深入MySQL复杂查询优化技巧
在上一篇文章中,我们介绍了 MySQL 的关联关系理论与基础实践。本篇文章将进一步探讨 MySQL 复杂查询的优化技巧,帮助开发者应对大型数据集和高并发场景中的性能挑战。我们将涵盖索引设计、查询计划分析、分区技术以及事务管理的优化。
一、索引优化
索引是提高查询性能的核心工具。通过合理设计和使用索引,可以显著减少数据扫描量,从而提升查询效率。
1. 索引类型
- 单列索引:适用于单一字段查询。
- 组合索引:在多条件查询中,组合索引可以避免重复扫描。
- 全文索引:用于支持高效的全文搜索。
- 唯一索引:保证字段值的唯一性。
示例:为用户表的用户名和邮箱字段创建索引
CREATE INDEX idx_username_email ON users(username, email);
2. 索引使用的最佳实践
- 选择性原则:高选择性的字段更适合作为索引。
- 避免冗余:组合索引的前缀已覆盖的字段,无需单独创建索引。
- 适配查询模式:设计索引时应考虑常用的查询模式。
二、查询计划分析
查询计划(Query Execution Plan)是 MySQL 执行 SQL 查询的详细步骤。通过分析查询计划,可以定位性能瓶颈并采取优化措施。
1. 使用 EXPLAIN
EXPLAIN 是分析查询计划的核心工具。
示例:分析一条订单查询语句
EXPLAIN SELECT o.order_id, u.username
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id
WHERE o.order_date > '2025-01-01';
查询计划输出的关键字段:
- id:查询中每个步骤的标识符。
- type:访问类型,如
ALL(全表扫描)、INDEX(索引扫描)。 - key:查询中使用的索引名称。
- rows:预计扫描的行数。
- extra:额外信息,如是否使用了临时表或文件排序。
2. 常见优化方法
- 减少全表扫描:通过索引替代
ALL类型访问。 - 优化排序和分组:尽量避免
Using temporary和Using filesort。 - 分解复杂查询:将多表查询拆分为更小的子查询。
三、分区和分表技术
分区和分表技术通过将数据分散到多个存储单元中,提高了 MySQL 的查询性能和并发能力。
1. 分区表
分区表是根据字段值将表划分为多个逻辑部分,每个分区存储一部分数据。
示例:按年份分区的订单表
CREATE TABLE orders (order_id INT,order_date DATE,amount DECIMAL(10, 2),PRIMARY KEY (order_id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025),PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
2. 分表
分表是一种手动将数据分散到多个物理表中的策略,常用于应对单表数据量过大的情况。
示例:基于用户 ID 分表
CREATE TABLE orders_1 LIKE orders;
CREATE TABLE orders_2 LIKE orders;INSERT INTO orders_1 SELECT * FROM orders WHERE user_id % 2 = 0;
INSERT INTO orders_2 SELECT * FROM orders WHERE user_id % 2 = 1;
3. 分区和分表的适用场景
- 分区表:适用于范围查询频繁的数据,例如按日期分区的日志。
- 分表:适用于数据量超大且没有明确范围划分的情况。
四、事务管理优化
事务是关系型数据库的重要功能,用于保证数据的一致性和完整性。优化事务管理可以提高并发性能和系统的稳定性。
1. 事务特性
事务具备 ACID 特性:
- 原子性(Atomicity):事务中的操作要么全部完成,要么全部回滚。
- 一致性(Consistency):事务结束后,数据应处于一致状态。
- 隔离性(Isolation):事务之间相互独立。
- 持久性(Durability):事务完成后,数据永久存储。
2. 优化事务的常见策略
- 减少锁冲突:合理设置事务的隔离级别,避免不必要的行锁或表锁。
- 分批提交:将大事务分解为多个小事务,提高并发能力。
- 使用读写分离:在高并发场景中,通过主从复制分担读写压力。
示例:分批提交订单数据
START TRANSACTION;
INSERT INTO orders VALUES (1, '2025-01-01', 100.00);
INSERT INTO orders VALUES (2, '2025-01-02', 150.00);
COMMIT;
五、案例实践:优化复杂报表查询
场景:某电商平台需要生成按用户统计订单总金额的报表,涉及多表关联和聚合查询。
初始查询:
SELECT u.username, SUM(o.amount) AS total_amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
GROUP BY u.username;
优化措施:
- 使用索引:为
user_id和amount字段创建索引。
CREATE INDEX idx_user_id_amount ON orders(user_id, amount);
- 避免重复扫描:使用子查询优化聚合操作。
SELECT u.username, o.total_amount
FROM users u
JOIN (SELECT user_id, SUM(amount) AS total_amountFROM ordersGROUP BY user_id
) o ON u.user_id = o.user_id;
- 缓存高频查询结果:将报表数据缓存到 Redis 或其他缓存工具中。
六、总结与展望
本篇文章从索引设计、查询计划分析、分区与分表技术以及事务管理四个方面深入探讨了 MySQL 复杂查询的优化技巧。这些策略不仅能显著提升查询性能,还能为开发者应对高并发和大数据量场景提供指导。
下一篇文章将聚焦 MySQL 的安全性设计,包括用户权限管理、数据加密和安全审计等内容,敬请期待!
