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目前,我有一个包含近一百万行的表,我需要从中查询.我需要做的是根据给定产品ID列表中包含的产品数量对产品进行排名.SELECT count(productID) AS commonProducts, packageID FROM supply WHERE productID IN (2,3,4,5,6,7,8,9,10) GROUP BY packageID ORDER BY commonProducts DESC LIMIT 10该查询工作正常,但我想对此进行改进.我在productID和packageID上尝试了多列索引,但它似乎要寻找更多的行,而不仅仅是为每个列都有一个单独...
1、字段类型： 字段定义为varchar，传入值为int，就需要全局扫描 例如 :temp 数据25万，is_stock varchar类型 select * from temp where is_stock=1; 0.668s 改成 select * from temp where is_stock=1 ;0.443s点赞 收藏分享文章举报阿繇发布了20 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 818私信 关注
一.优化 1.数据表联查优化 1.先执行where过滤,再联查; 2.合适的组合索引, 3.字段值: 1)尽量使用数字类型 2)设置默认值,避免where使用字段 = null; 4.慎用某些关键字/字符(in,!=,*),适当使用exists/not exists; 2.limit的优化 普通: ...
摘要 本文是一份 Mysql 数据表的创建和优化checklist，含表设计、索引的创建及使用原则、SQL 优化以及一些配置、事务、架构层的优化手段。 本文会持续更新，文末附更新记录。 数据表设计 在满足业务需求的前提下：数值类型优于字符类型。 字符类型越短越好。 定长字符使用。 CHAR，变长字符使用 VARCHAR。 关联查询较多时，可以考虑在表中增加冗余字段，以空间换时间。 使用非字符类型做主键。 热点字段可以考虑从逻辑上降低并发度...
1、优化数据访问 应该尽量减少对数据的访问。一般有两个需要考虑的地方：应用程序应减少对数据库的访问，数据库应减少实际扫描的记录数。例如，如果应用程序可以缓存数据，就可以不需要从数据库直接读取数据。 例如，如果应用程序只需要几个列的数据，就没有必要把所有列的数据读取出来。尽量避免“select * from table_name”的语句。 例如，添加索引或增加筛选条件都可以极大的减少实际扫描的记录数 ? 2、重写sql语句 将复杂的查...
在一些Mysql的面试题中，一定会问到Mysql优化的问题，可能大部分人都会回答，加索引就可以解决，查询慢的问题，那么接下来别人可能又会问到，那索引是不是加的越多越好呢，或者说索引是不是什么字段都可以加，什么字段不应该加呢，又或者说为什么有些查询明明加了索引还是慢呢？今天来说说mysql是如何计算查询优化的成本的。 一.计算全表扫描的代价 计算全部扫描需要2个重要的数据： 1.聚簇索引占用的页面数 2.表中的记录数 这两数...
number类型的索引列查询条件为String时不会用到索引,反之一样. 遵循最左前缀的原则下，能用联合索引就不要创建多个单列索引，联合索引在多列索引条件都用到时过滤性更强.(当创建a,b联合索引时,即时你的查询是 select xx from xx where b = xx and a = xx, 也会用到索引,mysql在解析完sql后会通过优化器优化你的sql.mysql一个表最多创建16个索引) 复杂的sql优化时,可以分步拆分子查询,explain子查询,着重优化耗时较长的子查询,目标是...
经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。 另外插入一个题外话，个人认为团队要合理的使用ORM，可以参考 ORM的权衡和抉择。合理利用的是ORM在面向对象和写操作方面的优势，避免联合查询上可能产生的坑(当然如果你的Linq查询能力很强另当别论)，因为ORM屏蔽了太多的DB底层的知识内容，对程序员不是件好事，对性能有极致追求，但是ORM理解不透彻...
查询优化本就不是一蹴而就的，需要学会使用对应的工具、借鉴别人的经验来对SQL进行优化，并且提升自己。分享一套博主觉得讲的很详细很实用的MySQL教程给大家，可直接点击观看！ https://www.bilibili.com/video/BV1fx411X7BD 先来巩固一下索引的优点，检索数据快、查询稳定、存储具有顺序性避免服务器建立临时表、将随机的I/O变为有序的I/O。 但索引一旦创建的不规范就会造成以下问题，占用额外空间，浪费内存，降低数据的增、删、...
点赞再看，养成习惯！ MySQL查询优化需要经过解析、预处理和优化三个步骤。在这些过程中，都有可能发生错误。本篇文章不会深入讨论错误处理，而是帮助理解 MySQL 执行查询的方式，以便可以写出更好的查询语句。 解析器和预处理器 一开始，MySQL 的解析器将查询语句拆分成一系列指令并从中构建一棵“解析树”。解析器使用 MySQL 的SQL 语法去翻译和验证查询语句。例如，解析器保证了查询中的指令是有效且次序正确，并且会检查那种类...