在数据库设计的时候,我们经常会需要设计时间字段,在MYSQL中,时间字段可以使用int.timestamp.datetime三种类型来存储,那么这三种类型哪一种用来存储时间性能比较高,效率好呢?飘易就这个问题,来一个实践出真知吧. MYSQL版本号:5.5.19 建立表: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `datetime_test` ( `id` int(11) NOT NULL, `d_int` int(11) NOT NULL DEFAULT '', `d_times

mysql datetime查询异常 异常:Value '0000-00-00 00:00:00' can not be represented as java.sql.Timestamp (2011-05-25 11:38:40) 描述:非空无默认值的Datetime类型字段,查询时程序报以下错误: Value '0000-00-00 00:00:00' can not be represented as java.sql.Timestamp 解决方法:数据库连接串添加zeroDateTime

开启Mysql慢查询来优化mysql 优化sql语句是优化数据库的一个很重要的方面,那么怎么发现那些耗时耗资源的sql语句呢,开启Mysql慢查询! 1.查看是否开启慢查询,默认情况下是关闭的.你的mysql最好在5.1版本以上 mysql> show variables like "%slow%"; +---------------------+--------------------------------------------------------- ---------

mysql数据库优化课程---16.mysql慢查询和优化表空间 一.总结 一句话总结: a.慢查询的话找到存储慢查询的那个日志文件 b.优化表空间的话可以用optimize table sales; 1.查看慢查询日志是否开启? show variables show variables like "%quer%"; slow_query_log  | ONslow_query_log_file | mysql-slow.loglong_query_time | 10.000000

本文基于MySQL5.7.19测试 创建四张表,pt1.pt2表加上主键 mysql> create table t1 (a1 int, b1 int); mysql> create table t2 (a2 int, b2 int); mysql> create table pt1 (a1 int, b1 int, primary key (a1)); mysql> create table pt2 (a2 int, b2 int, primary key (a2)); 向表中分

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.

优化特定类型的查询 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊函数,有两个非常不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数.在统计列值时要求列值是非空的(不统计NULL). 如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式, 则统计的就是这个表达式有值的结果数. 因为很多人对NULL理解有可题, 所以这里很容易产生误解. COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数.当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时,实际上就是在统计行数. 最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,

MySQL查询优化器的局限性 MySQL的万能“嵌套循环”并不是对每种查询都是最优的.不过还好,MySQL查询优化只对少部分查询不适用,而且我们往往可以通过改写查询让MySQL高效地完成工作. 关联子查询 MySQL的子查询实现都非常糟糕.最糟糕的一类查询是WHERE条件中包含IN()的子查询语句.例如,我们希望找到Sakila数据库中,演员Penlope Guiness(他的actor_id为1)参演的所有影片信息.很自然的,我们会按照下面的方式用子查询实现: SELECT * FROM sa

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

为什么查询速度会慢 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等. 在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络,CPU计算,生成统计信息和执行计划.锁等待(互斥等待)等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致

内容摘录来源:MSSQL123 ,lujun9972.github.io/blog/2018/03/13/如何编写bash-completion-script/ 一.先公布下结论: 1.如果分页排序字段是聚集索引,完全没必要对索引分页再查询数据,因为索引就是数据本身: 2.如果是非聚集索引,先对索引分页,然后再利用索引去查询数据,先分页索引确实可以减少扫描的范围: 3.如果经常按照2中的方式查询,也就是按照非聚集索引排序查询,强烈建议直接在该列上建立聚集索引: 二.MySQL经典的分页“优化”做

1.分页查询 select * from table limit startNum,pageSize 或者 select * from table limit pageSize offset startNum 2.优化 mysql 做查询时偏移量越大,效率越低. select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from product limit 100, 20   0.016秒select * from product limit 100

当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询.对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点.下面简单说一下我知道的一些方法. 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试,下面针对已有的一张表进行说明. 表名:order_history 描述:某个业务的订单历史表 主要字段:unsigned int id,tinyint(4) int type 字段情况:该表一共37个字段,不包含text等大型数组,最大为varcha

重庆SEO:<高性能mysql第三版>提到mysql会将in子查询改写成exists查询(书中基于的mysql版本是5.1.50和5.5) 但是在5.6之后,已经优化成使用半连接查询 SELECT class_num, class_name FROM class WHERE class_num IN (SELECT class_num FROM roster); 在这里,优化器可以识别出该 IN子句要求子查询仅返回roster表中每个类编号的一个实例 .在这种情况下,查询可以使用半联接:也就是

我们在使用mysql数据库时,经常会使用到mysql的联合查询,联合查询分为内连接和外连接,内连接查询结果是联合的表都存在匹配才会有结果,外连接则根据驱动表是否存在匹配来生成结果集. 这里使用mysql用例数据库employees举例,联合查询时的一些优化.这里涉及到的表主要是employees和salaries表. mysql内连接查询时,查询优化器会选择数据量较小的表作为驱动表.employees表大概是30万的数据量,salaries则接近200万. 我们不知道哪些表作为驱动表合适,可以使

表A:CREATE TABLE `tableA` (`id` int(11) NOT NULL auto_increment,`content` varchar(256) default NULL,PRIMARY KEY  (`id`),如果我要在content中进行模糊查询,那么使用like的话,肯定要这样写:select * from tableA from content like "%xxx%"这里有个问题,即使我为content加了index索引,那么在下面这两种情况索引也是

.long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句. .临时设置开启慢查询日志 mysql> show variables like '%slow_query_log%'; +---------------------+------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+-----------------------------------

先查下数据表的总条数: SELECT COUNT(id) FROM ts_translation_send_address 执行分页界SQL 查看使用时间2.210s SELECT * FROM ts_translation_send_address ORDER BY id LIMIT 2000000,10; 把sql语句优化后查询 SELECT * from ts_translation_send_address t INNER JOIN ( SELECT ID FROM ts_transla

查询过程探究 我们先看一下向mysql发送一个查询请求时,mysql做了什么? 如上图所示,查询执行的过程大概可分为6个步骤: 客户端向MySQL服务器发送一条查询请求 服务器首先检查查询缓存,如果命中缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段 服务器进行SQL解析.预处理 再由优化器生成对应的执行计划 MySQL根据执行计划,调用存储引擎的API来执行查询 将结果返回给客户端,同时缓存查询结果 下面分别说明: 1.客户端/服务端通信协议 MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上