sql执行计划_防止sql注入#

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sql执行计划

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SQL优化技巧：让你的查询飞起来 🚀 面试时被问到如何优化SQL查询速度？别慌，这里有一些实用的技巧可以帮你轻松应对： 🔍 明确字段：尽量使用具体的字段名，而不是“select *”。这样可以减少不必要的数据传输。 🚫 避免使用OR：在WHERE子句中，尽量避免使用OR来连接条件，因为它可能会导致查询效率下降。 🌐 使用VARCHAR：如果可以，尽量选择VARCHAR类型代替CHAR类型，因为VARCHAR更灵活且占用空间更少。 🔢 数值类型优先：如果可以，尽量使用数值类型代替字符串类型，因为数值类型通常处理更快。 🔍 EXPLAIN工具：使用EXPLAIN命令来分析你的SQL执行计划，这样可以找出潜在的优化点。 🚫 索引数量：索引不是越多越好，一般保持在5个以内，过多的索引反而会影响查询性能。 🔗 表连接数量：避免超过5个表的连接，这样可以减少查询的复杂性。 🔄 JOIN选择：如果INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN的结果相同，优先选择INNER JOIN。掌握这些技巧，你的SQL查询速度一定能得到显著提升！🚀慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

MySQL优化秘籍：从入门到精通在掌握了MySQL的基本CRUD操作、框架和入门微服务后，接下来可以深入学习MySQL的高级知识，如存储引擎、索引优化、SQL调优和锁机制等。一、存储引擎：选择适合的引擎 🛠️ MySQL提供了多种存储引擎，每种引擎都有其独特的特性： InnoDB：支持事务、行级锁和外键，是大多数应用的优选。 MyISAM：表级锁，不支持事务。 Memory：数据存储在内存中，查询速度快。二、索引：提升查询效率 🚀 索引是数据库优化的关键，合理使用索引可以显著提高查询性能。MySQL支持多种索引类型： B+树索引：常见的索引类型，适用于范围查询。哈希索引：适用于等值查询，Memory引擎支持此索引。三、SQL优化：减少查询时间 ⏳ SQL优化的目标是减少查询时间，提升效率。以下是常见的优化手段：慢查询日志：记录执行时间较长的SQL语句，帮助找出性能瓶颈。 EXPLAIN分析执行计划：查看SQL执行计划，优化查询。分页查询优化：使用覆盖索引和子查询优化分页查询，避免全表扫描。批量插入与事务管理：批量插入数据和合理使用事务能减少I/O操作。四、锁机制：高并发与数据一致性 🔒 MySQL提供多种锁机制，用于控制并发和保证数据一致性：行级锁：最常用的锁机制，支持高并发。表级锁：锁住整个表，适用于简单应用。间隙锁：防止幻读，避免事务冲突。五、InnoDB引擎：了解底层架构 🏢 InnoDB是MySQL默认的事务型引擎，其底层架构包括： Buffer Pool：缓存数据，减少磁盘I/O。 Redo Log：保证事务持久性，记录所有修改。 Undo Log：支持事务回滚，保证原子性。系统表空间：存储数据字典和undo日志。六、MySQL自带系统数据库 📊 MySQL自带多个系统数据库，提供管理、监控和性能优化功能： information_schema：提供关于数据库、表、列等的元数据。 performance_schema：存储数据库性能数据，用于性能分析。 mysql：存储用户权限和系统配置。七、主从复制：实现高可用性和负载均衡 🌐 主从复制的工作原理如下：主库将数据更改记录到binlog。从库通过I/O线程读取binlog，并写入relay log。从库通过SQL线程执行relay log实现数据同步。主从复制可用于实现高可用性和负载均衡。慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

📈 SQL性能优化五大步骤随着数据量的增长，SQL语句的性能问题逐渐凸显。为了解决这些问题，以下五个步骤可以帮助你优化SQL查询： 1️⃣ 通过慢查询日志定位性能较低的SQL语句。 2️⃣ 使用`EXPLAIN`命令分析SQL的执行计划，关注`type`、`rows`、`filtered`和`extra`字段。例如，`Using filesort`表示MySQL需要进行额外的排序操作，而`Using temporary`则表明使用了临时表，这些都可能影响性能。 3️⃣ 利用`SHOW PROFILE`命令分析SQL执行的状态和时间消耗，帮助你了解查询的详细执行过程。 4️⃣ 通过`trace`分析优化器如何选择执行计划，进一步了解为什么选择了某个执行计划而不是另一个。 5️⃣ 确定问题并采取相应的优化措施，如优化索引、修改SQL语句、处理数据碎片等。通过这些步骤，你可以有效地提升SQL查询的性能，确保系统的顺畅运行。你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

