sql大提速,经过N次提速,从10多秒到1秒。

没靠加索引,纯sql优化,提速最快的,效果最好。

 


 WITH TEST AS
 (
 SELECT M1.FloderID,M1.ParentFloderID,M1.FloederName FROM MB_Favoriten M1  WHERE FloderID=0
 UNION ALL
 SELECT M2.FloderID,M2.ParentFloderID,M2.FloederName FROM MB_Favoriten M2 JOIN TEST ON M2.ParentFloderID=TEST.FloderID
 ),
 
 A AS
 (
 SELECT A1.* FROM MB_Employment A1 INNER JOIN
 (SELECT ResumeID,MAX(BEGDA) BEGDA FROM MB_Employment GROUP BY ResumeID) B1
 ON A1.BEGDA=B1.BEGDA AND A1.ResumeID=B1.ResumeID
 )
 
SELECT Fa.ID,Fa.ResumeID,L_NAME,(CASE WHEN Po.FOA_KEY=1 THEN '男' ELSE '女' END) Sex,
YEAR(GETDATE())-YEAR(B_DATE) AS Age,YearName,School.ShoolageName SchoolName,M.ZZEMPLR 'Company',M.ORT01 'poName' 
FROM MB_Favoriten_Resume Fa
LEFT JOIN MB_Posinal Po on Po.ResumeID=Fa.ResumeID
LEFT JOIN MB_WorkYears Work on Work.YearID=Po.YearID
LEFT JOIN MB_Education Edu on Edu.ResumeID=Po.ResumeID
LEFT JOIN MB_Shool_Age School on School.ShoolageId=Edu.EDUC_EST
LEFT JOIN A M ON  M.ResumeID=Fa.ResumeID
WHERE Fa.ITCode='wulina' AND EXISTS (SELECT FloderID FROM TEST T WHERE T.FloderID=Fa.FloderID)

### MySQL事务处理能力(TPS)及其性能优化 #### 什么是 TPS? 每事务处理数(Transactions Per Second, TPS)是衡量数据库系统性能的重要指标之一。它表示数据库在一钟内可以完成的事务数量,通常用于评估 OLTP 数据库的工作负载效率。 为了提高 MySQL 的 TPS 性能,可以从以下几个方面入手: --- #### 查询优化 查询优化的核心在于理解并调整 MySQL 如何解析和执行 SQL 查询语句。通过分析查询计划以及索引设计,可以显著提升查询速度。例如,合理的索引结构能够减少磁盘 I/O 和 CPU 使用率[^1]。 以下是几个常见的查询优化策略: - **创建高效索引**:对于频繁使用的字段建立合适的索引类型(如 B-tree 或哈希)。注意避免过度索引带来的维护成本增加。 - **重写复杂查询**:分解复杂的 JOIN 操作或将子查询替换为临时表存储中间结果集。 - **利用覆盖索引**:当所有所需数据都可以从某个索引中获取而无需访问实际的数据行时,则称为“覆盖索引”,这会极大加快读取操作的速度。 ```sql -- 创建复合索引来支持常见过滤条件 CREATE INDEX idx_user_email_status ON users(email, status); ``` --- #### 配置参数调优 MySQL 提供了大量的配置选项来控制服务器的行为模式。这些设置直接影响到资源分配、并发处理能力和响应时间等方面的表现。下面列举了一些关键参数的例子及其作用说明: | 参数名 | 描述 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | `innodb_buffer_pool_size` | 定义 InnoDB 存储引擎缓存区大小,默认建议设为物理内存的 70%-80% 左右以最大化 IO 缓冲效果 | | `max_connections` | 设置允许的最大连接数目 | | `query_cache_type` | 启用或禁用查询缓存功能;现代版本已废弃此特性 | 具体数值应依据硬件规格及业务需求灵活设定,并经过充分测试验证最佳组合方案[^3]。 --- #### 并发控制与锁机制改进 高吞吐量场景下不可避免会出现竞争状况,此时如何有效管理锁定成为决定整体表现的关键因素之一。可以通过以下手段降低阻塞概率从而改善用户体验: - 尽可能采用短事务模型,即每只修改少量记录后立即提交; - 如果应用程序逻辑允许的话考虑使用乐观锁代替悲观锁; - 调整隔离级别至较低等级比如 READ COMMITTED 来平衡一致性和效率之间的关系。 另外值得注意的是自 MySQL 5.7 开始引入了组复制(Group Replication) 功能,在提供强一致性保障的同时也具备较好的扩展性潜力[^2]。 --- #### 硬件升级与分布式架构改造 除了软件层面的努力之外,适时的投资于更先进的计算设备同样重要。SSD 替代 HDD 可带来随机读写的质变级提速;更核心处理器有助于分担线程调度压力等等。而对于那些单机难以满足规模增长的企业来说,则需探索基于集群或者分区的技术路线图。 --- ### 结论 综上所述,要实现更高的 MySQL TPS 值并非单一维度上的努力所能达成的目标,而是需要综合考量各个方面的影响要素并通过持续监控反馈循环不断迭代完善的过程。 ---
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