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StarRocks 物化视图2 - 查询优化
测试发现在通过物化视图透明改写查询后，多表 Join 的查询性能可以达到与查询相应大宽表相同的性能水平。 Collectors.toSet()); if (extraTables.isEmpty()) { return true; } // 2. v3.1+2 物化成功率-- 物化视图成功优化 StarRocks支持将物化视图刷新任务的部分中间结果落盘ALTER MATERIALIZED VIEW mv2 SET ('session.enable_spill ALTER MATERIALIZED VIEW mv2 SET ( 'session.query_timeout' = '4000' );3 分区级物化T+1T+1更新：当被关联基表的某个分区中的数据发生变化时 + mv cache-(200)ms在复杂查询情况下，一个查询改写过程有时候时非常复杂的1 我们可以直接查询物化视图表2 我们可以物化查询SQL命中的物化情况Other特性描述支持版本排序键支持使用
48610编辑于 2025-09-15 - 来自专栏Java 汇总
2.Mysql 查询优化器
源自：https://dev.mysql.com/doc/internals/en 优化器是一组例程，它们决定DBMS应该采用什么样的执行路径进行查询。 PRIMARY KEY (column1,column2) 定义表的主键 查询语句：FROM Table0 ... WHERE column1=5 AND column2=7 ... 如果检索到unique_not_null_column=5的行，则查询语句转换为： SELECT 5, Table2.any_column FROM Table1, Table2 优化器首先考虑 [一个表]的所有计划，然后再考虑[两个表]的所有计划，依此类推，直到构建一个完整的最优QEP。由查询中的一些表组成的查询计划称为 部分计划 。 优化器倾向于：向部分计划中添加的表越多，其成本就越高。 查询计划代码在： sql/sql_select.cc, find_best().
1.2K21发布于 2020-10-29 - 来自专栏方丈的寺院
存储优化(2)-排序引起的慢查询优化
摘要 排序引起的慢查询，通常不是那么容易发现,经常和数据分布有关系。 往往在业务刚开始时并没有什么问题，但是随着业务的发展，数据分布呈现一种特定的规律，导致了慢查询，或者并不是什么慢查询，但是随着并发请求数增加，数据库的IOPS使用率变高，进一步导致cpu/内存使用率飙高 ORDER BY id DESC LIMIT 0, 10 play是抽奖记录表，sql是查抽中奖品的前10个大奖中奖者，来吸引其他用户参与抽奖，biz_id建了索引 例2 判断业务侧能否降级，即减少此类查询。确保不要影响其他业务。 数据库升级配置（需要做到对业务无影响） 线上问题的临时解决方案只能解一时燃煤之急，真正的解决问题还是需要从查询着手。 查询优化 业务侧避免此类查询 从业务侧分析，是不是需要此类查询。
1.1K20发布于 2020-03-20 - 来自专栏小怪聊职场
MySQL（六）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（2）
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。 2、查询状态 每一个MySQL查询，任何时间都会有一个状态，该状态表示了MySQL当前正在做什么。 我一般使用SHOW FULL PROCESSLIST命令查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等信息，如下图5-2所示。 图5-2 该命令返回结果中的Command列表示当前的状态。 4、查询优化处理 任何缓存中没有需要的数据，下一步就是服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 5、查询执行引擎 调用存储引擎的API来执行查询，这里没有太多可以优化的地方。 6、返回结果给客户端 查询执行的最后一个阶段是将结果返回给客户端。
1.1K100发布于 2018-05-21 - 来自专栏全栈程序员必看
mysql慢查询优化方法_MySQL查询优化
redo log 写满了 内存不够用，要从 LRU 链表中淘汰 MySQL 认为系统空闲的时候 MySQL 关闭时 一直慢的原因：索引没有设计好、SQL 语句没写好、MySQL 选错了索引 ’mysql慢查询优化 第二步：利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析SQL查询语句。 第三步：通过查询的结果进行优化。 优化方式 （1）首先分析语句，看看是否包含了额外的数据，可能是查询了多余的行并抛弃掉了，也可能是加了结果中不需要的列，要对SQL语句进行分析和重写。 （2）分析优化器中索引的使用情况，要修改语句使得更可能的命中索引。比如使用组合索引的时候符合最左前缀匹配原则。not in,not like都不会走索引，可以优化为in. `user_id` = '2') a WHERE r.id = a.role_id ; [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PG8Bw4qL-1637292608959
