mysql卡怎么优化表 mysql 优化口诀

mysql优化

1,sql的编译顺序

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sql 编译顺序 from… on… join… where… order by… group by… having… select…

2,查看sql语句性能:

explain 查询sql语句

3,优化

(1). 最佳作前缀,使用索引顺序(按编译顺序)与定义索引时顺序一致,若该字段有跳过、反序,该字段及后面字段索引失效

(2). where条件中一切不是=的操作大概率会使索引失效,包括in、!=、、is null、计算、函数等等

(3). 查询字段与条件字段不一致时使用子查询,避免临时表出现

(4). 若用了复合索引,尽量使用全部索引字段

(5). 能不查询多字段时,尽量使用索引覆盖

(6). 使用like模糊查询时,按关键字左匹配,即‘x%’,若使用’%x%’,索引失效

(7). or会使全部索引失效

(8). 尽量不要导致类型转换,否则索引失效

(9). 使用order by时,根据表中数据量调整单路还是双路查询,也可以调整buffer区大小:如set_max_length_for_sort_data = 1024 (单位byte)

(10). 避免使用select *…

(11). 分页偏移量大时,尽量使用子查询 select * from tab where id=(select id from tab limit 100000,1) limit 100;

讲述mysql数据表几种有效优化方法

下面我们要四种关于mysql教程数据表几种有效优化方法 哦,从而提高mysql数据库教程在应用方面的数据吞吐能力。 一、优化表的数据类型 select * from tablename procedure analyse(); select * from tablename procedure analyse(16.265); 上面输出一列信息,牟你数据表的字段提出优化建义, 二、通过拆分表提高数据访问效率 拆分一是指针对表进行拆分,如果是针对myisam类型的表进行处理的话,可以有两种拆分方法 1、是垂直拆分,把主要的与一些散放到一个表,然后把主要的和另外的列放在另一张表。 2、水平拆分方法,根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中,水平拆分通常几种情况。 表很大,拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度,同时也降低了索引的层数,提高查询的速度。 表中的数据本来就有独立性,表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,厕国一些数据不常用的情况下, 需要把数据存放到多个不同的介质上。 三、逆规范化 四、使用中间表优化方法对于数据库教程大的表,在进行统计查询时通常会比较慢的,并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响,通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度

超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办?所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库,由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大,此时你可以不停的加机器,比如说系统层面不停加机器,就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高,就扩容加数据库服务器,通过分库分表是可以支持扩容机器的,如果数据库层面的读并发越来越高,就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题:数据库其实本身不是用来承载高并发请求的,所以通常来说,数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级,而且数据库使用的机器都是比较高配置,比较昂贵的机器,成本很高。如果你就是简单的不停的加机器,其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节,缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万,甚至每秒数十万,对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性,对那种写少读多的请求,引入缓存集群。具体来说,就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中,一定会包含:各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法

优化方案:

主从同步+读写分离:

这个表在有设备条件的情况下,读写分离,这样能减少很多压力,而且数据稳定性也能提高

纵向分表:

根据原则,每个表最多不要超过5个索引,纵向拆分字段,将部分字段拆到一个新表

通常我们按以下原则进行垂直拆分:(先区分这个表中的冷热数据字段)

把不常用的字段单独放在一张表;

把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;

经常组合查询的列放在一张表中;

缺点是:很多逻辑需要重写,带来很大的工作量。

利用表分区:

这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。

横向分表:

1000W条数据不少的,会带来一些运维压力,备份的时候,单表备份所需时间会很长,所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表,每个表有多少数据为准。


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