Mysql 系列文章主页 =============== Tips:在阅读本文前,最好先阅读 这篇(Mysql锁机制--行锁)文章~ 在上篇文章中,我们看到InnoDB默认的行锁可以使得操作不同行时不会产生相互影响.不会阻塞,从而很好的解决了多事务和并发的问题.但是,那得基于一个前提,即 Where 条件中使用上了索引:反之,如果没有使用上索引,则是全表扫描.全部阻塞.本文就以实际例子来演示这种情景. 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS employee; CR

    To Bottom * 为何在查询中索引未被使用 (Doc ID 1549181.1) To Bottom 文档内容 用途   排错步骤   高速检查   表上是否存在索引?   索引是否应该被使用?   索引本身的问题   _afrLoop=162478798467990&id=1549181.1&_afrWindowMode=0&_adf.ctrl-state=12uti5b12m_153#aref_section25">索引列或者索引的前置列是否在单表

在mysql数据库中制作千万级测试表 前言: 最近准备深入的学一下mysql,包括各种引擎的特性.性能优化.分表分库等.为了方便测试性能.分表等工作,就需要先建立一张比较大的数据表.我这里准备先建一张千万记录用户表. 步骤: 1 创建数据表(MYISAM方式存储插入速度比innodb方式快很多)   数据表描述 数据量:1千万 字段类型: id :编号 uname:用户名 ucreatetime: 创建时间 age:年龄 CREATE TABLE usertb(    id serial,   

mysql查询中通配符的使用     在mysql查询中经常会使用通配符,并且mysql的通配符和pgsql的存在区别(稍候再讨论),而且mysql中还可以使用正则表达式. SQL模式匹配: “_” 匹配单个字符,”\_” 匹配”_” “%” 匹配任意个字符,包括零个字符 sql模式下的匹配,缺省是忽略大小写的,并且sql模式下的模糊匹配不能使用“=”或”!=”,而使用 like 或 not like. 例如: SELECT * FROM ［user］ WHERE u_name LIKE ‘%三

避免索引失效原则(一) 精力有限,剩余的失效原则将会在 <避免索引失效原则(二)>中连载出来,请谅解 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 避免索引失效的一些原则 我们编写SQL语句后会进行添加一些索引进行优化,但是有时候确实建了索引,但索引有时候会失效: 比如在模糊查询使用 in 关键字的时候索引就失效了,这只是其中的一个条件: 1.复合索引的时候,不要跨列或无序使用(最佳左前缀) 我在前几篇文章有重点介绍过: 就比如你建立了一个索引 分别字段为 a b c,你使

避免索引失效原则(二) 注:继上一篇文章继续讲解: 避免索引失效原则(一)https://www.cnblogs.com/StanleyBlogs/p/10482048.html#4195062 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 体验SQL优化中的概率情况 在上一篇文章结尾处,我们在执行查询计划的时候,却发现我明明加了索引,并且也满足了使用索引的条件,但是,给我的优化结果却是失败,从而,得出一个结论便是,优化是概率的,也就跟彩票一样,不可能百分之百优化成功的,但是

查看某个表的建表语句 :show create table data_statdata; drop index ts on data_statdata; 索引是加速查询的主要手段,特别对于涉及多个表的查询更是如此.本节中,将介绍索引的作用.特点,以及创建和删除索引的语法. 13.4.1 使用索引优化查询 索引是快速定位数据的技术,首先通过一个示例来了解其含义及作用,详细的介绍请参考第14章. 1．索引示例 假设对于10.3节所建的表,各个表上都没有索引,数据的排列也没有规律,如表13.3所示.

原文1:https://blog.csdn.net/u012255097/article/details/102792683 原文2:https://www.cnblogs.com/lanseyitai1224/p/9217177.html 创建Oracle 索引的目的是为了避免全表扫描数据,提高查询效率,但是如果sql语句写的不好致使索引失效,反而会影响数据查询效率.以下几种情况就会导致索引失效: 0.没有 WHERE 子句 众所周知,添加索引的字段必需要在where条件后适当使用才会生效,如

1.索引的目的是什么 1.快速访问数据表中的特定信息,提高检索速度 2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性. 3.加速表和表之间的连接 4.使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间 2.索引的缺点 创建索引和维护索引需要耗费时间,这个时间随着数据量的增加而增加: 索引需要占用物理空间,不光是表需要占用数据空间,每个索引也需要占用物理空间: 当对表进行增.删.改.的时候索引也要动态维护,这样就降低了数据的维护速度. 3.建立索引的原则 在最频繁使用的.用以

