要写出高效的SQL,那么必须必须得清楚SQL执行路径,介绍如何提高SQL性能的文章很多,这里不再赘述,本人来谈谈如何从 减少SQL回表次数 来提高查询性能,因为回表将导致扫描更多的数据块。 我们大家都知道,数据库表中数据存储都是以块为单位,称为数据块;表
要写出高效的SQL,那么必须必须得清楚SQL执行路径,介绍如何提高SQL性能的文章很多,这里不再赘述,本人来谈谈如何从 减少SQL回表次数 来提高查询性能,因为回表将导致扫描更多的数据块。
我们大家都知道,数据库表中数据存储都是以块为单位,称为数据块;表中每行数据都有唯一的地址标志ROWID。
举个例子:
select a from test_db where b=5
A、假设b上没有索引
1、那么该条SQL将进行表扫描,扫描所有该表的数据块
2、从数据块中找到记录,并且进行过滤
可想而知,没有索引将会导致扫描该表所有数据块,性能低下
B、 假设b上有索引
1、那么该条SQL将进行索引扫描,在索引中找到b=5的位置,一般只需要扫描3个块左右就找到了
2、获得所有b=5的行的rowid
3、根据rowid再查询数据(这就是回表),如果数据量少,那么回表次数就少,如果需要的数据全部在索引中,那么就不会再回表了,例如a也在索引中,如果a不在索引中,那么仍然要回表一次查出a。
经验:如果有可能的话,尽量只在索引上查询,不用回表或者只少量回表。
例如分页需要回表,一般尽量在索引上分页,然后返回rowid,再通过rowid进行回表查询。
下面是一个常用的分页语句:
Select * from (select row_number over(order by a) rn,t.* from table t where b=? And c=?) where rn>=1 and rn Select * from (select row_number over(order by a) rn,t.* from table t where b=? And c=?) where rn>=1 and rn
我们分析一下(假设索引是b,c,a):
1、先查询内层语句 select * from table t where b=? and c=?,假设返回1000行数据
2、通过索引找到这1000行数据的rowid,因为索引是连续的,假设这1000行数据的索引分布在5个块中,则差不多为8块读
3、再根据rowid取回表查询数据,最坏的情况是这1000行数据分布在1000个块中,则需要读取1000块。那么算上上面的8块总共尧都区1000+8=1008块
我们换一种写法:
Select * from table t,
(select rid from (select rowid rid,row_number over(order by a) rn from table where b=? And c=?)
where rn>=1 and rn
Where tmp.rid=t.rowid
Select * from table t,
(select rid from (select rowid rid,row_number over(order by a) rn from table where b=? And c=?)
where rn>=1 and rn
Where tmp.rid=t.rowid
再来分析一下:
1、最里层的sql select rid from (select rowid rid,row_number over(order by a) rn from table where b=? And c=?) where rn>=1 and rn
2、分页之后,只有20行数据,再根据这20行的rowid回表查询数据,最坏情况是20行都在20个不同块中,那么总共20+8=28
从以上分析可以看出,有效的利用索引,减少回表次数,可以大大提高SQL性能,值得大家去花功夫了解一下。
http://blog.csdn.net/lovingprince/archive/2009/04/16/4084786.aspx
http://blog.csdn.net/gybyylx/archive/2010/12/11/6070340.aspx

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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