No.15 mysql百万级数据,如何提高查询速度?(上篇)(二)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: No.15 mysql百万级数据,如何提高查询速度?(上篇)(二)

5、查询中不能使用前置百分号,否则引擎将会全表扫描。

640.png

6、in 和 not in也要慎用,否则会导致全表扫描

640.png

7、如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。

640.png

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

640.png

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

640.png

11、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使 用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。


12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构。

640.png

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择。

640.png

14、并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。


15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。


彩蛋tips:B站,抖音搜索“Go必知必会”,今日分享题目为《容器技术:Docker 技术与虚拟机技术有何不同?》

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
24天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
MySQL的全文索引查询方法
【8月更文挑战第26天】MySQL的全文索引查询方法
37 0
|
19天前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
115 4
|
23天前
|
自然语言处理 关系型数据库 MySQL
MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
【8月更文挑战第27天】MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
137 62
|
6天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
左外连接:优先右表创建索引,连接字段类型要一致、内连接:驱动表由数据量和索引决定、 join语句原理、子查询优化:拆开查询或优化成连接查询
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
|
8天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL查询(万字超详细版)
本文详细介绍了数据库中的单表和多表查询方法。首先,单表查询包括全列查询、指定列查询及去重查询,其中应避免使用`*`以提高效率。接着,文章讲解了排序查询,包括升序和降序,并展示了如何通过多个字段进行排序。在多表查询部分,本文解释了内连接、外连接(左外连接和右外连接)以及自连接的概念和用法,提供了丰富的代码示例
21 1
MySQL查询(万字超详细版)
|
3天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
技术解析:MySQL中取最新一条重复数据的方法
以上提供的两种方法都可以有效地从MySQL数据库中提取每个类别最新的重复数据。选择哪种方法取决于具体的使用场景和MySQL版本。子查询加分组的方法兼容性更好,适用于所有版本的MySQL;而窗口函数方法代码更简洁,执行效率可能更高,但需要MySQL 8.0及以上版本。在实际应用中,应根据数据量大小、查询性能需求以及MySQL版本等因素综合考虑,选择最合适的实现方案。
24 6
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
针对MySQL亿级数据的高效插入策略与性能优化技巧
在处理MySQL亿级数据的高效插入和性能优化时,以上提到的策略和技巧可以显著提升数据处理速度,减少系统负担,并保持数据的稳定性和一致性。正确实施这些策略需要深入理解MySQL的工作原理和业务需求,以便做出最适合的配置调整。
27 6
|
2天前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL 查询优化方法
在数据库应用中,高效的查询性能至关重要。本文探讨了常用的 MySQL 查询优化方法,包括索引优化(选择合适的索引字段、复合索引、定期维护索引)、查询语句优化(避免全表扫描、限制返回行数、避免使用不必要的函数)、表结构优化(选择合适的数据类型、分区表、定期清理无用数据)及数据库配置优化(调整缓存大小、优化存储引擎参数)。通过这些方法,可以显著提高 MySQL 的查询性能,为应用程序提供更好的用户体验。
|
22天前
|
SQL 存储 缓存
MySQL是如何保证数据不丢失的?
文章详细阐述了InnoDB存储引擎中Buffer Pool与DML操作的关系。在执行插入、更新或删除操作时,InnoDB为了减少磁盘I/O,会在Buffer Pool中缓存数据页进行操作,随后将更新后的“脏页”刷新至磁盘。为防止服务宕机导致数据丢失,InnoDB采用了日志先行(WAL)机制,通过将DML操作记录为Redo Log并异步刷新到磁盘,结合双写机制和合理的日志刷新策略,确保数据的持久性和一致性。尽管如此,仍需合理配置参数以平衡性能与数据安全性。
MySQL是如何保证数据不丢失的?
|
20天前
|
自然语言处理 关系型数据库 MySQL
MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
【8月更文挑战第29天】MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
68 6

热门文章

最新文章