问题:left join 时候触发了全表查询导致很慢 解决:Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) 总结:其实就是把left join 改为join就能解决这个问题

  原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://huanghualiang.blog.51cto.com/6782683/1219550 对于join buffer实现,于是做了以下实验: 从sql的执行计划中我们可以看到mysql使用using join buffer算法来优化改sql的查询,那么他的原理是什么?又是怎么样来实现的?在sql中注意到我加了hint提示符straight_join让,强制mysql按照查询中

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4417074.html 1 背景 以商家(Poi)维度来展示各种服务(比如团购(deal).直连)正变得越来越流行(图1a), 比如目前美食.酒店等品类在移动端将团购信息列表改为POI列表页展示.                   图1   a:商家维度展示信息: b:join示意 这给筛选带来了复杂性.之前的筛选是平面的,如筛选poi列表时仅仅利用到poi的属性(如评价.品类等),筛选deal列表时也仅仅根据deal的属性(房态

SELECT t0.ID as id, t0.`NAME` as name, t0.PHONE as phone, t0.`CITY_CODE` as cityCode, t0.SHOOTING_TIME as shootingTime, t0.REMARK as remark, t0.SOURCE_FROM as sourceFrom,-- 平台来源 t0.REFER as refer, t0.UPDATE_TIME as updateTime, CONCAT(IFNULL(t0.SHOOTI

using filesort 不能利用索引来进行分组或排序,利用filesort算法在内存或者磁盘进行排序using temporary 先在内存中进行分组,归并等操作,不够利用磁盘 SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n;优化成=&get;SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id &get; t

MRR Multi-Range Read,多范围读,5.6以上版本开始支持 工作原理&优化效果: 将查询到的辅助索引结果放在一个缓冲(read_rnd_buffer_size = 4M)中 将buffer中的辅助索引根据主键(ROWID)进行排序 再根据上述排序后的主键(ROWID)顺序(回表)读取数据 减少磁盘随机访问,将随机访问转变成顺序访问,提高I/O读性能 减少buffer pool中的页面被替换次数 可批量处理对索引的查询操作 优化器开关optimizer_switch控制是否启用MR

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 一.Join 查询 1.SQL执行顺序(一般情况下) 1.1 手写顺序: SELECT DISTINCT < select_list > FROM < left_table > < join_type > JOIN < right_table > ON < join_condition > WHERE < where_condition >

sql一执行就卡住,然后就...杀进程了 看了一下表的大小 第一反应就是加索引,然后explain看了一下走什么索引了,结果很尴尬,三个表,只走了一个索引...一群人在那纠结为毛走不了索引. 无意间发现有个表的字符编码是gbk..另外两个都是utf8..网上查了一番,才发现当表的编码不一致的时候left join走不了索引...

了解sql的朋友都知道,我们在查询的时候能够採用join查询,即对有一定关联关系的对象进行联合查询来对多维的数据进行整理.这个联合查询的方式挺方便的.跟我们现实生活中的托人找关系类似,我们想要完毕一件事.先找自己的熟人,然后通过熟人在一次找到其它,终于通过这样的手段找到想要联系到的人. 有点类似于"世间万物皆有联系"的感觉. lucene的join包提供了索引时join和查询时join的功能. Index-time join 大意是索引时join提供了查询时join的支持,且Index

[译]Vulkan教程(24)索引buffer Index buffer 索引buffer Introduction 入门 The 3D meshes you'll be rendering in a real world application will often share vertices between multiple triangles. This already happens even with something simple like drawing a rectangle

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

转自http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1692317/ 一 介绍  相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意.对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互.5.5 版本之前,MySQL本身只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(Nested Loop).如果关联表的数据量很大,则join关联的执行时间

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和

转自 http://blog.csdn.net/tonyxf121/article/details/7796657 join的实现原理 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再一次作为循环条件到后一个表中查询数据. 接下来通过一个三表join查询来说明MySQL的Nested Loop Join的实现方式.

一朋友最近新上线一个项目,本地测试环境跑得好好的,部署到线上却慢得像蜗牛一样.后来查询了一下发现一个sql执行了16秒,有些长的甚至80秒.本地运行都是毫秒级别的查询.下面记录一下困扰了两天的,其中一条sql的优化. 表结构及现象描述: CREATE TABLE `wp_goods` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_openid` ) NOT NULL DEFAULT '', `description` longtext , `u

接着上篇,我们继续来探究索引.这次我们主要来探究关于联合索引的使用和联合.多表查询的规范. 继续看一下数据: mysql> select * from student order by ID desc; +----+-------------+-----------+------------+ | ID | CName | ClassName | SchoolName | +----+-------------+-----------+------------+ | rockderia26| 一

原文链接:美团点评技术团队:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是

MySQL Join算法与调优白皮书(一) MySQL Join算法与调优白皮书(二) MySQL Join算法与调优白皮书(三) MySQL Join算法与调优白皮书(四) MariaDB Join MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法,的确在一定程度上可以提升JOIN的速度.但不可否认的是,仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求.Hash Join不需要任何的索引,通过扫描表就能快速地进行JOIN查询,通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下