相关文章:
深入MySQL复杂查询优化技巧
在上一篇文章中,我们介绍了 MySQL 的关联关系理论与基础实践。本篇文章将进一步探讨 MySQL 复杂查询的优化技巧,帮助开发者应对大型数据集和高并发场景中的性能挑战。我们将涵盖索引设计、查询计划分析、分区技术以及事务管理的优化。 一、索引优化 索引…...
Fabric环境部署-Git和Node安装
一.安装Git(v2.43.0) Git 是一个开源的分布式版本管理系统(也是全球最大的开源软件存储服务器),用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。搭建区块链需要使用Git,因为区块链的开发和部署需要使用版本控制工…...
如何弥补开源大语言模型解决推理任务的不足
在实际应用中,大语言模型(LLM)可以通过与其他专门的推理技术结合,克服其在严格逻辑推理、深度推理或因果推理领域的不足。以下是几种有效的结合方式,分别从不同角度解决LLM在推理中的局限性。 一、结合符号推理系统 …...
Ubuntu 下载安装 Consul1.17.1
下载 wget https://releases.hashicorp.com/consul/1.17.1/consul_1.17.1_linux_amd64.zip解压: unzip -d consul_1.17.1_linux_amd64.zip /opt/module将解压出的二进制文件移动到 /usr/local/bin 目录中以便在系统中全局使用: sudo mv consul /usr/l…...
【数据库系统概论】并发控制--复习
1. 并发控制概述 并发控制是数据库系统处理多个事务同时执行时,保证数据一致性和事务隔离性的关键技术。 1.1并发操作的特点 数据库系统允许多个用户并发访问。典型应用场景: 飞机订票系统银行数据库系统网上购物系统 1.2并发操作可能带来的问题 并…...
MySQL(六)MySQL 案例
1. MySQL 案例 1.1. 设计数据库 1、首先根据相关业务需求(主要参考输出输入条件)规划出表的基本结构 2、根据业务规则进行状态字段设计 3、预估相关表的数据量进行容量规划 4、确定主键 5、根据对相关处理语句的分析对数据结构进行相应的变更。 设计表的时…...
DDcGAN_多分辨率图像融合的双鉴别条件生成对抗网络_y译文马佳义
摘要: 在本文中,我们提出了一种新的端到端模型,称为双鉴别条件生成对抗网络(DDcGAN),用于融合不同分辨率的红外和可见光图像。我们的方法建立了一个生成器和两个鉴别器之间的对抗博弈。生成器的目的是基于特…...
[读书日志]从零开始学习Chisel 第一篇:书籍介绍,Scala与Chisel概述,Scala安装运行(敏捷硬件开发语言Chisel与数字系统设计)
简介:从20世纪90年代开始,利用硬件描述语言和综合技术设计实现复杂数字系统的方法已经在集成电路设计领域得到普及。随着集成电路集成度的不断提高,传统硬件描述语言和设计方法的开发效率低下的问题越来越明显。近年来逐渐崭露头角的敏捷化设…...
二、用例图
二、用例图 (一)、用例图的基本概念 1、用例图的定义: 用例图是表示一个系统中用例与参与者关系之间的图。它描述了系统中相关的用户和系统对不同用户提供的功能和服务。 用例图相当于从用户的视角来描述和建模整个系统,分析系统的功能与…...
LWIP之一:使用STM32CubeMX搭建基于FreeRTOS的LWIP工程并分析协议栈初始化过程
工程搭建及LWIP协议栈初始化过程 一、使用STM32CubeMX快速生成工程二、修改测试三、LWIP协议栈初始化过程分析3.1 tcpip_init()3.1.1 lwip_init()3.1.1.1 sys_init()3.1.1.2 mem_init()3.1.1.3 memp_init()3.1.1.4 netif_init()3.1.1.5 udp_init()3.1.1.6 tcp_init()3.1.1.7 ig…...
个性化电影推荐系统|Java|SSM|JSP|
【技术栈】 1⃣️:架构: B/S、MVC 2⃣️:系统环境:Windowsh/Mac 3⃣️:开发环境:IDEA、JDK1.8、Maven、Mysql5.7 4⃣️:技术栈:Java、Mysql、SSM、Mybatis-Plus、JSP、jquery,html 5⃣️数据库可…...
