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1、参考书籍:MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源,调整系统参数使MYSQL运行更快,更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化,更新速度优化,mysql服务器优化等等。此处,介绍以下几个优化。包含,性能优化的介绍,查询优化,数据库结构优化,mysql服务器优化。 Mysql优化,一方面是找出系统的瓶颈,提高mysql数据库整体的性能,另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统反应的速度。
MySQL 8.0 截止到目前已经发布到了 8.0.34 版本,经过一系列的版本更新,对于密码方面也做了较多的加强,这⾥我们不再过多介绍 MySQL 8.0 对于密码功能的加强,相关的介绍可以移步到先前公众号的⽂章
用户表联合索引(name, age)为例,现在需检索表中“名字第一个字是张,且年龄是10的所有男孩”:
在MySQL 5.7.24中,关于用户及用户权限的相关信息,都保存在了mysql库中的user表中,可以将user表中大致分为用户列、权限列、安全列、资源控制列这几种。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
假设建立一个支持邮箱登录的用户表,对于邮件字段来说,可以有以下几种建立索引的方式:
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
用户是数据库的使用者和管理者。 MySQL通过用户的设置来控制数据库操作人员的访问与操作范围。 服务器中名为mysqI的数据库,用于维护数据库的用户以及权限的控制和管理。 MySQL中的所有用户信息都保存在mysql.user数据表中。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引:
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)是数据库中的两种索引类型,它们在组织和存储数据时有不同的方式。
mysql.server start 启动 mysql.server stop 关闭 quit 退出
数据库技术爱好者,爱可生 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查,擅长 MySQL 主从复制及优化,喜欢钻研技术问题,还有不得不提的 warship。
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1),而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步,所以SELECT COUNT(1)效率更高“,甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码,绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1),觉得有必要搞清楚这个问题。
MySQL是支持前缀索引的,前缀索引的优势就是占用的空间小,这同时带来的损失是,可能会增加额外的记录扫描次数。
不管对于哪种服务,对于其优化,无非是从两个方面着手,第一个是对于硬件方面的优化,第二个是对系统以及服务本身的优化。 1、查询连接MySQL服务器的次数
MySQL中用户分为root用户和普通用户。root用户为超级管理员,具有所有权限(创建用户、删除用户、管理用户)。
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题,其原因是数据量小,大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求,所以不需要进行 SQL 优化,但是随着应用程序的不断变大,数据量的激增,数据库自身的性能跟不上了,此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化,这也是我们这篇文章所讨论的。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
在用explain对select语句进行执行计划分析时,我们常常会其中的Extra字段中出现Using index或Using index;Using where或Using where或Using index condition,那么这四者有什么区别呢?哪个检索的性能更好呢?
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理,大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
5.合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
通过 SHOW STATUS 可以提供服务器状态信息,也可以使用 mysqladmin extende d-status 命令获得。 SHOW STATUS 可以根据需要显示 session 级别的统计结果和 global级别的统计结果。
官网:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/replication-options-slave.html
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
在上一篇《InnoDB 层全文索引字典表|全方位认识 information_schema》中,我们详细介绍了InnoDB层的全文索引字典表,本期我们将为大家带来系列第八篇《InnoDB 层压缩相关字典表|全方位认识 information_schema》,下面请跟随我们一起开始 information_schema 系统库的系统学习之旅吧。
我们在面试中都知道,对于MySQL索引是必问的。大家也应该都知道MySQL的数据结构,什么是索引。其中在面试中,面试官也经常问,你做过哪些优化?本文主要是介绍MySQL索引的一些常见术语,比如索引下推、索引覆盖、最左匹配等,这些其实也是MySQL优化的一部分,能够熟练运用也是可以提升MySQL性能。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
最近公司项目添加新功能,上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口,而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范,导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效,进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家,因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题,在此从==全局角度==记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
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总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句,部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》,大家有兴趣可以购买相应课程进行学习,废话就不多说了,直接从例子开始吧。
select ...from table where exist (子查询);
如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
索引,可能让好很多人望而生畏,毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容,哪怕先撇开面试,就在平常的开发中,对于 SQL 的优化也而是重中之重。
用执行计划分别测试一下union all、in和or,发现union all分两步执行,而in和or只用了一步,效率高一点。
1. 优化SQL 1)通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key:根据索引读取行的请求数。如果该值
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情,希望文章的这些优化技巧对你有用。
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