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。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
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。
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念,其实在不影响性能的情况下,我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下,受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展,本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇:Mysql分库分表(1) --- 概念篇
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。
第13章 数据库索引选项 练习 13.1 调查你当前使用的DBMS版本关于索引的限制和高级选项。 .索引行压缩与异常情况 MySQL支持 Oracle支持 MySQL使用NULL值实现索引行压缩。但不推荐在实际中使用NULL来代替一个特定的值,因为从长远来看,这可能会导致应用系统错误。
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。
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
mysql使用Navicat创建分区 打开Navicat,创建数据库,并点击创建表,选择选项 📷 创建分区 📷 注:在用字段时,需将字段设置为索引,且每个分区必须有取值 查看分区是否创建成功 先向表中插入数据,然后执行如下语句: select partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, table_rows from information_schema.par
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。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上,即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时,CPU发生了饱和或装入数据过大,内存容量不足,磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
网上对这些数据库介绍有些误导,流传各种说法,比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别,没办法谁让当前国产数据库太多...
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言,包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中,MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
12月2日,Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强,这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解,各位从中可窥其一二。(部分资料、插图来自Oracle官方网站)。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
很多公司在考虑去O的时候,经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解",也不免有这样一些疑惑:
GreatSQL是源于Percona Server的分支版本,除了Percona Server已有的稳定可靠、高效、管理更方便等优势外,特别是进一步提升了MGR(MySQL Group Replication)的性能及可靠性,以及众多bug修复。此外,GreatSQL还合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的两个Patch,分别针对OLTP和OLAP两种业务场景,尤其是InnoDB并行查询特性,TPC-H测试中平均提升聚合分析型SQL性能15倍,最高提升40多倍,特别适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能。不同的存储引擎性能是不一样的
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:
墨墨导读:MySQL 8.0 新功能直方图,继承于Oracle ,MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释,直方图是什么。
我们在设计一个系统的时候,有时候通常为了基础业务,写出的查询sql语句并不高效,从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好,我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能,可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能,并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中,只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中,我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了,从而就可以对这些语句进行调优优化,使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
“去O”,是近些年来一直很火的一个话题,随之也产生了各种疑惑,包括现有数据库评估、技术选型等。去O是项系统工程,需要做好充分的评估。本文通过自研工具,生成数据库画像,为去O评估提供一手数据,希望给大家带来借鉴。
EXPLAIN: 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行,然后在第二个表,第三个表中找到匹配的行,等等。
常见的存储引擎有MyISAM,InnoDB,MEMORY,MERGE.今天我们就分别介绍一下,
本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186
上文中增加了定时归档,现在一些大表磁盘空间一直不释放,导致数据库文件越来越大。现在介绍下数据导入导出方案。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
最近出去旅游了,嗨皮了嗨皮,明天上班,开始做作业,今日将1.8亿数据存储的方式进行总结,欢迎大家拍砖!
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持,而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中,EXPLAIN是一项强大的工具,可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划,从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字,以揭开查询执行计划的面纱。
https://downloads.mysql.com/archives/community/
后来,随着访问量的上升,几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力,但是当访问量继续增大的时候,多台web机器通过文件缓存不能共享,大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候, Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
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。
MySQL和SQL之间的区别有哪些?很多PHP的初学者,对MySQL,MyAdmin和SQL有什么区别并不是很清楚?下面就带领大家来学习一下MySQL和SQL之间的区别。
SQL是一种用于操作数据库的语言。SQL是用于所有数据库的基本语言。不同数据库之间存在较小的语法更改,但基本的SQL语法基本保持不变。SQL是S tructured Q uery Language 的简短缩写。根据ANSI(美国国家标准协会),SQL是操作关系数据库管理系统的标准语言。
查看mysql中的所有库:show databases; 创建库:create database 库名称;—-》create database if not exists 库名称;如果不存在该库,则创建 删除库:drop database 库名称; 选择使用数据库:use 库名称; 显示当前使用的数据库:select database();
当客户端提交的数据未做处理或转意直接带入数据库(My SQL / Sql Server/Access/oracle等数据库 )就造成了SQL注入。
MySQL是一个关系型的数据库管理系统,由MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司。
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