有客户反应网站后台订单相关查询非常慢,通过程序拿到了相关sqlexplainexplainSELECTDISTINCT(o.orders_id),o.oa_order_id,customers_email_address,o.order_type
有客户反应网站后台订单相关查询非常慢,通过程序拿到了相关sql
explain
explain SELECT DISTINCT(o.orders_id), o.oa_order_id, customers_email_address, o.order_type, ot.text AS total_value, o.track_number, o.date_purchased, o.orders_status, o.specialOperate, o.isSpecialParent, o.pay_ip, o.supply_id, o.products_center_id, o.split_code, o.is_import, o.shipDays,o.delivery_country,o.use_coupon ,o.payment_method FROM orders AS o LEFT JOIN orders_total AS ot ON ot.orders_id=o.orders_id AND ot.class='ot_total' WHERE 1 AND o.is_delete = 0 AND o.date_purchased >= '2013-09-30 10:00:00' AND (o.specialOperate = 0 OR o.isSpecialParent=1) ORDER BY date_purchased DESC, orders_id DESC LIMIT 0, 20; +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+----------------------+--------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+----------------------+--------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | o | range | date_purchased | date_purchased | 9 | NULL | 606632 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | ot | ref | idx_orders_total_orders_id,class | idx_orders_total_orders_id | 4 | banggood.o.orders_id | 19 | | +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+----------------------+--------+----------------------------------------------+ 2 rows in set (0.05 sec)发现索引使用正常,执行状态中发现有Copying to tmp table on disk状态,执行时间超过50s。
使用profiling发现Copying to tmp table on disk占用了大部分性能。
仔细查看该语句并和开发讨论,发现distinct和ORDER BY date_purchased DESC, orders_id DESC中,distinct关键字可以省略,而且ORDER BY date_purchased DESC, orders_id DESC可以去掉后面的orders_id desc(开发对多个字段排序不理解).
去掉后,再次explain
mysql> EXPLAIN -> SELECT o.orders_id, o.oa_order_id, customers_email_address, o.order_type, ot.text AS total_value, o.track_number, o.date_purchased, o.orders_status, o.specialOperate, o.isSpecialParent, o.pay_ip, o.supply_id, o.products_center_id, o.split_code, o.is_import, o.shipDays,o.delivery_country,o.use_coupon ,o.payment_method FROM orders AS o LEFT JOIN orders_total AS ot ON ot.orders_id=o.orders_id AND ot.class='ot_total' WHERE 1 AND o.is_delete = 0 AND o.date_purchased >= '2013-09-30 10:00:00' AND (o.specialOperate = 0 OR o.isSpecialParent=1) -> ORDER BY date_purchased DESC LIMIT 0, 20; +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+----------------------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+----------------------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | o | range | date_purchased | date_purchased | 9 | NULL | 606632 | Using where | | 1 | SIMPLE | ot | ref | idx_orders_total_orders_id,class | idx_orders_total_orders_id | 4 | banggood.o.orders_id | 19 | | +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+----------------------+--------+-------------+ 2 rows in set (0.01 sec)索引使用情况不变,但是下面的profiling,发现结果瞬间出来,执行时间不过0.003s,而且已经没有了Copying to tmp table on disk状态。
总结:1.因为distinct关键字需要对结果集进行去重,如果天然无重复,是不需要加上去重关键字的,上面的例子结果集有将近百万,去重字段又多,在tmp_table_size以及sort_buffer_size中排序已经不够用,所以将结果集复制到磁盘,严重影响速度
2. order by a,b 开发人员很喜欢用类似的语句,尽管对功能没有多大作用
本文出自 “原下” 博客,,请务必保留此出处

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。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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