如果派生表外部过滤条件可以下推到派生表内部,可以有效减少派生表内部扫描数据量和派生表使用内存甚至避免使用派生表. 如对于下面查询: SELECT * FROM ( SELECT cluster_id, ) AS instance_count FROM `assets_instance` GROUP BY `cluster_id` ) ) AS T1 对应查询在执行计划为: . row *************************** id: select_type: PRIMARY tab

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC

1.什么是派生表derived 关键字:子查询–>在From后where前的子查询 mysql; +----+-------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--

本文将通过演示告诉你:MySQL中派生表(Derived Table)是什么?以及MySQL对它的优化. Background 有如下一张表: mysql> desc city; +------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------------+-------------+------+-----+---------+-

一.SQL优化 1.优化SQL一般步骤 1.1 查看SQL执行频率 SHOW STATUS LIKE 'Com_%'; Com_select:执行SELECT操作的次数,一次查询累加1.其他类似 以下参数只针对InnoDB存储引擎,累加算法略有不同 Innodb_rows_read:SELECT查询操作插入的行数 Innodb_rows_inserted/updated/deleted:执行INSERT/UPDATE/DELETE操作的行数 通过以上参数,可以了解当前数据库应用是查询为主还是写入

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT

基础概念 派生表是从SELECT语句返回的虚拟表.派生表类似于临时表,但是在SELECT语句中使用派生表比临时表简单得多,因为它不需要创建临时表的步骤. 术语:*派生表*和子查询通常可互换使用.当SELECT语句的FROM子句中使用独立子查询时,我们将其称为派生表. 以下说明了使用派生表的查询: 请注意,独立子查询是一个子查询,可独立于包含该语句的执行语句!与子查询不同,派生表必须具有别名 实例中的例子 下面是一个派生表的例子 EXPLAIN SELECT * FROM ( SELECT com

https://segmentfault.com/a/1190000006158186 https://tech.meituan.com/mysql-index.html http://www.cnblogs.com/wajika/p/6713636.html 使用索引,减少列,减少连接操作,精简数据类型和约束条件. 去除重复索引 重复索引使数据库需要做更多工作保持数据和索引一致性,且消耗磁盘空间,导致备份和恢复所需时间增加. 去除没有被使用的索引或者无效索引 改进索引 减少SQL语句 把多条A

一.表字段优化 1.整数类型尽量使用 TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT 而不是INT,非负数要加上UNSIGNED 2.VARCHAR的长度分配要合理,不要过大 3.时间字段不超过2037年的使用TIMESTAMP而不是DATETIME 4.单表字段最好不要超过20 5.字段设定默认值,不要有NULL字段 6.IP值存储时最好转成整型 二.表索引优化 1.合理建索引,根据WHERE 和 ORDER BY 可能涉及的列建立(值分布很少的字段就别索引了) 2.SQL 语句尽量避

<?php $link = mysql_connect("localhost", "root", "") or die("errro:" . mysql_error()); mysql_query("set names utf8"); mysql_select_db("数据库名", $link); /* // 展示数据表相关信息 $sql = "show table st

首先来说明一下派生表? 外部的表查询的结果集是从子查询中生成的.如下形式: select ... from (select ....) dt 如上形式中括号中的查询的结果作为外面select语句的查询源,派生表必须指定别名,因此后面的dt必须指定.派生表和临时表差不多,但是在select语句中派生表比临时表要容易,因为派生表不用创建. 一个有关派生表优化的实例. 开发同事发来一个sql优化,涉及到4张表,表中的数据都不是很大,但是查询起来真的很慢.服务器性能又差,查询总是超时. 四张表的表结构如

上月前面试某公司,对于mysql分表的思路,当时简要的说了下hash算法分表,以及discuz分表的思路,但是对于新增数据自增id存放的设计思想回答的不是很好(笔试+面试整个过程算是OK过了,因与个人预期的薪酬不太理想而忍痛放弃.),在此再深究下mysql 分表优化之类的设计思路方案.先来闲扯下发文目的: 为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情

Mysql 在5.6.3中,优化器更有效率地处理派生表(在from语句中的子查询): 优化器推迟物化子查询在from语句中的子查询,知道子查询的内容在查询正真执行需要时,才开始物化.这一举措提高了性能: 1:之前版本(5.6.3),from语句中的子查询在explain select 查看执行计划语句执行时就会物化.它导致了部分查询执行,但explain语句的目的是获取执行计划信息,而不是执行查询 该版本物化不会在explain中发生,所以explain执行计划结果的得到更快: 2:因为上面提及

一.单表设计与优化: (1)设计规范化表,消除数据冗余(以使用正确字段类型最明显):数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要.避免数据库操作异常的数据库设计方式.满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式. 第一范式(1NF)无重复的列所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域都应该是原子性的,即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项. 第二