小表驱动大表 1.概念 驱动表的概念是指多表关联查询时,第一个被处理的表,使用此表的记录去关联其他表.驱动表的确定很关键,会直接影响多表连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能. 2.原则 驱动表的选择遵循一个原则: 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表.改变驱动表就意味着改变连接顺序,只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择.外连接的顺序改变就很可能影响结果. 预估结果集的原则: 如果where里没有相应表的筛选条件,无论on里是否有相关条件

前言:本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的,但是由于之前并没有学习数据批量插入,因此将其放在这里.在查询的优化中永远小表驱动大表. 1.为什么要小表驱动大表呢 类似循环嵌套 for(int i=5;.......) { for(int j=1000;......) {} } 如果小的循环在外层,对于数据库连接来说就只连接5次,进行5000次操作,如果1000在外,则需要进行1000次数据库连接,从而浪费资源,增加消耗.这就是为什么要小表驱动大表. 2.数据准备 根据MySQL高级知识(十)—

一.为什么要用小表驱动大表 1.驱动表的定义 当进行多表连接查询时, [驱动表] 的定义为: 1)指定了联接条件时,满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 2)未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表](Important!) 忠告:如果你搞不清楚该让谁做驱动表.谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断 既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百

在了解之前要先了解对应语法 in 与 exist. IN: select * from A where A.id in (select B.id from B) in后的括号的表达式结果要求之输出一列字段.与之前的搜索字段匹配,匹配到相同则返回对应行. mysql的执行顺序是先执行子查询,然后执行主查询,用子查询的结果按条匹配主查询. EXIST: select * from A where exists(select * from B where B.id= A.id) exist后的括号里则

Mysql 系列文章主页 =============== 本文将以真实例子来讲解小表驱动大表(In,Exists区别) 1 准备数据 1.1 创建表.函数.存储过程 参照  这篇(调用函数和存储过程批量插入数据)  文章中的第 1-7 步,注意,不要执行第8步 1.2 插入数据 现在来执行第8步. 1.2.1 向 Department 表中插入 100 条记录 CALL insert_dept(, ) 1.2.2 向 Employee 表中插入 100000 条记录 CALL insert_em

1. 优化原则:小表驱动大表,即小数据集驱动大数据集. select * from A where id in (select id from B) 等价于: for select id from B for select * from A where A.id = B.id 当B表的数据集必须小于A的数据集时,用in优于exists. select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id) 等价于: for select

删表 DROP TABLE Syntax DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] tbl_name [, tbl_name] ... [RESTRICT | CASCADE] 可一次删除一张或多张表.需具有所删除表上的DROP权限.表定义文件和数据文件均被移除.表被删除后表上的用户权限不会被自动删除.参数里表中指定的表名不存在则报错,但对于存在的表仍会删除.可通过指定IF EXISTS阻止表不存在时引发的错误(此时对于不存在的表仅产生一个NOTE).对于分区表,除了

给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似

小漫画 来,先来看小漫画陶冶一下情操 OK,这里就说了.假设,你有一个表erp,如果你直接进行下面的命令 drop table erp 这个时候所有的mysql的相关进程都会停止,直到drop结束,mysql才会恢复执行.出现这个情况的原因就是因为,在drop table的时候,innodb维护了一个全局锁,drop完毕锁就释放了. 这意味着,如果在白天,访问量非常大的时候,如果你在不做任何处理措施的情况下,执行了删大表的命令,整个mysql就挂在那了,在删表期间,QPS会严重下滑,然后产品经理

转自:http://database.51cto.com/art/201808/582324.htm OK,这里就说了.假设,你有一个表erp,如果你直接进行下面的命令: drop table erp 这个时候所有的mysql的相关进程都会停止,直到drop结束,mysql才会恢复执行.出现这个情况的原因就是因为,在drop table的时候,innodb维护了一个全局锁,drop完毕锁就释放了. 这意味着,如果在白天,访问量非常大的时候,如果你在不做任何处理措施的情况下,执行了删大表的命令,整

语法: 删表 DROP TABLE Syntax DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] tbl_name [, tbl_name] ... [RESTRICT | CASCADE] 可一次删除一张或多张表.需具有所删除表上的DROP权限. 表定义文件和数据文件均被移除.表被删除后表上的用户权限不会被自己主动删除. 參数里表中指定的表名不存在则报错,但对于存在的表仍会删除.可通过指定IF EXISTS阻止表不存在时引发的错误(此时对于不存在的表仅产生一个NOTE).

昨天拙文中讲述了用自增方式创建一千六百万大表的方案,这回讨论的是用笛卡儿积,实践证明这种方案更快. 2020年3月15日08点58分实验开始 创建仅有四千数据的tb_4thousand1表: SQL> CREATE TABLE tb_4thousand1 2 ( 3 id NUMBER not null primary key, 4 name NVARCHAR2(60) not null, 5 salary int NOT NULL, 6 createtime TIMESTAMP (6) not

驱动表与被驱动表 先了解在join连接时哪个表是驱动表,哪个表是被驱动表:1.当使用left join时,左表是驱动表,右表是被驱动表2.当使用right join时,右表时驱动表,左表是驱动表3.当使用join时,mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表,大表作为被驱动表 join查询如何选择驱动表与被驱动表 在sql优化中,永远是以小表驱动大表. 例如: A是小表,B是大表 使用left join 时,则应该这样写select * from A a left join B b on a.c

solr官方给出的解决方式是: DataImportHandler is designed to stream row one-by-one. It passes a fetch size value (default: 500) to Statement#setFetchSize which some drivers do not honor. For MySQL, add batchSize property to dataSource configuration with value -1

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

一.switch...case...的格式 switch(表达式) { case 常量表达式1: 语句; break; case 常量表达式2: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; default: 语句; break; } switch要求: 1.case后面必须是常量表达式 2.case后常量表达式的值不能一样 3.switch后面表达式必须为整数,不能为浮点数 4.case后的语句可以有多个且不用花括号括起来

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7106861.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) 最近在SQL Server中多次遇到开发人员提交过来的有性能问题的SQL,其表面的原因是表之间去的驱动顺序造成的性能问题,具体表现在(已排除其他因素影响的情况下),存储过程偶发性的执行时间超出预期,甚至在调试的时候,直接在存储过程的SQL语句中植入某些具体的参数,在性能上仍

使用场景 在线数据库的维护中,总会涉及到研发修改表结构的情况,修改一些小表影响很小,而修改大表时,往往影响业务的正常运转,如表数据量超过500W,1000W,甚至过亿时 在线修改大表的可能影响 在线修改大表的表结构执行时间往往不可预估,一般时间较长 由于修改表结构是表级锁,因此在修改表结构时,影响表写入操作 如果长时间的修改表结构,中途修改失败,由于修改表结构是一个事务,因此失败后会还原表结构,在这个过程中表都是锁着不可写入 修改大表结构容易导致数据库CPU.IO等性能消耗,使MySQL服务器性

从一月至今,我总共归纳了三种创建千万级大表的方案,它们是: 下面是这三种方案的对比表格: # 名称 地址 主要机制 速度 1 在Oracle中十分钟内创建一张千万级别的表 https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/12169527.html connect by+Insert into select 由于插入量是线性增长的,导致速度在前三种方案里最慢 2 25分钟创建一千六百万大表全记录 https://www.cnblogs.com/xiandedante