mysql in 子查询 效率慢 优化(转) 现在的CMS系统.博客系统.BBS等都喜欢使用标签tag作交叉链接,因此我也尝鲜用了下.但用了后发现我想查询某个tag的文章列表时速度很慢,达到5秒之久!百思不解(后来终于解决),我的表结构是下面这样的,文章只有690篇. 文章表article(id,title,content)标签表tag(tid,tag_name)标签文章中间表article_tag(id,tag_id,article_id)其中有个标签的tid是135,我帮查询标签tid是13

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

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

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

前言: 1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据. 2.子查询就更别用了,效率太差,执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,这里多了一个创建和销毁临时表的过程. 3.如果是JOIN的话,它是走嵌套查询的.小表驱动大表,且通过索引字段进行关联.如果表记录比较少的话,还是OK的.大的话业务逻辑中可

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

=========索引原理与慢查询======= 阅读目录 -     一.介绍 -     二.索引的原理 -     三.索引的数据结构 -     四.聚集索引与辅助索引 -     五.MySQL索引管理 -     六.测试索引 -     七.正确使用索引 -     八.联合索引与覆盖索引 -     九.查询优化神器-explain -     十.慢查询优化的步骤 -     十一.慢日志管理 一.介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般

MySQL索引介绍 聚集索引(Clustered Index)----叶子节点存放整行记录辅助索引(Secondary Index)----叶子节点存放row identifier-------InnoDB:primary key-------书签查找(bookmark lookup)-------查找代价大B+树的高度----3~4层   http://www.oicto.com/mysql-explain-show/ 目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令

这两天实习项目遇到一个网页加载巨慢的问题(10多秒),然后定位到是一个MySQL查询特别慢的语句引起的: SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT t.vc_date, t.c_bankno, t.vc_bankacco, t.vc_moneytype, t.en_totalbala , t.en_usablebala, t1.vc_nameinbank, date_format(t.D_IMPORTTIME, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') AS D_IMPOR

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache m

数据条件查询和分页 前面文档主要介绍了元数据配置,包括表单定义和表关系管理,以及表单数据的录入,本文主要介绍数据查询和分页在crudapi中的实现. 概要 数据查询API 数据查询主要是指按照输入条件检索出符合要求的数据列表,如果数据量大的情况下,需要考虑分页. API为/api/business/{name},其中name为对象名称复数形式(兼容对象名称),查询参数如下: 参数 类型 描述 select string 选择查询需要的字段和关联子表,默认查询全部字段和关联子表 expand st

<MySQL面试小抄>查询缓存机制终面 我是肥哥,一名不专业的面试官! 我是囧囧,一名积极找工作的小菜鸟! 囧囧表示:小白面试最怕的就是面试官问的知识点太笼统,自己无法快速定位到关键问题点!!! 本期主要面试考点 面试官考点之简述一下什么是查询缓存机制? 面试官考点之查询如何命中缓存? 面试官考点之什么场景下SQL和结果集不会被缓存? 面试官考点之什么场景下会导致MySQL缓存失效? 面试官考点之查询缓存是如何进行内存管理的? 面试官考点之MySQL是一次性分配所有的内存空间吗? 面试官考点之

关于SQL查询语句的优化,有一些一般的优化步骤,本节就介绍一下通用的优化步骤. 一条查询语句是如何执行的 首先,我们如果要明白一条查询语句所运行的过程,这样我们才能针对过程去进行优化. 参考我之前画的一张MySQL基础架构图: MySQL中一条查询语句的生命周期大概可以分为 客户端通过连接器连接服务器 在解析器中解析SQL语句 优化器进行优化 执行器执行生成的执行计划 返回结果给客户端 一般而言,执行器执行阶段是最为重要的阶段,也就是说,最耗费性能的阶段.所以我们的优化,其实就是在优化执行器的执

下面这些sql都含有子查询: mysql> select * from t1 where a in (select a from t2); mysql> select * from (select * from t1) as t; 按返回的结果集区分子查询 1.标量子查询 那些只返回一个单一值的子查询称之为标量子查询.比如: select * from t1 where a in (select max(a) from t2); 2.行子查询 返回一条记录的子查询,不过这条记录需要包含多个列.

vim /etc/my.cnf [mysqld] slow-query-log = on # 开启慢查询功能 slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow-query.log # 慢查询日志存放路径与名称 long_query_time = 5 # 查询时间超过5s的查询语句 ### log-queries-not-using-indexes = on # 列出没有使用索引的查询语句

前言 在开发中,高效能的程序 也包括 高效能的查询,所以优化SQL也是程序员必要技能之一.要优化就必须要有慢日志记录才可以知道哪些查询慢,然后反向去修改 慢日志设置方式 写入文件 写入数据库 实践操作 方式一:写入文件 编辑my.conf 中修改 log_slow_queries 的日志地址 $ cd /etc/mysql $ cat my.cnf |grep slow  log_slow_queries = /data/logs/mysql/mysql-slow.log $ sudo /etc