UE5AI感知组件
官方解释: AI感知系统为Pawn提供了一种从环境中接收数据的方式,例如噪音的来源、AI是否遭到破坏、或AI是否看到了什么。 AI感知组件(AIPerception Component)是用于实现游戏中的非玩家角色(NPC)对环境和其…...
每日一学——日志管理工具(ELK Stack)
5.1 ELK Stack 5.1.1 Elasticsearch索引机制 嘿,小伙伴们!今天我们要聊聊ELK Stack——一套由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成的强大日志管理工具集。通过这套工具,我们可以轻松地收集、存储、搜索和可视化日志数据。首先,…...
“智能筛查新助手:AI智能筛查分析软件系统如何改变我们的生活
嘿,朋友们!今天咱们来聊聊一个特别厉害的工具——AI智能筛查分析软件系统。想象一下,如果你有一个超级聪明的小助手,不仅能帮你快速找出问题的关键所在,还能提供精准的解决方案,是不是感觉工作和生活都变得…...
DeepSeek v3为何爆火?如何用其集成Milvus搭建RAG?
最近,DeepSeek v3(一个MoE模型,拥有671B参数,其中37B参数被激活)模型全球爆火。 作为一款能与Claude 3.5 Sonnet,GPT-4o等模型匹敌的开源模型DeepSeek v3不仅将其算法开源,还放出一份扎实的技术…...
linux-centos-安装miniconda3
参考: 最新保姆级Linux下安装与使用conda:从下载配置到使用全流程_linux conda-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_51566832/article/details/144113661 Linux上删除Anaconda或Miniconda的步骤_linux 删除anaconda-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_…...
html+css+js网页设计 美食 好厨艺西餐美食企业网站模板6个页面
htmlcssjs网页设计 美食 好厨艺西餐美食企业网站模板6个页面 网页作品代码简单,可使用任意HTML辑软件(如:Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作)。 …...
QT-窗口嵌入外部exe
窗口类: #pragma once #include <QApplication> #include <QWidget> #include <QVBoxLayout> #include <QProcess> #include <QTimer> #include <QDebug> #include <Windows.h> #include <QWindow> #include <…...
C#中使用系统默认应用程序打开文件
有时您可能希望程序使用默认应用程序打开文件。 例如,您可能希望显示 PDF 文件、网页或互联网上的 URL。 System.Diagnostics.Process类的Start方法启动系统与文件关联的应用程序。 例如,如果文件扩展名为.txt,则系统会在 NotePad、WordPa…...
如何在 Ubuntu 22.04 上配置 Logrotate 高级教程
简介 本教程将教你如何在 Ubuntu 22.04 上进行 Logrotate 的高级配置。 日志管理对于维护系统性能和确保你的日志不会占用太多磁盘空间至关重要。在 Ubuntu 上,logrotate 是一个强大的工具,它可以通过轮转、压缩和删除旧日志来自动管理日志文件。在本教…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...
华为OD机试-食堂供餐-二分法
import java.util.Arrays; import java.util.Scanner;public class DemoTest3 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseint a in.nextIn…...
服务器--宝塔命令
一、宝塔面板安装命令 ⚠️ 必须使用 root 用户 或 sudo 权限执行! sudo su - 1. CentOS 系统: yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh2. Ubuntu / Debian 系统…...
加密通信 + 行为分析:运营商行业安全防御体系重构
在数字经济蓬勃发展的时代,运营商作为信息通信网络的核心枢纽,承载着海量用户数据与关键业务传输,其安全防御体系的可靠性直接关乎国家安全、社会稳定与企业发展。随着网络攻击手段的不断升级,传统安全防护体系逐渐暴露出局限性&a…...
python打卡第47天
昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾: 热力图 作业:对比不同卷积层热图可视化的结果 def visualize_attention_map(model, test_loader, device, class_names, num_samples3):"""可视化模型的注意力热力图,展示模…...
表单设计器拖拽对象时添加属性
背景:因为项目需要。自写设计器。遇到的坑在此记录 使用的拖拽组件时vuedraggable。下面放上局部示例截图。 坑1。draggable标签在拖拽时可以获取到被拖拽的对象属性定义 要使用 :clone, 而不是clone。我想应该是因为draggable标签比较特。另外在使用**:clone时要将…...
在Spring Boot中集成RabbitMQ的完整指南
前言 在现代微服务架构中,消息队列(Message Queue)是实现异步通信、解耦系统组件的重要工具。RabbitMQ 是一个流行的消息中间件,支持多种消息协议,具有高可靠性和可扩展性。 本博客将详细介绍如何在 Spring Boot 项目…...
生信服务器 | 做生信为什么推荐使用Linux服务器?
原文链接:生信服务器 | 做生信为什么推荐使用Linux服务器? 一、 做生信为什么推荐使用服务器? 大家好,我是小杜。在做生信分析的同学,或是将接触学习生信分析的同学,<font style"color:rgb(53, 1…...
