sql优化

存储过程简介 SQL语句需要先编译然后执行，而存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集， 经编译后存储在数据库中 ，用户通过指定存储过程的名字并给定参数（如果该存储过程带有参数）来调用执行它。 存储过程是可编程的函数，在数据库中创建并保存，可以由SQL语句和控制结构组成。 当想要在不同的应用程序或平台上执行相同的函数，或者封装特定功能时，存储过程是非常有用的。 数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟，它允许控制数据的访问方式。 存储过程的优点： (1).增强SQL语言的功能和灵活性：存储过程可以用控制语句编写，有很强的灵活性，可以完成复杂的判断和较复杂的运算。 (2).标准组件式编程：存储过程被创建后，可以在程序中被多次调用，而不必重新编写该存储过程的SQL语句。而且数据库专业人员可以随时对存储过程进行修改，对应用程序源代码毫无影响。 (3).较快的执行速度：如果某一操作包含大量的Transaction-SQL代码或分别被多次执行，那么存储过程要比批处理的执行速度快很多。因为存储过程是预编译的。在首次运行一个存储过程时查询，优化器对其进行分析优化，并且给出最终被存储在系统表中的执行计划。而批处理的Transaction-SQL语句在每次运行时都要进行编译和优化，速度相对要慢一些。 (4).减少网络流量

一、mysql数据库的思想，以及操作流程 （1）、数据库是一种关系型数据库----‘关系’如何体现呢? 在Java语言或者其他计算机语言作为后台开发来讲，数据库的‘关系’体现在one to one many to one many to many(有中间表产生) one to many （2）、在python数据分析，人工智能技术领域不是以上理解，是将数据通过numpy pandas matplotlib 进行数据的分析 体现在数据的发布思想！将数据发布给客户，人工智能设备----作为数据集！ 二、MySQL数据库的实战 （1）、只能满足小型企业级的开发，对于数据集不是很合适！数据储存量较大！数据比较安全！ （2）、Oracle—针对于大数据/人工智能利用很多！ （3）、数据库分为DDL DCL DML语句 DDL：数据库定义语言，用于定义数据的结构 DCL：数据库控制语言，用于定义数据用户的权限—DBA DML：数据库操作语言，用于检索或者修改数据（主要的，面试，笔试都会考到） 三、Mysql企业级的按照流程 已经企业版本的选择 （1）：MySQL分为客户端和服务器端 —备注：MySQL自身会携带基于DOS的客户端和服务器端！ （2）：安装注意事项 i：用户名和密码的设置 root root ii：端口 默认端口3306 Oracle：5521 iii：编码格式 默认是英文

SQL总结（七）查询实战 一、场景 给定一个场景，学生选课系统为例，大家很熟悉。 主要关系： 学生（学号、姓名、年龄、性别） 教师（教师ID，教师姓名） 课程（课程ID,课程名称,任教教师ID） 成绩（学生ID,课程ID，成绩） 二、创建表并预置数据 创建关系表： --学生:Student(SID,SName,SAge,SSex) --学生表（学号、姓名、年龄、性别） --性别,0表示男,1表示女 -- --IF EXISTS(SELECT OBJECT_ID('Student')) /*此处永远为true，原因是OBJECT_ID返回具体ID，或者NULL*/ --使用下列语句，如果没有，什么都不返回，也就不存在 IF EXISTS(SELECT id FROM sysobjects WHERE name='Student') DROP Table Student Create table Student ( SID nvarchar(20) primary key not null, SName nvarchar(20), SAge int, SSex bit ) --教师：Teacher(TID,TName) --教师表（教师ID，教师姓名） IF EXISTS(SELECT id FROM sysobjects WHERE name='Teacher') Drop

一、优化的配置文件 [client] port=3306 socket=/tmp/mysql.sock [mysqld] # Remove leading # and set to the amount of RAM for the most important data # cache in MySQL. Start at 70% of total RAM for dedicated server, else 10%. # innodb_buffer_pool_size = 128M # Remove leading # to turn on a very important data integrity option: logging # changes to the binary log between backups. # log_bin # These are commonly set, remove the # and set as required. user = mysql basedir = /app/mysql datadir = /app/mysql/data port=3307 server-id = 1 socket=/tmp/mysql.sock #允许创建函数 log_bin_trust_function_creators = 1 character

应用程序慢如牛，原因多多，可能是网络的原因、可能是系统架构的原因，还有可能是数据库的原因。 那么如何提高数据库SQL语句执行速度呢？有人会说性能调优是数据库管理员（DBA）的事，然而性能调优跟程序员们也有莫大的关系。 程序中嵌入的一行行的SQL语句，如果使用了一些优化小技巧，定能达到事半功倍的效果。 技巧一：比较运算符能用“=”就不用“<>” “=”增加了索引的使用几率。 技巧二：明知只有一条查询结果，那请使用“LIMT 1” ”LIMT 1“可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。 技巧三：为列选择合适的数据类型 能用TINYINT就不用SMALLINT，能用SMALLINT就不用INT，磁盘和内存消耗的越小越好。 技巧四：将大的DELETE UPDATE OR INSERT 查询变成多个小查询 技巧五：使用UNION ALL 代替UNION，如果结果集允许重复的话。 因为UNION ALL不去重，效率高于UNION。 技巧六：为获取相同结果集的多次执行，请保持sql语句前后一致。 为了充分利用查询缓存。 * 技巧七：尽量避免使用“SELECT ” 其不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间网络IO开销。 技巧八：WHERE子句里面的列尽量被索引 索引太多也会降低性能。 技巧九：JOIN子句里面的列尽量被索引 技巧十：ORDER

