本文主要介紹mysql中索引與FROM_UNIXTIME的問題的相關資料,需要的朋友可以參考下,希望能幫助到大家。
零、背景
簡單收集一些資訊後,發現這個慢查詢問題隱藏的很深,問了很多人包括DBA都不知道原因。
一、問題
有一個DB, 有一個欄位, 定義如下.
MySQL [d_union_stat]> desc t_local_cache_log_meta; +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | c_id | int(11) | NO | PRI | NULL | | c_key | varchar(128) | NO | MUL | | | c_time | int(11) | NO | MUL | 0 | | c_mtime | varchar(45) | NO | MUL | 0000-00-00 00:00:00 | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ 17 rows in set (0.01 sec)
索引如下:
MySQL [d_union_stat]> show index from t_local_cache_log_meta \G *************************** 1. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 0 Key_name: PRIMARY Column_name: c_id Collation: A Cardinality: 6517096 Index_type: BTREE *************************** 2. row *************************** . . . *************************** 6. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 1 Key_name: index_mtime Column_name: c_mtime Collation: A Cardinality: 592463 Index_type: BTREE 6 rows in set (0.02 sec)
然後我寫了一個SQL如下:
SELECT count(*) FROM d_union_stat.t_local_cache_log_meta where `c_mtime` < FROM_UNIXTIME(1494485402);
終於有一天DBA過來了, 丟給我一個流水,說這個SQL是慢SQL。
# Time: 170518 11:31:14 # Query_time: 12.312329 Lock_time: 0.000061 Rows_sent: 0 Rows_examined: 5809647 SET timestamp=1495078274; DELETE FROM `t_local_cache_log_meta` WHERE `c_mtime`< FROM_UNIXTIME(1494473461) limit 1000;
我突然無語了,我的DB都是加了索引,SQL都是精心優化了的,怎麼是慢SQL呢?
問為什麼是慢SQL,DBA答不出來, 問了周圍的同事也都答不出來。
我心裡暗想遇到一個隱藏很深的知識點了。
令人懷疑的地方有兩個:1.有6個索引。 2. 右值是 FROM_UNIXTIME 函數。
於是查詢MYSQL官方文檔,發現6個不是問題。
All storage engines support at least 16 indexes per table and a total index length of at least 256 bytes.
Most storage engines have higher limits.
於是懷疑問題是FROM_UNIXTIME 函數了。
然後看看MYSQL的INDEX小節,找到一點蛛絲馬跡。
1.To find the rows matching a WHERE clause quickly.
2. To eliminate rows from consideration.
If there is a choice between multiple indexes, My normally thatusesSQL the index that finds the smallest number of rows.
3.If the table has a multiple-column index, any leftmost prefix of the index can be used by the optimizer to look up rows.
4. MySQL canuse indexes more efficiently if they are declared as the same type and size.
Comparison of dissimilar columns (comparing a string column to a temporal or numeric column, for example) mayvent s.
MySQL FROM_UNIXTIME() returns a date /datetime from a version of unix_timestamp.
MySQL [d_union_stat]> explain SELECT -> * -> FROM -> t_local_cache_log_meta -> where -> `c_mtime` = CONCAT(FROM_UNIXTIME(1494485402)) \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_local_cache_log_meta type: ref possible_keys: index_mtime key: index_mtime key_len: 137 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.01 sec)這次可以看到, 使用了索引,只掃描了一個資料。
二、結論
這次對 FROM_UNIXTIME 的回傳值強制轉換一下就可以利用索引了。 所以這個SQL不能利用上索引是右值與左值的型別不一致所導致的。 。 相關推薦:以上是mysql中索引與FROM_UNIXTIME的問題詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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