云数据库 RDS MySQL 版查询优化查询的相关内容

阿里云文档 2025-03-06

数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能

云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速（LakeCache）功能，能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上，提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽，且数据重复读的场景，例如，多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。

阿里云文档 2025-02-17

Spark SQL交互式查询

如果您需要以交互式方式执行Spark SQL，可以指定Spark Interactive型资源组作为执行查询的资源组。资源组的资源量会在指定范围自动扩缩容，在满足您交互式查询需求的同时还可以降低使用成本。本文为您详细介绍如何通过控制台、Hive JDBC、PyHive、Beeline、DBeaver等客户端工具实现Spark SQL交互式查询。

阿里云文档 2024-12-13

并行查询有哪些控制参数

本章节介绍了并行查询功能相关的参数和变量。

阿里云文档 2024-11-05

如何通过主外键约束提升JOIN查询性能

本文介绍如何使用主键（PRIMARY KEY）与外键（FOREIGN KEY）之间的约束关系来优化查询计划，消除多余的JOIN操作。

阿里云文档 2024-07-26

设置交互式查询的优先级队列与队列并发数

为了更细致地控制查询并发数，云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的Interactive型资源组提供了优先级队列的能力。每个资源组都有自己的一组优先级队列，包括LOWEST队列、LOW队列、NORMAL队列和HIGH队列。您可以设置查询的优先级，使不同查询进入不同的优先级队列，并通过修改队列并发数来对查询进行限流或放大并发。本文介绍如何设置查询的优先级，以及如何设置队列的并发数。

文章 2024-04-03 来自：开发者社区

MySQL查询优化：提速查询效率的13大秘籍（合理使用索引合并、优化配置参数、使用分区优化性能、避免不必要的排序和group by操作）（下）

MySQL数据库是众多应用的核心，提升其性能关系到整个系统的效率。本文是13个优化mysql查询的秘诀的第三篇文章，本文将分享4个精炼而实用的MySQL性能优化技巧，涵盖了合理使用索引合并、优化配置参数、使用分区优化性能、避免不必要的排序和group by操作。学完这篇文章，我们将掌握了mysql查询优化的精髓，为我们以后的项目提速。合理使用索引合并 MySQL可以通过合并多个...

文章 2024-04-03 来自：开发者社区

MySQL 查询优化：提速查询效率的13大秘籍（索引设计、查询优化、缓存策略、子查询优化以及定期表分析和优化）（中）

MySQL数据库是众多应用的核心，提升其性能关系到整个系统的效率。本文是13个优化mysql查询的秘诀的第二篇文章，本文将分享5个精炼而实用的MySQL性能优化技巧，涵盖了关键的索引设计、查询优化、缓存策略、子查询优化以及定期表分析和优化。分页查询优化分页查询是应用程序中常见的需求，但在大数据集上使用LIMIT和OFFSET可能会导致性能下降。以下是一些优化建议以及相关的代码...

文章 2024-04-03 来自：开发者社区

MySQL 查询优化：提速查询效率的13大秘籍（避免使用SELECT *、分页查询的优化、合理使用连接、子查询的优化）（上）

在MySQL优化中，查询分析语句是不可或缺的工具。在数据库开发中，遇到查询速度缓慢的问题是司空见惯的挑战。MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库，其查询性能优化显得尤为重要。除了常见的添加索引、优化LIKE和OR查询之外，还有一系列其他关键方面需要注意。本文将深入探讨MySQL查询优化的细节，包括避免使用SELECT *、分页查询的优化、合理使用连接、子查询的优化等多个关键策略。巧妙...

文章 2024-02-08 来自：开发者社区

MySQL技能完整学习列表6、查询优化——3、查询缓存——4、SQL优化技巧

查询缓存 MySQL的查询缓存是一种用于存储SELECT语句结果集的机制。当相同的SELECT语句再次被执行时，MySQL可以直接从查询缓存中获取结果，而不需要再次执行查询。这可以显著提高查询性能，减少数据库负载。以下是关于MySQL查询缓存的详细说明和示例： 1. 启用查询缓存在使用查询缓存之前，需要确保MySQL的查询缓存功能已启用。...

文章 2023-01-08 来自：开发者社区

mysql查询优化实战:查询用时一分半降到三毫秒

背景问题说明项目中的课程预约记录查询功能,线下门店反馈说进入到页面需要等2分钟,按理来说,现在数据记录数并不大,应该不会到2分钟.看了一下查询sql,发现仅sql的执行时间就已经1分19秒.经过处理,相同的数据,查询用时已经降到34毫秒,虽然不算是最优的处理方式,但是应该能满足门店的使用了.下面就说一下问题处理过程,希望对有sql优化有同样困惑的同学能所有帮助.问题处....