18.4K40编辑于 2022-11-07 - 来自专栏数据库与编程
查询优化器概念—查询优化器介绍
如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇：查询优化器概念之查询优化器介绍。 第一篇：SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇：SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇：查询优化器基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化器概念 本章描述了与查询优化器相关的最重要的概念 4.1 查询优化器介绍 查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。 4.1.1 查询优化器的用途 优化程序尝试为 SQL 语句生成最佳执行计划。 对于每个查询块，优化器生成查询子计划。 数据库从下到上分别优化查询块。 因此，数据库首先优化最里面的查询块并为其生成子计划，然后生成表示整个查询的外部查询块。 查询块的可能计划数与FROM子句中的对象数成比例。
2.1K20编辑于 2022-04-24 - 来自专栏《活动征集》
常见的查询优化策略：JOIN优化与子查询优化！
不过，别急，今天咱们来聊聊如何在这种看似复杂的场景中，巧妙地使用 JOIN 和子查询优化，达到减少不必要的数据扫描，提高查询效率的目标。 JOIN优化：如何高效地连接多张表？ 优化建议： 在使用JOIN时，优先选择INNER JOIN，只在需要保留某一边表的所有行时才考虑LEFT JOIN或RIGHT JOIN。2. ️ ⚡ 优化建议： 如果子查询返回的结果本质上是与另一个表的连接，考虑将子查询转换为JOIN，这样可以减少多次扫描同一数据的开销。2. 总结：性能优化，永远在路上！ 今天我们聊了关于JOIN优化和子查询优化的那些事儿，掌握这些技巧，你就可以让你的SQL查询飞起来！ 这些优化策略看似简单，但却能为你带来显著的性能提升，确保你的数据库查询像闪电一样高效⚡！加油，未来的数据库优化大师！小提示： 没有最好的查询，只有最适合你的查询策略，记得根据具体场景灵活应用哦！
1.2K21编辑于 2025-04-21 - 来自专栏趣谈编程
SQL查询优化
查询优化是我们开发必须要掌握的一项技能，我们可以从下面几个方面来进行 ① 给合适的列建立索引，对于大表而言，如果查询的时候不走索引，那查询是非常慢的，查询复杂度为O（N） ② 能不查DB就不查DB，减少查 DB的频率，比如使用缓存 ③ 不要select 出所有列，只查出你所需要的列 ④ 建立额外的表来缓存一些结果数据，比如一个统计总数的表 ⑤ 可以在表字段中冗余其他表字段，避免关联查询 ⑥ 将复杂SQL拆分为简单 SQL，避免长时间占用数据库服务器资源 留言说说你平时都会使用哪些优化手段进行优化呢？
2.2K30编辑于 2023-01-11 - 来自专栏编程大主教
ClickHouse 查询优化
有两点原因 [2]： 架构优越 列式存储 索引 数据压缩 向量化执行 资源利用 关注底层细节 但是，数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式，本文以 MergeTree 引擎家族为例讲解如何对查询优化 () 行数构建 AST、优化并生成执行计划 pipeline，最后在 executeImpl() 中多线程执行 DAG 获取结果，这篇文章只关心 SQL 执行，省略掉网络交互部分，查询执行流程如下图所示 社区查询验证，最高会有 2 倍性能损失。[15] Schema 类型 使用 ClickHouse 存储时，一般用户都会创建大宽表，包含大量数值、字符串类型的字段。 AND rand() % 10 = 0; -- Non-deterministic 插入优化 数据插入看起来和查询性能没什么联系，但是有间接影响。 ，只要让分布式表查询都导入到 Shard1 即可（在 users.xml 中配置 load_balancing 为 first_or_random）；一半用于写入，插入的程序手动控制插入 Shard2
89810编辑于 2024-05-15 - 来自专栏乌龟哥哥默认学习专栏
mysql查询优化
，查询效能极低，并且请求次数过多的话很可能会因为这一个慢sql把你整个系统拖垮，不能正常对外提供服务 ------ 二、带着疑问去优化 其实优化手段从业务层面上看很单一，也就是通过给字段添加索引，相信很多人都听过 sql优化加索引能提高查询效率，但是很少去思考跟索引相关的一些问题，比如 索引什么时候会生效？ 也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。 联合索引 a. 隐式编码转换 select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2;优化：select d.* 会先把name和id两列的值查询出来，放入到sort_buffer中 2. 根据sort_buffer中的数据进行name排序 3. 在根据id去回表 c. 优化 1.
