查询性能

我们彻底分析了 Oracle DBMS 中与 NULL 相关的所有微妙之处，以及使用 NULL 索引和查询性能的问题。 特殊值NULL意味着没有数据，说明该值未知。默认情况下，任何类型的列和变量都可以采用此值，除非它们有约束NOT NULL。此外，还会DBMS自动NOT NULL向表主键中包含的列添加约束。

查询性能优化 深刻地理解MySQL如何真正地执行查询，并明白高效和低效的原因何在 查询的生命周期（不完整）：从客户端到服务器，然后服务器上进行语法解析，生成执行计划，执行，并给客户端返回结果。 一条查询，如果查询得很慢，原因大概率是访问的数据太多 对于低

将查询看作一个任务，那么它由一系列子任务组成，实际我们所做的就是： 消除一些子任务 减少子任务的执行次数 让子任务运行更快 查询的生命周期大概可分为 = { 客户端 服务器 : 进行解析 , 生成执行计划 执行：包括到存储引擎的调用，以及用后的数据处理 { 排序 分组

手机网络连接性能是我们在使用手机时非常关注的一个方面。有时我们会遇到网络不稳定、网速慢等问题，而这些问题往往会影响我们的手机使用体验。因此，了解手机网络连接性能状态对于我们来说非常重要。   在这篇博文中，我将介绍如何使用手机网络连接性能API接口来

优化 Elasticsearch 查询性能需要从多个方面入手。通过合理的索引设计、优化查询语句、优化硬件资源和集群架构等方面的优化，可以显著提高 Elasticsearch 的查询性能。 良好的索引设计是优化 Elasticsearch 查询性能的关键。可以通过以下几个方面来优化索引设计： 索引字段优化

(1)首先要开启profile  set enable_profile=true; (2)执行所要查询的sql (3)查询当前sql的profile show query profile \\\"/\\\";（找到对应的sql） (4)获取QueryId,查询总的执行计划 示例:show query profile \\\"/271dc937f9564af0-9ec7ce5755d88c66\\\"; 以下是每个节点的执行时间概览 结果示例      ┌──────────

Elasticsearch 是一种流行的搜索引擎和分布式文档存储解决方案，它的高效性能和可伸缩性使其成为许多应用程序的首选存储引擎。在工作中，优化 Elasticsearch 的检索性能是一个非常重要的任务，可以大大提高应用程序的响应速度和用户体验。下面我们将讨论如何优化 Elasticse

慢查询判定 慢查询优化 是否向服务器请求列不必要的数据 是否走索引 建立索引的原则： 最左前缀匹配原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c

        MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句，具体指运行时间超过long_query_time（默认是10秒）值的SQL，会被记录到慢查询日志中。         慢查询日志一般用于性能分析时开启，收集慢SQL然后通过explain进行全面

使用的数据库是 MySQL8 ，使用的存储引擎是 Innodb 。 通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。 查询具体数据的sql，比如是这样的： 它没有性能问题。 但另外一条使用count(*)查询总记录

ClickHouse中表排序键对与查询性能至关重要。本文介绍当使用非排序键作为查询条件时如何提升查询性能。通过对非排序键定义投影，然后物化排序结果，利用空间换时间策略，提升查询性能。 当创建MergeTree表时，需要指定列的顺序作为排序键。排序键的顺序对查询性能影响

HIGH_PRIORITY和LOW_PRIORITY 这个提示告诉MySQL，当多个语句同时访问某一个表时，哪些语句的优先级相对高些，哪些相对低些 DELAYED 这个提示对INSERT和REPLACE有效。MySQL会将使用该提示的语句立即返回给客户端，并将插入的行数据放入到缓冲区，然后在表空闲时批量将数据写入。 S

一、背景 在《SRE: Google运维解密》一书中作者指出，监控系统需要能够有效的支持白盒监控和黑盒监控。黑盒监控只在某个问题目前正在发生，并且造成了某个现象时才会发出紧急警报。“白盒监控则大量依赖对系统内部信息的检测，如系统日志、抓取提供指标信息的 HTTP 节

目录 一、索引分类   1.按存储引擎存储形式分类     1.1聚集索引    1.1.1聚集索引结构   1.2 二级索引  1.2.1二级索引结构 2.按数据库分类  2.1 主键索引   2.2 唯一索引  2.3 常规索引  2.4 联合索引  2.5 全文索引 上一期说到索引的原理其实就是B+树，这期我们来聊一下索引的

4.11.1.1. 在存储引擎层完成的 4.11.2.1. 直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结 4.11.2.2. 在MySQL服务器层完成的，但无须再回表查询记录 4.11.3.1. 在MySQL服务器层完成 4.11.3.2. 需要先从数据表中读出记录然后过滤 4.13.2.1. 使用单独的汇总表 5.5.1.1. 定期清除大量数据时，