MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中,谓词就是返回boolean值即true或者false的函数,或是隐式转换为boolean的函数.SQL中的谓词主要有 LKIE.BETWEEN.IS NULL.IS NOT NULL.IN.EXISTS 谓词下推的基本思想即: 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据. 传统数据库中的谓词下推: 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减

索引下推整个思路如下: To see how this optimization works, consider first how an index scan proceeds when Index Condition Pushdown is not used: Get the next row, first by reading the index tuple, and then by using the index tuple to locate and read the full tab

本文由  网易云发布. 在之前的文章中简要介绍了Join在大数据领域中的使用背景以及常用的几种算法-broadcast hash join .shuffle hash join以及 sort merge join等,对每一种算法的核心应用场景也做了相关介绍,这里再重点说明一番:大表与小表进行join会使用broadcast hash join,一旦小表稍微大点不再适合广播分发就会选择shuffle hash join,最后,两张大表的话无疑选择sort merge join. 好了,问题来了,说

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目录:1.左表 join 后条件下推2.左表join中条件不下推3.右表join中条件下推4.右表join中条件不下推5.总结 在<SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)>中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析. 本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/YPN85WBNcnhk8xKjTPTa2g 作者:李勇 目录: 1.SparkSql 2.连接查询和连接条件 3.谓词下推 4.内连接查询中的谓词下推规则 4.1.Join后条件通过AND连接 4.2.Join后条件通过OR连接 4.3.分区表使用OR连接过滤条件 1.SparkSql SparkSql 是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 Dat

大家好,我是老三,今天分享一个小知识点--索引下推. 如果你在面试中,听到MySQL5.6"."索引优化" 之类的词语,你就要立马get到,这个问的是"索引下推". 什么是索引下推 索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本的新特性,它能减少回表查询次数,提高查询效率. 索引下推优化的原理 我们先简单了解一下MySQL大概的架构: MySQL服务层负责SQL语法解析.生成执行计划等,并调用存储引擎层去执

MySQL表分区技术 MySQL有4种分区类型: 1.RANGE 分区 - 连续区间的分区 - 基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区: 2.LIST 分区 - 离散区间的分区 - 类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择: 3.HASH 分区 - 平均分区 - 基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算,这个函数可以包含MySQL中有效的.产生非负整数值的任何表达式: 4.KEY

MySQL的优化技术总结 如果Cache很大,把数据放入内存中的话,那么瓶颈可能是CPU瓶颈或者CPU和内存不匹配的瓶颈: seek定位的速度,read/write即读写速度: 硬件的提升是最有效的方式: innodb_buffer_pool_size:配置innodb的数据缓冲池的大小来提高整体效率,可用内存即除去系统软件等内存后的内存大小: innodb_buffer_pool_instances: 当写操作多时可以使用批量执行的方式,如果是读操作多的话,可以使用自动提交: table_op

谓词下推就是指将各个条件先应用到对应的数据上,而不是根据写入的顺序执行,这样就可以先过滤掉部分数据,降低join等一系列操作的数据量级,提高运算速度,如下图:

最近需要用到Django的MySQL读写分离技术,查了一些资料,把方法整理了下来. 在Django里实现对MySQL的读写分离,实际上就是将不同的读写请求按一定的规则路由到不同的数据库上(可以是不同类型的数据库),我们需要做的就是,定义不同的数据库,定义不同的路由规则. 首先定义我们的主从数据库: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': sae.const.MYSQL_DB, 'USER':

Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 参数打开设置:hive.optimize.ppd=true 两种生效形式 形式1: select a.id,a.value1,b.value2 from table1 a join (select b.* from table2 b whe

听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法

转自:Mysql数据库优化技术之配置篇.索引篇 ( 必看 必看 ) (一)减少数据库访问对于可以静态化的页面,尽可能静态化对一个动态页面中可以静态的局部,采用静态化部分数据可以生成XML,或者文本文件形式保存使用数据缓存技术,例如: MemCached(二)优化的检测方法 1.用户体验检测2.Mysql状态检测在Mysql命令行里面使用show status命令,得到当前mysql状态.主要关注下列属性:key_read_requests (索引读的请求数)(key_buffer_size设置影

