服务器mysql集群,表引擎ndbcluster。 其中查3张表,原语句为: select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_picfrom user left join user_introduction on user.uid = user_introduction.uidwhere user.uid in(select uid from
服务器mysql集群,表引擎ndbcluster。
其中查3张表,原语句为:
select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_pic from user left join user_introduction on user.uid = user_introduction.uid where user.uid in(select uid from participate_class where cid = '11428' and paystatus = 1) ;
表数据总共9K+条左右的数据 ,所以说数据并不多,但是这个sql的执行时间让人惊讶: 35sec~36sec。其中in子查询拆分来查都很快,一旦组合起来就慢的要死。
explain的情况如下:
刚好跟一篇文章中描述的一样:http://hi.baidu.com/yu_zhou2000/blog/item/b9edb26716d93b3baa184c64.html。
这里也是in的条件如果是固定常量会非常快,比如 in (1,2,3),但是如果向上面的in(select …) 写法就巨慢无比。这个文章也写了个解决方案,换成自己的案例写法就应该是下面这样:
select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_pic from user left join user_introduction on user.uid = user_introduction.uid where user.uid in(select uid from (select uid from participate_class where cid = '11413' and paystatus = 1) as tbl ) ;
这样的写法的确有效,查询执行时间降低到0.109sec左右。看explain,查询了更多的行,但是时间是降低 了:
如果说实话,我接触sql的次数并不多,甚至对join的理解都不深刻,目前还搞不清left,inner,right是怎样的情况。正因为如此,我更偏向于写普通的多表查询语句,于是改上面的语句为:
select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_pic from user, user_introduction, participate_class where user.uid = participate_class.uid and user.uid = user_introduction.uid and participate_class.cid = '11418' and participate_class.paystatus = 1 ;
很普通的语句,多了很多where条件而已,但是执行效率得到更大的改观,仅用了0.015sec左右,偶尔飙升到0.030sec。explain分析如下:
貌似ndb引擎本身对join语句支持不太好 ,不过我本身也不喜欢join(或许说是不太会),而in语句出现了这样的问题。所以个人感觉还是两者都慎用,但不是禁用,能用普通多表查询就用多表查询即可。
这本身是个小案例,具体事件具体分析,后来看到说mysql的设计就是基于join的: “在 MySQL 的 SELECT 查询当中,其核心算法就是 JOIN 查询算法”,来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4550f3ca0100vkfx.html
所以还是需要深入研究的,最好是还交给dba的好。
原文地址:慎用mysql的join语句和in子查询语句,普通查询可能是最好的优化。, 感谢原作者分享。

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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