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经常碰到的一个问题是limit的offset太高,如:limit 100000,20,这样系统会查询100020条,然后把前面的100000条都扔掉,这是开销很大的操作,导致查询很慢。假设所有分页的页面访问频率一样,这样的查询平均扫描表的一半数据。优化的方法,要么限制访问后面的页数,要么提升高偏移的查询效率。
一个简单的优化办法是使用覆盖查询(covering index)查询,然后再跟全行的做join操作。如:
SQL>select * from user_order_info limit 1000000,5;
这条语句就可以优化为:
select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);
SQL>explain select * from user_order_info limit 1000000,5;
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | user_order_info | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 23131886 | |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
SQL>explain extended select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY |
| 1 | PRIMARY | user_order_info | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 42 | lim.pin | 1 | 100.00 | |
| 2 | DERIVED | user_order_info | index | NULL | PRIMARY | 42 | NULL | 23131886 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.66 sec)
根据两个explain的对比,可以清晰发现,第一个未使用索引,扫描了23131886行,第二个也扫描了同样的行数,但是使用了索引,效率提高了。这样可以直接使用index得到数据,而不去查询表,当找到需要的数据之后,在与全表join,获得其他的列。

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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