MySQL 原理与优化之Update 优化

目录 问题分析 解决办法 过程复现和解决 扩展 总结 执行数据库更新update操作的时候数据库卡死了 问题分析 一般都是数据库事务未提交,导致update或者delete卡死. 解决办法 在执行完更新或删除后,记得将事务提交commit; 找到数据库客户端,执行commit操作. 如果还不行. 那么应该是数据库在执行数据操作失败 or 事务未提交 之后,将需要执行的sql语句锁死了. 过程复现和解决 通过如下命令查看数据库的自动提交状态 show variables like 'autocom

目录 mysql当插入重复时更新的方法 第一种方法 第二种方法 第三种方法 Mysql on duplicate key update 解决插入重复数据时更新值的问题以及其存在的问题 一.使用 二.存在问题 mysql当插入重复时更新的方法 第一种方法 示例一:插入多条记录 假设有一个主键为 client_id 的 clients 表,可以使用下面的语句: INSERT INTO clients (client_id,client_name,client_type) SELECT supplie

目录 1.首先了解背景 2.如何让sparkSQL支持update 3.改造源码前,需要了解整体的代码设计和执行流程 4.改造源码 如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常

目录 1.有问题的SQL语句 有人问,比如下图: 问题归纳起来就是:在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新... 刚遇到这个问题的时候,我拿到这条语句直接在测试库里面执行了一把,发现确实有问题,但和开发描述的还是 有区别 ,这里我用测试数据来模拟下: 1.有问题的SQL语句 执行之后的记录是: 可以看到,结果并不像这位开发同学说的"好像没有效果",实际上是有效果的: why? 看起来,语法是完全没有问题,翻了翻MySQL官方文档的update语法: 看到

一.单表查询->更新 UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2 [WHERE Clause] 二.多表联合查询->更新 UPDATE a INNER JOIN (SELECT yy FROM b) c ON a.id = c.id SET a.xx = c.yy [WHERE Clause] 上面的 INNER JOIN ,可以换为 LEFT JOIN . RIGHT JOIN 等联合查询. SET 后的字段必须为 a

前言: 谈到Update 语句大家可能不会陌生,很多情况下我们都会使用它来更新table中的记录.一般而言我们会使用innodb 的存储引擎,innodb引擎是基于行锁的,具体一点说是针对索引来加锁的(保证锁不能失效),并不是针对记录加锁,如果对于没有建立索引的字段进行过滤操作,从而执行update 的话,会导致表锁 . 今天就看看在使用innodb的时候如何使用update 语句. 已经存在course 表,其内容如下: 目前该表没有加任何的索引,默认情况下id 是表的索引. 接着让我们分别开

MySQL 中原数据锁是系统自动控制添加的,对于用户来说无需显示调用,当我们使用一张表的时候就会加上原数据锁. 原数据锁的作用是为了保护表原数据的一致性,如果在表上有活动事务的时候,不可以对元数据进行写入操作.也就是为了避免DML 和DDL 之间的冲突,保证读写的正确性. 说白了就是,在对数据表进行读写操作的时候,不能进行修改表结构的操作. 如上图所示,在执行select 操作的时候,MySQL 会自动加上shared_read 锁,在insert,update, delete 以及 selec

假设有表tb_sku,其表结构如下: 表中大约有200w条记录,执行如下的sql 语句大约 4.36s 返回数据 select count(*) from tb_sku; 接着我们使用 对其进行分页查找: select * from tb_sku limit 0,10; limit 语句 其中0 代表起始位置,10 为每页返回的数据数量. 如上图所示,很快就返回了查询结果. 接着我们再使用SQL 语句 select * from tb_sku limit 10,10; 语句从记录位置10的位置开

目录 今天来看看MySQL 中如何多Group By 语句进行优化的. 先创建tb_user 表如下: 通过show index from tb_user; 命令查看表,没有存在任何的索引. 执行如下代码,查看SQL 执行情况 explain select profession, count(*) from tb_user group by profession ; 发现返回结果中 type 为“ALL” ,Extra 返回“Using temporary” 说明没有使用索引. 于是,创建基于p

一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式. a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式,存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤. b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行

本文实例讲述了Mysql数据库中数据表的优化.外键与三范式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据表优化 将商品信息表进行优化 1.创建商品种类表: create table if not exists goods_cates( id int unsigned primary key auto_increment, name varchar(40) not null ); 2.将商品种类写入商品种类表中: 注意:插入另一个表的查询结果不需要加values insert into goods_

前言 每一个好习惯都是一笔财富,本文分 SQL 后悔药,SQL 性能优化,SQL 规范优雅三个方向,分享写 SQL 的 21 个好习惯和最佳实践! 写完SQL先explain查看执行计划(SQL性能优化) 日常开发写 SQL 的时候,尽量养成这个好习惯呀:写完 SQL 后,用 explain 分析一下,尤其注意走不走索引. 操作 delete 或者 update 语句,加个 limit(SQL后悔药) 在执行删除或者更新语句,尽量加上 limit,以下面的这条 SQL 为例吧: delete f

背景 下班后愉快的坐在在回家的地铁上,心里想着周末的生活怎么安排. 突然电话响了起来,一看是我们的一个开发同学,顿时紧张了起来,本周的版本已经发布过了,这时候打电话一般来说是线上出问题了. 果然,沟通的情况是线上的一个查询数据的接口被疯狂的失去理智般的调用,这个操作直接导致线上的MySql集群被拖慢了. 好吧,这问题算是严重了,下了地铁匆匆赶到家,开电脑,跟同事把Pinpoint上的慢查询日志捞出来.看到一个很奇怪的查询,如下 POST domain/v1.0/module/method?ord