锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

mysql查询分析优化器,MySQL慢查询优化面试问题

经验分享生活百科

mysql如何找到上千万的数据优化？在Mysql中，有太多的casewhen in mysql 。有好的优化方案吗？如果mysql中的数据太多，那么对于不同的类型，sub 查询 优化策略是不同的，语法分析4，优化 Device:执行计划生成的方法有很多种 ， 第一种是优化 查询sql，尽量避免全表检索，第二种是添加联合索引 ， 第三种是使用表分区 。
1、在Mysql中,把多个值以字符串组合的方式保存到一列和把各个值单独保存到...索引的目的是为了提高查询的效率，可以比作一本字典 。如果我们要查找单词“mysql”，我们肯定需要定位字母M，然后自下而上找到字母Y，再找到剩下的sql 。如果没有索引，那么你可能需要阅读所有的单词来找到你想要的 。1.索引的优点假设你有三个未索引的表t1、t2、t3，每个表分别包含数据列i1、i2、i3，每个表包含1000个数据行，序号从1到1000不等 。
t2.i2，t3.i3FROMt1，t2 ， t3其中t1 . i1t 2 . I2和T2 . i1t 3 . i3；这个查询的结果应该是1000行，每个数据行包含三个相等的值 。如果我们在没有索引的情况下处理这个查询因此，您必须尝试所有组合来查找满足WHERE条件的记录 。
2、PostgreSQL与MySQL相比,优势何在?PostgreSQL类似于Oracle的多进程框架，可以支持高并发应用场景 。把OracleDBA转移到PostgreSQL数据库更容易 ， 毕竟PostgreSQL数据库和Oracle数据库很像 。PostgreSQL几乎支持所有的SQL标准，支持的类型也相当丰富 。PostgreSQL数据库的源代码比MySQL数据库的源代码更容易读懂 。如果团队有很强的C语言能力 ， 可以在PostgreSQL数据库上开发，比如实现一个类似greenplum的系统，也可以符合现在分布式的趋势 。
3、MySQL由哪些部分组成?1，Server2，connector:管理连接，权限验证3，分析device:morphology分析 ， grammar 分析4，优化 device:执行计划 。之前画了一张图，从中大概可以看出MySQL由哪些模块组成 。宏观上:服务器层，存储引擎层 。这两部分又细分为许多功能模块 。
4、MySQL 优化:orderby和limit【mysql查询分析优化器,MySQL慢查询优化面试问题】1 。同时使用复合索引orderby和limit来避免全表扫描和数据排序是非常重要的，因此可以通过使用适当的索引来提高查询的效率 。联合索引也称为复合索引，是由表中的几列组成的索引 。联合索引的效果需要满足最左前缀原则，即如果联合索引列是A和C，则A ， C，A，B，A生效 ， B，C ， A，C，B，C，C ， C等 。不会生效(这里的顺序不是where条件之后的顺序，而是这些列是否存在于where条件中 。如果where条件中只存在一个，
5、如果 mysql里面的数据过多, 查询太慢怎么办?这个有很多方法 。第一个是优化 查询sql，尽量避免全表检索 。第二个增加了一个联合索引 。第三种使用表分区存储数据 ， sql直接查找对应的分区表 。在数据库服务器上方的mysql窗口中执行，很快就有100多W条记录导出到excel中 。问题:我们有一个SQL查找没有主键/唯一键的表，但是在MySQL5.7上运行非常慢，怎么办？实验中我们搭建了一个MySQL5.7的环境，这里省略搭建步骤 。
6、 mysql中casewhen太多有没有好的 优化方案,使sql好维护? 7、MySQL 查询 优化索引创建规则:1 。表的主键和外键必须有索引；2.数据超过300的表应该有索引；3.对于与其他表频繁连接的表，应该在连接字段上建立索引；4.Where子句中经常出现的字段，尤其是大型表中的字段，应该建立索引；5.索引应该建立在具有高选择性的领域上；6.索引应该建立在小字段上 。对于大文本字段甚至长字段，不要建立索引；7.综合指数的建立需要认真做分析；尽量考虑用单字段索引代替:a、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；b .复合索引的几个字段是否经常同时作为和出现在Where子句中？
如果有，可以建立一个综合指数；否则，考虑单字段索引；c .如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；d、如果综合指数包含三个以上的字段，则仔细考虑其必要性，考虑减少综合字段；e .如果这些字段中既有单字段索引又有复合索引，一般可以删除复合索引；8.对于数据操作频繁的表，不要建立过多的索引；9.删除无用的索引，以避免对实施计划产生负面影响 。
8、 mysql几千万条数据的查找如何做性能 优化?sub 查询优化策略针对不同类型的sub查询、优化设备会选择不同的策略 。1.对于IN，ANY sub 查询，优化，有以下策略可供选择:半关节实体化存在2 。对于NOTIN，所有sub 查询，优化 server都有以下策略选择:实体化存在3 。对于派生表 ， 优化 server有以下策略选择:derived_merge，将派生表合并到外部查询(5月7日推出)；
9、 mysql 优化的几种方法在开始演示之前，我们先介绍以下两个概念 。概念一，数据的可选基数，也就是常说的基数值 。查询 优化在生成各种执行计划之前 ， 我们首先要从统计信息中获取相关数据，从而估算出每个操作涉及的记录数，这个相关数据就是基数 。简单来说就是每个字段中每个值的唯一值分布状态 。例如 ， 表t1有100行记录，其中一行是f1 。
这里唯一的值是该列的可选基数 。那么看到这一点，我们就能理解为什么需要在高基数的字段上建立索引，而低基数的没有全表扫描快，当然这只是一个方面 ， 进一步的讨论不在我讨论的范围之内 。概念二，关于暗示的使用，这里我就说说什么是暗示，什么时候用暗示 。HINT简单来说就是在一些特定场景下 ， 手动辅助MySQL 优化编译器，让她生成最优的执行计划 。

    推荐阅读


    上一篇：云端课堂,美育云端课堂

    下一篇：炫舞2