　　a.分析SQL的执行计划　　explain，可以模拟SQL优化器执行SQL语句 　　b.MySQL的查询优化会干扰我们的优化 　　 　　查询优化计划：　　 　　　　explain +SQL语句； 　　　　explain select * from shine; 　　　　 id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra 　　　　 id :编号 　　　　 select_type ：查询类型 　　　　 table ：表 　　　　 type ：类型 　　　　 possible_keys ：预测用到的索引 　　　　 key ：实际上用到的索引 　　　　 key_len ：实际上使用索引的长度 　　　　 ref ：表之间的引用 　　　　 rows ：通过索引查询到的数据量 　　　　 Extra：额外的信息 来源： https://www.cnblogs.com/starshine-zhp/p/12200592.html

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层是由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。对分区表的请求，都会通过句柄对象转化成存储引擎的接口调用。分区表在很多场景中可以起到非常大的作用，但是其本身也存在一些限制。以下对MySQL中的分区表作一个简单的归纳。 01 分区表的原理 1、MySQL在创建时使用PARTITION BY子句定义每个分区存放的数据。 2、分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中。 3、分区表的数据更容易维护。 4、分区表的数据可以分布在不同的物理设备上。 5、一个表最多只能有1024个分区。 6、分区表达式必须是整数，或者是返回整数的表达式。 7、如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。 8、分区表中无法使用外键约束。 9、分区表由多个相关的底层表实现。 10、分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个完全相同的索引。 11、从存储引擎的角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同。 12、分区表的每个操作都会“先打开并锁定所有的底层表”。 13、如果存储引擎能够自己实现行级锁，例如InnoDB，则会在分区层释放对应表锁。 02 分区表的类型 分区表的类型主要有以下几种： （1）根据范围进行分区。每个分区存储落在某个范围的分区，表达式可以是列，也可以是包含列的表达式。 （2

二、MYSQL数据库设计原则 1、核心原则 不在数据库做运算; cpu计算务必移至业务层; 控制列数量(字段少而精,字段数建议在20以内); 平衡范式与冗余(效率优先；往往牺牲范式) 拒绝3B(拒绝大sql语句：big sql、拒绝大事务：big transaction、拒绝大批量：big batch); 2、字段类原则 用好数值类型(用合适的字段类型节约空间); 字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提高查询性能); 避免使用NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空间、NULL字段的复合索引无效); 少用text类型(尽量使用varchar代替text字段); 3、索引类原则 合理使用索引(改善查询,减慢更新,索引一定不是越多越好); 字符字段必须建前缀索引; 不在索引做列运算; innodb主键推荐使用自增列(主键建立聚簇索引,主键不应该被修改,字符串不应该做主键)(理解Innodb的索引保存结构就知道了); 不用外键(由程序保证约束); 4、sql类原则 sql语句尽可能简单(一条sql只能在一个cpu运算,大语句拆小语句,减少锁时间,一条大sql可以堵死整个库); 简单的事务; 避免使用trig/func(触发器、函数不用客户端程序取而代之); 不用select *(消耗cpu,io,内存,带宽,这种程序不具有扩展性); OR改写为IN

简介 ini 是 Windows 上常用的配置文件格式。MySQL 的 Windows 版就是使用 ini 格式存储配置的。 go-ini 是 Go 语言中用于操作 ini 文件的第三方库。 本文介绍 go-ini 库的使用。 快速使用 go-ini 是第三方库，使用前需要安装： $ go get gopkg.in/ini.v1 也可以使用 GitHub 上的仓库： $ go get github.com/go-ini/ini 首先，创建一个 my.ini 配置文件： app_name = awesome web # possible values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, FATAL log_level = DEBUG [mysql] ip = 127.0.0.1 port = 3306 user = dj password = 123456 database = awesome [redis] ip = 127.0.0.1 port = 6381 使用 go-ini 库读取： package main import ( "fmt" "log" "gopkg.in/ini.v1" ) func main() { cfg, err := ini.Load("my.ini") if err != nil { log.Fatal("Fail to

怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。 　　建立索引不是建的越多越好，原则是： 　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验， 一个表的索引最多不能超过6个， 因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及到索引的新建和重建操作。 　　第二：建立索引的方法论为： 多数查询经常使用的列； 很少进行修改操作的列； 索引需要建立在数据差异化大的列上 　　利用以上的基础我们讨论一下如何优化sql. 　　1、sql语句模型结构优化指导 　　　　a. ORDER BY + LIMIT组合的索引优化 　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; 　　　　　　这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。 　　　　b. WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化 　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [VALUE] ORDER BY [sort]