当对分区表进行 一些操作时,会造成索引失效. 当有truncate/drop/exchange 操作分区  时全局索引 会失效. exchange 的临时表没有索引,或者有索引,没有用including indexes的关键字,会导致局部的索引失效,就是某个分区失效重建局部索引只能用alter index local_idx rebuild partition p1这样的方式 分区表SPLIT的时候,如果MAX区中已经有记录了,这个时候SPLIT就会导致有记录的新增分区的局部索引失效! 查寻某个

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH

背景 最近一直忙于手上澳洲线上项目的整体迁移和升级的准备工作,导致博客和公众号停更.本周终于艰难的完成了任务,借此机会,总结一下项目中遇到的一些问题. EF Core一直是我们团队中中小型项目常用的ORM框架,在使用SQL Server作为持久化仓储的场景一下,一直表现还中规中矩.但是在本次项目中,项目使用了MySql作为持久化仓储.为了与EF Core集成,团队使用了Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql作为EF Core For MySql的扩展.在开发过程中,团队

前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. 一.一次封锁or两段锁因为有大量的并发访问,为了预防死锁,一般应用中推荐使用一次封锁法,就是在方法的开始阶段,已经预先知道会

1.MySQL锁概述 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的计算资源 (如 CPU.RAM.I/O 等)的抢占以外,数据也是一种供许多用户共享的资源.如何保证数 据并发访问的一致性.有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素. 2.MySQL锁特性 相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制,归纳表格如下: 存储引擎          锁类型 MyISAM MEMORY

使用navicat测试学习: 首先使用set autocommit = 0;(取消自动提交,则当执行语句commit或者rollback执行提交事务或者回滚)   在打开一个执行update查询 正在执行的事务:SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX 根据这个事务的线程ID(trx_mysql_thread_id):从上图看出对应的mysql 线程:一个94362 (第二个正在等待锁)另一个是93847(第一个update 正在执行 没有提交事务)

B树(又叫平衡多路查找树) 注意B-树就是B树,-只是一个符号. B树的性质(一颗M阶B树的特性如下) 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结

1.登陆成功后,首先进入某一个数据库 (不是指数据库服务器) use t1; //t1是数据库名 如图所示: 2.在此数据库中建立数据库表 2.1 先建立表结构(可以理解为表的列名,也就是字段名)在实际生产过程中,表结构是需要经过精心设计的. 通用的语法格式为: CREATE TABLE table_name (column_name column_type); 举例如下: create table tb3( id smallint unsigned auto_increment primary

有些情况下,表中创建了索引但是EXPLAIN的查看执行计划的时候发现并没有走索引.是因为优化器认为该语句不使用索引效率更好. 当然也可以强制走索引.类似: SELECT uid,uname FROM tab_name force index(ind_id); SELECT SQL_NO_CACHE uid,uname FROM tab_name ; 不走逻辑IO,走物理IO.

在操作mysql时,经常需要将字符转换成数字,这一步虽然简单,但不常用的话也很容易忘记,现将在网上找到的方法记录如下: 1.将字符的数字转成数字,比如'0'转成0可以直接用加法来实现例如:将pony表中的d 进行排序,可d的定义为varchar,可以这样解决select * from pony order by (d+0)2.在进行ifnull处理时,比如 ifnull(a/b,'0') 这样就会导致 a/b成了字符串,因此需要把'0'改成0,即可解决此困扰3.比较数字和varchar时,比如a

在查询的where条件中,and要优于or 如果要改变优先级, 需要在最小逻辑判断的条件外加括号(),例如: select * from `table_name` where (`type` = 1 or `status` = 1) and `game_id`=1;

有个场景 现在有个打卡的记录表(daka),记录了用户每天的打卡信息,同时还有个运动打卡表(sport_daka),如果用户有运动打卡则在运动打卡表里面记录. 现在要统计用户的每天的打开信息,包括运动打卡. 一条一条读出用户的打卡记录,很简单,只需要差daka表,同时连接查询sport_daka就能查询出当天的记录. 可是在后台的操作,我们不仅需要看到列表,还要能够搜索用户在那天运动打卡了和那天没有运动打卡. 搜索那天没有打,用左连接到daka,此时右边sport_dak的数据为空,然后加上查询