mysql运行慢怎么解决 mysql安装太慢
Mysql 查询速度慢怎么办
问题
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我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办？
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
mysql数据库突然变慢 数据库变慢是什么原因
MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。
如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。
临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。
如何解决mysql 查询和更新速度慢
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
MySQL速度变慢，怎么办
MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。
如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。
临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。
网页题目：mysql运行慢怎么解决 mysql安装太慢
标题URL：http://pwwzsj.com/article/dodooii.html
