2、为了支持filesort，优化器可以分配内存sort_buffer_size区域。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
**内存临时表排序：**在MySQL中，使用InnoDB引擎执行排序操作时，当处理的数据量较小，可以在内存中完成排序时，MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下，MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果，这样可以快速地对数据进行排序，提高查询效率。
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
一、我们要解决什么问题 二、排序，排序，排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的：
MySQL 5.6版本开始增加了提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA)的新特性。
最近一直在做性能压测相关的事情，有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page，我听说过huge page会对性能有所提升，本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
说明：mysql 5.6、5.7默认启动占用内存400多M，如果是vps等小内存应用，mysql内存占用率明显偏高,将会导致崩溃，mysql会自动停止。 编辑/etc/my.cnf文件在[mysqld]下增加或修改如下参数
在进行慢SQL分析的时候，有时候我们会发现explain的扫描行数和慢日志中的行数相差很大，那explain中的rows这个扫描行数是怎么判断的？
ps aux|grep mysql|awk '{print 6/1014 "M" "\t"
mysql默认端口号为3306,修改端口号方法:修改配置文件/etc/my.cnf
从 4.1.0 版本开始支持了对 PHP 原生 Redis 、 PDO 、 MySQLi 协程化的支持。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
本文是由爱可生研发团队出品的「图解MySQL」系列文章，不定期更新，但篇篇精品。欢迎大家持续关注～
Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。为了缓解这一问题，MySQL使用了组提交，将多个刷盘操作合并成一个，如果说10个事务依次排队刷盘的时间成本是10，那么将这10个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于1。
转载自 http://blog.csdn.net/tiantang_1986/article/details/76890178
当然，每个具体的情况都是不同的，所以在选择查询操作符时，我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时，我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈，从而做出更好的决策。
以下List是我们常见的MySQL参数配置，这个参数对提高实例的性能大有裨益。 其中 建议设置值，仅供参考，需要根据自己的业务场景和硬件资源仔细推敲。 参数 设置说明 建议设置值 lower_case_table_names 大小写敏感：此参数不可以动态修改，必须重启数据库：0.表名存储为给定的大小和比较是区分大小写的1.表名存储在磁盘是小写的，但是比较的时候是不区分大小写 2.表名存储为给定的大小写但是比较的时候是小写的 0 max_connections 最大链接数据 2000 max_connect_
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148807.html原文链接：https://javaforall.cn
人生可悲的事情是,你不知道问题如何解决,并且困惑中, 而更可悲的是,你根本就不知道自己不知道, 当然从另一个角度,那也是一种"幸福".
POSTGRESQL 在多并发连接的时候,会考虑使用pgbouncer , MYSQL 实际上很少听到说,还要使用代理的情况, 大多都是直接连接到mysql或者即使有中间件,也没有提到多路复用的技术.
同时处于执行状态的所有事务，是否可以并行？ 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的，锁冲突之后会产生锁等待问题。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引，所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况，无法命中最优索引。
免费和开源，高性能，分布式内存对象缓存系统，旨在通过减轻数据库负载来加速动态Web应用程序。 Memcached是一个在内存中以键值(key=>value)形式进行存储数据(字符串，对象)。 Memcached简单而强大。其简单的设计促进了快速部署，易于开发，并解决了大型数据缓存面临的许多问题。其API适用于大多数流行语言。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
在访问数据库时，应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源，并增加网络开销。 例如在处理分页时，应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据，而不是向应用程序返回全部数据后，再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来，避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询，应该只返回需要的列。
客户端将查询的select sql，按照mysql通信协议传输到数据库服务。数据库服务接受查询sql，执行sql前判断要执行的sql是否是查询语句。
–输入以下命令:SHOWVARIABLESWHEREVARIABLE_NAME=’port’就可以查看当前连接的端口号,–例如:mysql>SHOWVARIABLESWHEREVARIABLE_NAME=’port’;
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
随着近些年来数据库技术发展演进，及国内数据库日益活跃。越来越多的企业将数据库从传统商业数据库迁移到开源或国产数据库平台。本文对比了最为常见的一种情况，从Oracle迁移到MySQL需要关注的一些差异点。这方便应用研发在迁移之初做好必要的评估备。此外，因MySQL生态发展很广泛，很多数据库产品会将MySQL作为兼容的首选。因此，很多其他类型的数据库迁移，也可以参考此文内容。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是，它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言，数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的，响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA，怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西，比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G，swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存，而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存，这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件，或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候，文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache，一不小心就会导致L使用swap。
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips： 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%，如果比值较高，就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值，让Mysql在内存中完成临时表的操作，减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
这是 Innodb 引擎最重要的缓存，也是提升查询性能的重要手段。一般是global共享内存中占用最大的部分。在进行 SQL 读和写的操作时，首先并不是对物理数据文件操作，而是先对 buffer_pool 进行操作，然后再通过 checkpoint 等机制写回数据文件。占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了，所以一般这里不会释放的，除非重启（5.7 开始支持动态调整，默认以128M的chunk单位分配内存块）。innodb_buffer_pool主要包含数据页、索引页、undo 页、insert buffer、自适应哈希索引、锁信息以及数据字典等信息。
在mysql服务器高负载的情况下，必须采取一种措施给服务器减轻压力，减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句，优化服务器的配置参数，从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存（key cache）和查询缓存（query cache），这主要讲解mysql的查询缓存（query cache）机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区（buffer）和缓存（cache
我们知道MySQL在查询的时候有一种预读机制， 为了提高同样数据的查询效率，会将磁盘中的数据加载到内存中，Buffer Pool(缓冲池)就承担了这么一个角色。
MySQL在查询的时候有一种预读机制， 为了提高同样数据的查询效率，会将磁盘中的数据加载到内存中，Buffer Pool(缓冲池)就承担了这么一个角色。
说起Linux下卸载MySQL最让人头疼，卸载不干净，会影响下一次的安装，本人最近就遇到了这个问题，下面就是我对这个问题的解决方法。
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中，对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询，一般比较抗拒，从而建议将join拆分，避免join可能带来的性能问题，同时也增加了程序和DB的网络交互。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇，总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
这个当然不是乱说的，是通过计算得来的，我接下来会在文章里面告诉大家这个数据是如何计算的。
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的ORDER BY列都是WHERE子句中的常量 constants 。如果索引不包含查询访问的 列，则仅当索引访问比其他访问方法有效时才使用索引，使用索引是否比扫描全表更有效。 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1, key_part2; 在key_part1,key_part2 建立索引 查询使用SELECT*，它可以选择比key_part1和key_part2更多的列。在这种情况下，扫描整个索引并查找表行以查找不在索引中的列可能比扫描表和对结果排序更昂贵。如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。
须要根据Query Cache失效机制来判断哪些表适合使用Query哪些表不适合。 由于Query Cache的失效主要是因为Query所依赖的Table数据发生了变化，可能造成Query的Result Set已经有所改变而导致相关的Query Cache全部失效，那么就应该避免在查询变化频繁的Table的Query上使用，而应该在那些查询变化频率较低的Table的Query上使用。 MySQL中针对Query Cache有两个专用的SQL Hint（提示）：SQL_NO_CACHE和SQL_CACHE，分
最近有一道常见的Redis面试题，Redis为什么那么快？下面我们来分析下"快"的原因。
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