💼 程序媛跳槽准备日 | Day21 📈 📚 今日学习计划：深入探索SQL优化技巧，掌握消息队列的应用场景，进行场景设计练习，以及分布式系统的基本原理。 💡 慢查询分析：使用`EXPLAIN`命令来查看SQL的执行计划，关注`type`列以确定是否使用了索引。常见的扫描类型及其执行效率如下： `const`：主键或唯一索引扫描，效率最高。 `eqref`：唯一索引扫描，多表联查时常见。 `ref`：非唯一索引扫描，返回多条数据。 `range`：索引范围扫描，用于范围查找。 `index`：全索引扫描，性能接近全表扫描。 `ALL`：全表数据扫描，性能最差，应尽量避免。 🔍 SQL优化目标：减少磁盘IO：避免全表扫描，充分利用索引，使用覆盖索引减少回表操作。降低内存和CPU消耗：减少排序、分组、去重等操作，缩短事务持有锁的时间。 💪 线上DB性能优化：监控DB指标，对比CPU变化、请求量和慢查询数量。如果请求量大导致CPU升高，考虑DB扩容。如果是慢查询导致CPU升高，需针对性解决慢查询问题，扩容无法根本解决问题。 📝 解决慢SQL的步骤：找到慢查询SQL语句。使用`EXPLAIN`分析SQL执行计划。针对性优化SQL，利用索引，避免联表查询。你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

📈面试必备：EXPLAIN执行计划详解 🔍 在面试中，对SQL执行计划的了解至关重要。使用EXPLAIN关键字，你可以模拟优化器执行SQL语句，从而分析查询的性能瓶颈。 📝 在SELECT语句前添加EXPLAIN关键字，MySQL会在查询上设置一个标记。这样，执行查询时将返回执行计划的信息，而不是直接执行SQL语句。通过这种方式，你可以深入了解查询的执行过程，优化你的SQL语句。 💡 记住，EXPLAIN只是模拟执行，不会真正修改数据。它提供的是一种查看查询如何被解析和执行的方式，帮助你发现潜在的性能问题。 💪 在面试中，当被问到关于SQL优化的问题时，能够解释EXPLAIN的执行计划将是一个加分项。准备充分，面试无忧！慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

DBeaver：跨平台数据库管理神器 📊 数据库管理不再复杂！今天推荐一个强大的开源工具——DBeaver，它是一个免费的跨平台数据库管理工具，支持任何带有JDBC驱动的数据库，是开发者、SQL程序员、数据库管理员和分析师的必备助手。💻🔧 ✨ DBeaver功能丰富，包括元数据编辑器、SQL编辑器、数据导入导出、SQL执行计划等，还拥有优秀的插件架构，可以无缝连接各种数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。无论是传统关系数据库还是NoSQL数据库，DBeaver都能满足您的需求。🌟 🥇 安装简单，只需几个步骤就能在您的计算机上运行DBeaver。需要注意的是，它需要Java环境，但已经集成了Open JDK 17，让您轻松上手！ 📥 下载链接：您可以从DBeaver的[官网]()或[GitHub发布页面]()轻松下载最新版本，体验其强大功能！ 🔍 更多信息请参考DBeaver的[完整文档]()或查看官方的[WIKI]()。这里还有热心的社区支持，如果您在使用过程中遇到问题，可以在[问题跟踪器]()上反馈。 💬 如果您希望参与DBeaver的开发或提供反馈，欢迎加入讨论，我们期待您的声音和贡献！让我们一起提升工作效率，享受数据库管理的乐趣吧！🎉 DBeaver，助力您的数据库之旅！慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

