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面试:聊聊sql优化(1)

时间:2019-10-25 20:01:15      阅读:98      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:遍历   线程   次数   字符串   原理   复杂   失败   like   放弃   

mysql优化我一般遵从五个原则:

  1. 减少数据访问: 设置合理的字段类型,启用压缩,通过索引访问等减少磁盘IO
  2. 返回更少的数据: 只返回需要的字段和数据分页处理 减少磁盘io及网络io
  3. 减少交互次数: 批量DML操作,函数存储等减少数据连接次数
  4. 减少服务器CPU开销: 尽量减少数据库排序操作,和全表查询 减少cpu 内存占用
  5. 利用更多资源: 使用表分区,可以增加并行操作,更大限度利用cpu资源

sql语句常见的优化比如

  1. sql优化第一最基本的为了最快的速度查询到数据,减少消耗,尽量避免全表查询,首先考虑在where和order by字段上建立索引
  1. where子句条件 后不要使用!=和》《操作符,否则数据库会放弃索引使用全表查询
  1. 用like模糊查询时不建议在查询字段开头或首尾两端使用百分号,这也会导致字段放弃索引,全表查询,可以考虑百分号在查询字段后面或者使用全文索引
  1. 在sql中直接使用计算表达式和函数,也会导致索引失败,可以在等号右边计算
  1. 不要写select * from 需要什么字段返回什么字段减少消耗
  1. 在sql语句中嵌套SQL查询 ,不要使用iN 或者 not in 可以使用 exists替代
  1. 对于复杂的查询,可以使用中间临时表 暂存数据
  1. 查询数据量大的表 会造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序,分段分页进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示。
  • 要查询100000到100050的数据
    SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID ASC) AS rowid,* FROM infoTab)t WHERE t.rowid > 100000 AND t.rowid <= 100050
  1. 对数据量较大的表,使用分区分表存储
  1. 一定要定期维护数据表和优化索引,删除空余数据
  1. 尽量使用数字型字段
    尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

面试题

你们有没有做 MySQL 读写分离?如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理的是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?

  1. 如何实现 MySQL 的读写分离?
    其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来说,就搞一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
  2. MySQL 主从复制原理的是啥?
    主库将变更写入 binlog 日志,然后从库连接到主库之后,从库有一个 IO 线程,将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地,写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog,然后执行 binlog 日志中的内容,也就是在自己本地再次执行一遍 SQL,这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。


面试:聊聊sql优化(1)

标签:遍历   线程   次数   字符串   原理   复杂   失败   like   放弃   

原文地址:https://www.cnblogs.com/fan-1994716/p/11740385.html

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