN sysobjects c ON b .id = c .id   

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

外键加索引是常识,必须牢记.本来不想写这样的简单案例.可是连续遇到好几起外键不加索引导致性能问题,所以还是写一下. 一个兄弟问我 delete from Sa_Sales_Comm_Detail s where s.sales_commission_id=24240;  ---删除105条数据很慢.要跑几十秒到上百秒 这个表总数据才35万行,sales_commission_id 列有索引,运行计划也确实是走了索引. 走索引返回105 条数据.不可能跑几十秒跑上百秒的. 之后我问他 select