SparkSQL解决数据倾斜的方法某天看到一条简单的Spark SQL超时了，运行了6个小时也没跑完，大概是select * from t1 join configure on t1.col1 = configure.t2，其中t1大概有一个T的数据，而configure表只有几千行的数据，看了SparkSQL的执行计划，发现使用了SortShuffleJoin，而且发现t1在字段col1上数据倾斜严重。因为Shuffle之后数据倾斜很严重，那我想能不能尽量避免Shuffle呢？实际上是可以的，使用BroadcastJoin也可以实现类似的功能，原理就是把configure表广播出去，那为啥Spark自己不这样做呢？因为广播需要把表放在内存中，每个Executor存放一份，如果太大容易导致Spark OOM，于是Spark默认要广播表小于10M，而configure表实际大小为13M，刚好大于10M。最终通过增加/*+ broadcast(configure) */解决了，最终运行时间只需要原来的1/6，甚至1/10。当然也可以通过增加广播变量内存限制参数来解决。慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

MySQL面试必看：调优、高级技巧全解析嘿，准备参加MySQL面试的小伙伴们，这篇攻略绝对是你们的救命稻草！🚀 首先，咱们得搞清楚调优的基本流程：开启慢日志查询：首先，你得找到那些慢得让人抓狂的SQL语句。 explain+慢SQL分析：用explain命令看看SQL的执行计划，找出问题所在。 show profile：深入挖掘SQL在服务器上的执行细节和生命周期。参数调优：根据分析结果，调整数据库服务器的参数。接下来，咱们一步步来详细讲解：慢日志开启与分析：如何开启慢日志，哪些参数需要设置，怎么玩转慢日志，还有日志分析工具推荐。索引优化：索引是MySQL的命脉，咱们得好好聊聊。 explain执行计划：详细解释explain的每个字段，特别是type字段的重要性。索引失效的情况：哪些情况下索引会失效，避免这些坑。关键字优化：in和exists的区别，order by和group by的优化技巧。搞定这些，你的薪资至少能涨2K！💸 再来聊聊MySQL锁的那些事儿： InnoDB锁模式和加锁方式。 InnoDB行锁的实现方式。 InnoDB的间隙锁和死锁。关于锁的一些优化建议。乐观锁和悲观锁的区别。还有一些面试常见题：索引的数据结构。聚合索引和非聚集索引的优缺点。什么是回表？ hash索引的工作原理。覆盖索引是什么？主键索引和二级索引的区别。为什么建议innodb表必须建索引，并且推荐使用整型的自增主键？ B+tree和B-tree的区别。 InnoDB与MyISAM的区别。掌握这些，恭喜你，你已经达到了MySQL的高级水平！面试不虚！🎉慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

MySQL执行SQL语句的底层原理详解当我们向MySQL发送一个查询请求时，MySQL是如何处理的呢？以下是详细的步骤：客户端发送请求📥 首先，客户端会发送一条查询请求给MySQL服务器。检查查询缓存🔍 服务器会先检查查询缓存，看看是否已经有相同的结果存储在缓存中。如果命中缓存，服务器会立即返回结果。如果没有命中缓存，继续下一步。 SQL解析和预处理📝 服务器端会对接收到的SQL语句进行解析和预处理，然后由优化器生成一个执行计划。生成执行计划📈 优化器根据解析和预处理的结果，生成一个执行计划，这个计划告诉MySQL如何高效地执行查询。调用存储引擎API🚀 根据优化器生成的执行计划，MySQL会调用相应的存储引擎API来执行查询。返回结果📊 最后，将查询结果返回给客户端。通过以上步骤，MySQL就能高效地处理我们的查询请求啦！慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

SQL Server查询揭秘🔍 SQL Server查询的执行顺序可以分为几个关键步骤，这些步骤共同确保了查询的高效执行。首先，SQL Server会生成查询的执行计划，这一步需要消耗CPU和内存资源。同时，SQL Server会估计所需的数据量，并从磁盘中预读取这些数据，这一步主要占用IO资源。这两个步骤是并行的，有助于提高查询性能。接下来，SQL Server会在缓存中读取数据。如果缓存中缺少所需的数据，缓存会再次从硬盘中读取（物理读）。最后，从缓存中取出所有数据，这就是逻辑读。在SQL Server中，数据存储的最小单位是页（Page），每页大小为8KB。SQL Server对页的读取是原子性的，要么读完一页，要么完全不读，不会有中间状态。页之间的数据组织结构为B树。通过这些步骤，SQL Server能够有效地管理数据读取，从而提高查询性能。了解这些原理，可以帮助你更好地优化SQL Server的性能。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)