mysql总结心得怎么写 mysql总结报告

总结MySQL建表、查询优化的一些实用小技巧

如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。

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案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

explain+索引。在你要查询的语句前加explain，看下有没有用到索引，如果出现type为all的，则说明有必要添加下索引。（附多表查询速度比较：表关联existsin）慢查询优化是一大块。预统计。

选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。

MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。

建立索引首先把data_content_2邮件， data_content_帐号建立索引。

尽量少 join MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。

大数据量，高性能 NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

1、同样在MySQL中如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。

2、举个例子：可以看到，在执行插入语句后数据立刻生效，原因是 MySQL 中的事务自动将它提交到了数据库中。那么所谓回滚的意思就是，撤销执行过的所有 SQL 语句，使其回滚到最后一次提交数据时的状态。

3、原因是缓存失效非常频繁，只要表更新了，缓存就会失效。所以对于那些更新操作多的表来说简直是灾难，除非是静态表，所以在mysql8中已经将查询缓存取消了。

4、主从延迟，其实就是“从库回放” 完成的时间，与 “主库写 binlog” 完成时间的差值，会导致从库查询的数据，和主库的不一致。

如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。

首先我们还是先把表结构说下：用户表tb_user结构如下：不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

一，索引的重要性索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。

对于某些 UNION 语句，不能合并的 VIEW，子查询时用到派生表，多表 UPDATE 以及其他一些情况，还需要使用临时表。如果临时表很小，可以到内存中创建，否则它将在磁盘上创建。

内存表，就是放在内存中的表，所使用内存的大小可通过My点吸烟 f中的max_heap_table_size指定，如max_heap_table_size=1024M。临时表也是存放在内存中，临时表最大所需内存需要通过tmp_table_size=1024M设定。

我们通过 performance_schema 观察了 memory 引擎的内存分配，由此推算了内部临时表的内存占用情况。

DROP TABLE tmp_table如果在你创建名为tmp_table临时表时名为tmp_table的表在数据库中已经存在，临时表将有必要屏蔽（隐藏）非临时表tmp_table。

MySQL 会基本遵守 max_heap_table_size 的设定，在内存不够用时，直接将表转到磁盘上存储。

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