效率优化的意思?

173 2025-01-20 00:05

一、效率优化的意思?

通俗地讲就是在进行某任务时,把取得的成绩与所用时间、精力、金钱等的比值提高。

1、提高工作效率可以增加二者利益。即有利于单位的劳动生产率和经济效益的提高,增加活力;有利于工作人员个人实现多劳多得,增加收入。

2、提高工作效率以后,就有可能缩短工作时间,从而有更多的时间让员工自行支配,去从事学习、娱乐、旅游、社交和休息。

3、提高工作效率以后,可以克服机构臃肿,人浮于事,浪费时间的现象。

4、提高工作效率之后,在优化劳动组合中,具有更大的竞争优势。

二、mysql on 和 where效率区别?

您好,`ON`和`WHERE`都是用来过滤查询结果的条件语句,但是它们的使用场景不同,效率也不同。

`ON`用于`JOIN`操作中,它是在进行表连接时进行条件过滤的,它过滤的是连接的表,而不是最终查询的结果集。因为在进行连接操作时,需要把两个表的数据按照指定的条件进行组合,如果不使用`ON`进行条件过滤,就会产生笛卡尔积,导致数据量太大,查询效率低下。因此,在进行表连接时,使用`ON`进行条件过滤可以有效地提高查询效率。

`WHERE`用于查询语句中,它是在对查询结果进行过滤的,它过滤的是最终查询结果集,而不是连接的表。在查询语句中,`WHERE`一般是最后一个执行的条件语句,它是对查询结果进行进一步过滤的,如果条件不合适,则会被过滤掉,不会出现在最终的查询结果中。因此,在进行查询时,使用`WHERE`进行条件过滤可以过滤掉不需要的数据,提高查询效率。

综上所述,`ON`和`WHERE`都是过滤查询结果的条件语句,但它们的使用场景不同,`ON`用于表连接时进行条件过滤,`WHERE`用于查询语句中进行结果集过滤,它们的效率也不同。

三、mysql的groupby怎么优化?

在日常查询中,索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分,例如:MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样,它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然,问题在于,在大多数情况下,源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此,我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table: mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句:

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下,我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样,我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY(低成本)。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时,特别有效,因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组,并且没有覆盖索引,索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引,我们可以通过外部排序(在 MySQL 中也称为“filesort”)来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它,MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说,MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划,因为在这种情况下,排序比拥有临时表更有效(我们将在下面讨论)。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s |

+---+------+

| 0 | 0 |

| 1 | 2 |

| 4 | 4 |

| 5 | 5 |

| 6 | 12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下,MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递,而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行,并且对于每个传入行,将更新相应组的值。很多更新!虽然这在内存中可能是合理的,但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO,则会变得非常昂贵。在这种情况下,外部分拣计划通常更好。请注意,虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例,但如果我们不提供任何提示,它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它,我们得到这个计划: mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中,我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果,即使查询不需要它(这可能需要昂贵的额外排序传递)。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意,在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划,可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而,其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数:MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值(如果有这样的索引)。如果索引仅建立在 (K) 列上,如何找到每个组的 MAX(ID) 值?这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID),允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则,MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询(如方法#1中详述的索引有序 GROUP BY)。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数,但其他优化也适用于它们。例如,如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数(实际上所有表都有一个组),MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值,并避免在执行阶段完全读取表: mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见,我在整个表上使用了 GROUP BY,没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时,相同的概念适用: mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况,我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找,并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下,方法不会发生冲突。但是,在其他情况下,我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤:

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量,我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描(并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句),或者使用索引来解析 WHERE 子句(但使用临时表来解析 GROUP BY)。根据我的经验,这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

四、mysql多表join怎么优化?

在MySQL中,多表联接(JOIN)的性能优化可以通过以下几个方面来考虑:

1. 索引优化:确保参与联接的列上有合适的索引。通过为联接列创建索引,可以提高联接的效率。可以使用`EXPLAIN`语句来分析查询计划,找到潜在的索引缺失或者性能差的索引。

2. 使用合适的JOIN类型:根据实际需求选择合适的JOIN类型。常见的JOIN类型有INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN等。根据表之间的关系以及查询需要的结果,选择合适的JOIN类型可以减小计算的复杂度。

3. 避免多余的列:在联接查询时,只选择需要的列,避免选择无用的列。这可以减少数据传输和处理的成本,提高查询的效率。

4. 分段查询:如果联接的表很大,可以考虑将查询分成多个子查询,分别对每个子查询单独进行联接操作,然后再进行汇总。这样可以减少一次查询涉及的数据量和联接的复杂度。

5. 使用临时表:根据实际情况,可以考虑使用内存表或者临时表来存储中间结果,减少磁盘IO操作,提高联接的效率。

6. 适当的扩展硬件资源:如果联接表的数据量较大,可以考虑增加服务器的内存、CPU等硬件资源,以提高并发执行能力和速度。

需要根据具体的查询和数据情况进行优化选择,可以结合使用MySQL的查询分析工具如`EXPLAIN`来定位和解决潜在的性能问题。同时,可以对表的结构和索引进行优化,以适应查询需求。

五、MySQL5.6基本优化配置?

因为MySQL5.6版本需要指定配置路径

mysqld --install MySQL --defaults-file=D:/Mysql/my.ini

六、mysql 性能优化推荐书籍?

1. 推荐书籍:《高性能MySQL》2. 这本书是由MySQL专家撰写的,详细介绍了MySQL的性能优化方法和技巧。它涵盖了索引优化、查询优化、表设计、服务器配置等方面的内容,可以帮助读者深入理解MySQL的性能优化原理和方法。3. 此外,除了《高性能MySQL》这本书,还可以参考一些在线文档和博客,如MySQL官方文档、Percona的博客等,以获取更多的性能优化建议和实践经验。同时,不断学习和实践也是提升MySQL性能优化能力的重要途径。

七、mysql sql优化面试题?

1.在表中建立索引,优先考虑 where group by 使用到的字段

2.查询时尽量避免使用select * ,只查询需要用到的字段

3.避免在where子句中使用关键字两边都是%的模糊查询,尽量在关键字后使用模糊查询

4.尽量避免在where子句中使用IN 和NOT IN

优化:能使用between就不用in

在子查询中使用exists 子句

八、如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快?

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒便可以查完!id in (str) 很快,根基还是0秒。若是这样,千万级的数据,mysql应该也很轻易应付。

九、oracle性能优化,提高Update效率?

要是没有其他大量的应用程序进行数据读写操作的话30分钟不是问题 如果不是这样的情况超过2个小时很正常,这个倒不是你的update本身的效率问题,而是取决于你的数据库的性能了 加大缓冲区应该能提升效率 另外也可以写个脚本 分批修改提交 减少一次性提交数量 可以提高效率

十、如何优化Mysql千万级快速分页?

两步。

1,垂直分表。拆表,按你的各个应用场景,如微信登录、qq登录,每个应用场景一张表,这张表的字段比原表少,仅仅将该场景用到的字段存进去。

2,水平分表。经过第一部后,将每个子表进行水平拆分,。具体方法,比如手机号登录场景的子表,可按手机号末尾一位取模,再分为10个子表,每个子表数据量百万级,mysql性能差不多可以忍受。对了,别忘建个索引。

总结一下,要达到的目的无非两个:瘦表,单表数据量级不要超过百万级

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