企业数据需求不断变化,近年来变化趋势日益明显,从数据的3V特性看:体积,速度和变化:Big Data强调数据量,PB级以上,是静态数据.而Fast Data在数据量的基础上,意味着速度和和变化,意味着客户可以更加实时化.更加快速地进行数据处理.在Forrester最近的一项研究中,超过75%的受访公司已经使用Fast Data解决方案. 在接受调查的人中,88%表示他们需要近乎实时地对数据执行分析. AnalyticDB是阿里巴巴自主研发.唯一经过超大规模以及核心业务验证的PB级实时数据仓库,是

mysql group replication,组复制,提供了多写(multi-master update)的特性,增强了原有的mysql的高可用架构.mysql group replication基于mysql插件架构实现,本身就是一个mysql插件. 提供的特性: 多写,写冲突检测 良好的扩展能力,可动态增删节点,组成员自动管理 组内高可用 确保组内数据最终一致性[重要](通过分布式协议和分布式recovery机制保证) 1. 架构 组复制基于mysql插件架构实现,本身作为一个mysql插

对于一个以数据库为中心的应用,数据库的优化直接影响到程序的性能,因此数据库性能至关重要.一般来说,要保证数据库的效率,要做好以下几个方面的工作: 1. 数据库表设计: 表的设计合理化(符合3NF): 2. 添加适当索引(index): 普通索引: 主键索引: primary 效率最高,但是只能有一个 唯一索引:unique 全文索引:fulltext 对文章中的词进行索引 空间索引:SPATIAL 很少使用 3. 分表技术: 水平分割 垂直分割 4. 读写分离: 写:update/delete/

1.简介 当今MySQL使用相当广泛,随着用户的增多以及数据量的增大,高并发随之而来.然而我们有很多办法可以缓解数据库的压力.分布式数据库.负载均衡.读写分离.增加缓存服务器等等.这里我们将采用读写分离技术进展缓解数据库的压力. 其中实现读写分离的技术有很多方法,这里我们将采用mysql-proxy这个中间软件来实现.这个软件中含有一个读写分离的lua文件,这也是我们使用mysql-proxy实现读写分离必用的文件,它需要lua解析器进行解析.因此我们还需要安装一个lua解析器. 2.基本环境

0.闪回技术与工具简介 mysql闪回工具比较流行三大类: [0.1]官方的mysqlbinlog:支持数据库在线/离线,用脚本处理binlog的输出,转化成对应SQL再执行.通用性不好,对正则.sed等需要较高熟练度. [0.2]第三方的mysqlbinlog工具,比官方的工具多了一个闪回功能 -B [0.3]开源的binlog2sql:兼容性比较好,使用难度小,使用简单,前提是mysql必须开启. 最佳实践:线上使用binlog2sql,线下用mysqlbinlog以及mysqlbinlog

MySQL有很多种复制,至少从概念上来看,传统的主从复制,半同步复制,GTID复制,多线程复制,以及组复制(MGR).咋一看起来很多,各种各样的复制,其实从原理上看,各种复制的原理并无太大的异同.每一种复制的出现都是有其原因的,是解决(或者说是弥补)前一种的复制方案的潜在的问题的.新的复制方式的出现,是基于对原复制某一方面增强或者是优化的结果,而不是全新的一种方案或者技术,所以就不难理解为什么有这么多中复制.其实搞出来这么多概念,个人觉得是源于开源的原因吧,不同复制版本的出现,因为是一个不断发现

所谓的预处理技术,最初也是由MySQL提出的一种减轻服务器压力的一种技术! 传统mysql处理流程 1,  在客户端准备sql语句 2,  发送sql语句到MySQL服务器 3,  在MySQL服务器执行该sql语句 4,  服务器将执行结果返回给客户端 这样每条sql语句请求一次,mysql服务器就要接收并处理一次,当一个脚本文件对同一条语句反复执行多次的时候,mysql服务器压力会变大,所以出现mysql预处理,减轻服务器压力! 预处理的基本策略: 将sql语句强制一分为二: 第一部分为前面