2K10编辑于 2022-04-14 - 来自专栏JavaEdge
MySQL查询优化
2 定位执行效率低的SQL语句 慢查询日志 --log-show-queries[=file_name]选项去启动 mysqlId写一个包含所有执行时间超过long_querty_time秒的sql 数据库优化方向 （1）、根据服务层面：配置mysql性能优化参数 （2）、从系统层面增强mysql的性能：优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等 （3）、从数据库层面增强性能： 优化group by 若查询包括group by，但想要避免排序结果的消耗，可指定group by null。 优化分页查询 一般分页查询，通过创建覆盖索引能较好地提高性能。 ：水平拆分会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要UNION操作，缺点：只要索引关键字不大，则在索引查询时，表中增加了2-3倍的数据量，查询时也增加了读一个索引的磁盘次数，所有说拆分要考虑数据量的增长速度
2.3K20发布于 2021-10-18 - 来自专栏JavaEdge
MySQL查询优化
2 定位执行效率低的SQL语句 慢查询日志 --log-show-queries[=file_name]选项去启动 mysqlId写一个包含所有执行时间超过long_querty_time秒的sql 数据库优化方向 （1）、根据服务层面：配置mysql性能优化参数 （2）、从系统层面增强mysql的性能：优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等 （3）、从数据库层面增强性能： 优化group by 若查询包括group by，但想要避免排序结果的消耗，可指定group by null。 优化分页查询 一般分页查询，通过创建覆盖索引能较好地提高性能。 ：水平拆分会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要UNION操作，缺点：只要索引关键字不大，则在索引查询时，表中增加了2-3倍的数据量，查询时也增加了读一个索引的磁盘次数，所有说拆分要考虑数据量的增长速度
2.1K10编辑于 2021-12-07 - 来自专栏日常笔记
Mongodb 查询优化
A good writeup of how your index should be created is available in Optimizing MongoDB Compound Indexes. Let's take the main point of the article, where the compound index ordering should be equality --> sort --> range:
1.4K00发布于 2020-05-10 - 来自专栏同步博客
MySQL查询优化
以下是自己整理借鉴关于查询优化的一些总结： 2、截取SQL语句 1、全面查询日志 2、慢查询日志 3、二进制日志 4、进程列表 SHOW FULL PROCESSLIST 3、查询优化基本分析命令 1、EXPLAIN {PARTITIONS|EXTENDED} 2、SHOW CREATE TABLE tab; 3、SHOW INDEXS FROM tab; 4、查询优化几个方向 1、尽量避免全文扫描，给相应字段增加索引，应用索引来查询 2、删除不用或者重复的索引 3、查询重写，等价转换（谓词、子查询、连接查询） 4、删除内容重复不必要的语句 ，精简语句 5、整合重复执行的语句 6、缓存查询结果 5、索引优化 5.1、索引优点： 1、保持数据的完整性 2、提高数据的查询性能 3、改进表的连接操作（jion） 子查询转化为连接查询优点： 1、子查询不用执行很多次 2、优化器可以根据信息来选择不同的方法和连接顺序 3、子查询的连接条件，过滤条件变成父查询的筛选条件，以提高效率。
2.5K30发布于 2018-08-22 - 来自专栏QAPM-腾讯客户端性能分析
ClickHouse查询优化
()行数构建AST、优化并生成执行计划pipeline，最后在executeImpl()中多线程执行DAG获取结果，这篇文章只关心SQL执行，省略掉网络交互部分，查询执行流程如下图所示：图片SQL的解析优化和编译原理息息相关 优化器经过语法分析后生成的AST并不是执行最优解，ClickHouse包含大量基于规则的优化（rule based optimization），每个Query会遍历一遍优化规则，将满足的情况进行不改变查询语义地重写 社区查询验证，最高会有2倍性能损失。^nullable_slow_testSchema类型使用ClickHouse存储时，一般用户都会创建大宽表，包含大量数值、字符串类型的字段。 AND rand() % 10 = 0; -- Non-deterministic插入优化数据插入看起来和查询性能没什么联系，但是有间接影响。 ，只要让分布式表查询都导入到Shard1即可（在users.xml中配置load_balancing为first_or_random）；一半用于写入，插入的程序手动控制插入Shard2的节点，由ClickHouse
2.7K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏琯琯博客
MySQL 查询优化
