MySQL是当下最流行的关系型数据库之一,互联网高速发展的今天,MySQL数据库在电商.金融等诸多行业的生产系统中被广泛使用. 在实际的开发运维过程中,想必大家也常常会碰到慢SQL的困扰.一条性能不好的SQL,往往会带来过大的性能开销,进而引起整个操作系统资源的过度使用,甚至造成会话堆积,引发线上故障. 而在SQL调优的场景中,一类比较常见的问题,就是隐式类型转换.那什么是隐式转换呢? 在MySQL中,当操作符与不同类型的操作数一起使用时,会发生类型转换以使操作数兼容,此时则会发生隐式转换.出现

MySQL架构与历史 1. MySQL架构推荐参考:http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/03/15/2397536.html 2. MySQL会解析查询,并创建内部数据结构(解析树),然后对其进行各种优化,包括重写查询.决定表的读取顺序,以及选择合适的索引等.用户可以通过特殊的关键字提示(hint)优化器,影响它的决策过程. 也可以请求优化器解释(explain)优化过程的各个因素,使用户可以知道服务器如何进行优化决策的,并提供一个参考基准,

sql语句优化 性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部

Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F

故事开篇:你和你的团队经过不懈努力,终于使网站成功上线,刚开始时,注册用户较少,网站性能表现不错,但随着注册用户的增多,访问速度开始变慢,一些用户开始发来邮件表示抗议,事情变得越来越糟,为了留住用户,你开始着手调查访问变慢的原因. 经过紧张的调查,你发现问题出在数据库上,当应用程序尝试访问/更新数据时,数据库执行得相当慢,再次深入调查数据库后,你发现数据库表增长得很大,有些表甚至有上千万行数据,测试团队开始在生产数据库上测试,发现订单提交过程需要花5分钟时间,但在网站上线前的测试中,提交一次订单

SQL SERVER性能优化综述 一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的.所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项.   一.分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性.可用性.可靠性.安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求.响应时间的需求.硬

Oracle SQL语句性能优化方法大全 下面列举一些工作中常常会碰到的Oracle的SQL语句优化方法: 1.SQL语句尽量用大写的: 因为oracle总是先解析SQL语句,把小写的字母转换成大写的再执行. 2.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上

SQL Server游标   转载自:http://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3699851.html. 什么是游标 结果集,结果集就是select查询之后返回的所有行数据的集合. 游标则是处理结果集的一种机制吧,它可以定位到结果集中的某一行,多数据进行读写,也可以移动游标定位到你所需要的行中进行操作数据. 一般复杂的存储过程,都会有游标的出现,他的用处主要有: 定位到结果集中的某一行. 对当前位置的数据进行读写. 可以对结果集中的数据单独操作,而不是整行执行

在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询sql语句,复杂试图的编写等体会不出sql语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是sql语句的优化.对于海量数据,劣质sql语句和优质sql语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就行,而是要写出高质量的sql语句,提高系统的可用性. Oracle的sql调优第一个复杂的主题,甚至需要长

一.数据类型优化 1.更小通常更好 应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型,更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘.内存和CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期更少,但是要确保没有低估需要存储的值的范围,如果无法确认哪个数据类型,就选择认为不会超过范围的最小类型. 案例:设计两张表,设计不同的数据类型,查看表的容量 2.简单就好 简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期,例如, 1.整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则是字符比较比整型比较更复杂 2.使用mysql自建类型而

本文会提到 52 条 SQL 语句性能优化策略. 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,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,或者使用一个特殊的值,如0,-1作为默认值. 3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的L

前几篇文章已经从整体提供了诊断数据库的各个方面问题的基本思路...也许对你很有用,也许你觉得离自己太远.那么今天我们从语句的一些优化写法及一些简单优化方法做一个介绍.这对于很多开发人员来说还是很有用的!为了方便阅读给出前文链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 首先还是贴出我的座驾 好的语句就像这辆车,跑的又快又帅气!今天这里介绍一些技巧让你可以改装一下自己的车! 网上确实有好多好多好多好多SQL 语句优化的文章,什么 优化大全 ,

今天我们从语句的一些优化写法及一些简单优化方法做一个介绍.这对于很多开发人员来说还是很有用的!为了方便阅读给出前文链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 http://www.cnblogs.com/double-K/p/5538249.html 首先还是贴出我的座驾 好的语句就像这辆车,跑的又快又帅气!今天这里介绍一些技巧让你可以改装一下自己的车! 重中之重---语句执行顺序 在QQ群和人聊天的时候突然有位群友说:我才知道原来语句

oracle中sql语句的优化 一.执行顺序及优化细则 1.表名顺序优化 (1) 基础表放下面,当两表进行关联时数据量少的表的表名放右边表或视图: Student_info   (30000条数据)Description_info (30条数据)  select *  from description_info di      ,student_info     si --学生信息表where si.student_id = di.lookup_code(+)   and di.lookup_t

内容简介 1.回顾 2.动态sql 3.性能优化 懒加载机制 一级缓存 二级缓存 一.回顾 1.config文件常用标签 properties标签:引入外部properties文件资源. settings标签:设置mybatis全局行为. typeAlias标签:减少mapper文件配置,给模型类起别名. transactionManager标签:配置mybatis的事务行为(JDBC|MANAGED) dataSource标签:配置mybatis数据源(POOLED|UNPOOLED|JNDI

1.慢SQL消耗了70%~90%的数据库CPU资源: 2.SQL语句独立于程序设计逻辑,相对于对程序源代码的优化,对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低:3.SQL语句可以有不同的写法: 1.不使用子查询 SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name='hechunyang'); 子查询在MySQL5.5版本里,内部执行计划器是这样执行的:先查外表再匹配内表,而不是先查内表t2,当外表的数据很大时,查询速度会非常慢.在M

优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更快地遍历表. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说:①.有大量重复值.

优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更快地遍历表. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的 分析和预测上.一般来说:①.有大量重复值

public class DataBase { public static void main() { } } /* 4.5 SQL的数据类型与模式 4.5.1 SQL的日期与时间类型 SQL标准支持的时间类型: date:日历日期,年月日 time:一天中的时间,小时分钟秒,time(p)表示秒的小数点后的数字位 通过指定time with timezone,还可以吧时区信息连同时间时间一起存储 timestamp:date和time的组合. date:'2010-04-05' time:'0

 一.什么是索引? 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息. 二.索引的作用? 索引相当于图书上的目录,可以根据目录上的页码快速找到所需的内容,提高性能(查询速度) 三.优点: 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性. 可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候,可以减少查询中分组和排序的时间 四.缺点 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加. 索引需要占用物理空

这是<高性能 MySQL(第三版)>第四章<Schema 与数据类型优化>的读书笔记. 1. 选择优化的数据类型 数据类型的选择原则: 越小越好:选择满足需求的最小类型.注意,增大数据类型的范围是耗时操作,尽量避免. 简单:整型比字符操作代价更低. 尽量避免 NULL 列:列最好指定为 NOT NULL,除非确实可以是 NULL.如果查询中包含可为 NULL 的列,会使索引.索引统计和值比较都更复杂.可为 NULL 的列占用更多存储空间,在 MySQL 里也需要特殊处理.如果可为