查询优化可以考虑让查询走索引，走索引能提升查询速度，索引覆盖是最快的，如下就是让分页走覆盖索引提高查询速度。 复杂SQL语句优化的思路： 1）首先考虑在一个表中能不能取到有关的信息，尽量少关联表 2）关联条件争取都走主键或外键查询条件，能走到对应的索引 3）争取在满足业务上走小集合数据查找 4）INNER JOIN 大数据表优化： 1）建立汇总表 2）建立流水表 3）分库分表 29. 建立汇总表，首先不用考虑分库分表，使用定时器定时去汇总。 30. 分表，可以按水平或垂直切分。 SQL优化顺序： 1）尽量少作计算。 2）尽量少 join。 3）尽量少排序。 4）尽量避免 select *。 5）尽量用 join 代替子查询。 6）尽量少 or。 如下是30条大数据表优化要点： 1）对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
4.3K111发布于 2018-06-13 - 来自专栏zjblog
数据库查询优化技术（二）：子查询优化
数据库查询优化技术总览 本章内容： 1查询的基本操作 2查询的2种类型 3Query Execution Plan of MySQL 4子查询的优化 5How to optimize SubQuery？ a2 from t2 where t1.a1=10); 被查询优化器处理后的语句为： 示例4 MySQL支持对NOT IN类型的子查询的优化。 t2.a2>10); 被查询优化器处理后的语句为 示例5 MySQL支持对ALL类型的子查询的优化。 from t2 where t2.a2=10); 被查询优化器处理后的语句为 示例6 MySQL支持对SOME类型的子查询的优化。 t1 where t1.a1 =SOME (select a2 from t2 where t2.a2=10); 被查询优化器处理后的语句为 使用了“<SOME”式子的子查询被优化，查询计划如下：
4K00编辑于 2022-06-21 - 来自专栏半旧的技术栈
Mysql进阶优化篇06——分组查询优化、分页查询优化、覆盖索引
Mysql进阶优化篇01——四万字详解数据库性能分析工具(深入、全面、详细，收藏备用) Mysql进阶优化篇02——索引失效的10种情况及原理 Mysql进阶优化篇03——多表查询的优化 mysql 进阶优化篇04——深入JOIN语句的底层原理 Mysql进阶优化篇05——子查询的优化和排序优化 大厂SQL面试真题大全 文章目录 1. GROUP BY优化 2.优化分页查询 3.覆盖索引的使用 3.1 什么是覆盖索引？ 3.2 覆盖索引的利弊 1. 2.优化分页查询 一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。 EXPLAIN SELECT * FROM student LIMIT 2000000,10; 优化思路： 该方案适用于主键自增的表，可以把 Limit 查询转换成某个位置的查询 。
2.3K30编辑于 2022-10-26 - 来自专栏cwl_Java
性能优化-Limit查询的优化
5、Limit查询的优化 Limit常用于分页处理，时长会伴随order by从句使用，因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。 例子： 需求：查询影片id和描述信息，并根据主题进行排序，取出从序号50条开始的5条数据。 对于这种操作，我们该用什么样的优化方式了？ 优化步骤1： 使用有索引的列或主键进行order by操作，因为大家知道，innodb是按照主键的逻辑顺序进行排序的。可以避免很多的IO操作。 随着我们翻页越往后，IO操作会越来越大的，如果一个表有几千万行数据，翻页越后面，会越来越慢，因此我们要进一步的来优化。 优化步骤2 记录上次返回的主键， 在下次查询时使用主键过滤。 （说明：避免了数据量大时扫描过多的记录） 上次limit是50,5的操作，因此我们在这次优化过程需要使用上次的索引记录值， select film_id,description from sakila.film
1.2K10发布于 2020-02-13 - 来自专栏pythonista的日常
es搜索优化&mysql查询优化
这周优化了我们沙抖官网搜索的功能，这个搜索目前是根据视频标题进行匹配，之前是对用户输入的关键词进行了分词查找，比如用户输入【机器人】,这样的话，只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到，比如含有【人 】字的标题会展示出来，并可能排的很靠前，所以我就对当前的搜索进行了优化，现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase，如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询，这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在 ], "fields": { "video_title": { } } } } 这周内我还对我们的数据表查询进行了优化 ，加了普通索引和联合索引，现在我们一个视频数据表的数据量是几百兆大小，根据视频行业进行查询时，mysql 响应速度在 600ms 左右，我对行业字段添加了普通索引，查询响应在 30 ms 左右，前后对比优化结果还是很明显的 添加索引语句如下: 1.普通索引 ALTER TABLE `aweme_data` ADD INDEX category_id_index ( `category_id` ); 2.添加联合索引 ALTER
1.9K20发布于 2020-06-16
腾讯云开发者
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