MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。本小节将向读者介绍一些索引的设计原则。
我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。
我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。 警告 没有两个数据库或者应用程序是完全相同的。这里假设我们要调整的数据库是为一个“典型”的 Web 网站服务的,优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的流量。 在你对服务器进行优化之前,请做好数据库备份! 1、 使用 InnoDB 存储引擎 如果你还在使用 MyISAM 存储引擎,那么是时候转换到
如果你不改变 MySQL 的缺省配置,你的服务器的性能就像题图的坏在一档的法拉利一样 “虎落平阳被犬欺” … 我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。 警告 1.没有两个数据库或者应用程序是完全相同的。这里假设我们要调整的数据库是 为一个“典型”的 Web 网站服务的,优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的流量。 2.在你对服务
作者:Robert C. Martin 原文:A Little Architecture 译者:孙薇 责编:钱曙光 本文是一篇模仿问答的小故事,作者用幽默的风格简单分析了架构师要做的工作: 我想要成为一名软件架构师。 这是年轻软件开发者很好的选择。 我想要带领团队,并在数据库与框架、webserver等方面作出重要的决策。 噢,那你根本就不想成为软件架构师。 我当然想了,我想要成为重要决策的制定者。 那很好,不过你列出的内容中并不包含重要的决策,这些都是不相关的决策。 什么意思?你是
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行 如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行
生产上为了高效地查询数据库中的数据,我们常常会给表中的字段添加索引,大家是否有考虑过如何添加索引才能使索引更高效,考虑如下问题
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是,Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的,Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引,它的构造类似于二叉树,根据key value键值对快速找到数据。
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
在关系数据库中,索引是一种数据结构,为存储引擎提高访问速度的数据结构,它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行,只要一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,可以大大提高MySQL的检索速度。索引在MySQL中也叫做key,当表中的数据量越来越大时,索引对于查询性能的影响非常大。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理,我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了,我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Mysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则:表名_字段名 需要加索引的字段,要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。最窄的字段放在键的左边。 如果where条件中是OR关系,必须所有的or条件都必须是独立索引,否则加索引不起作用。见:mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NU
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了…
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了...
命名规则:表名_字段名 1、需要加索引的字段,要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系,加索引不起作用 4、符合最左原则
MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
对于单列索引,索引值区间可以方便地用WHERE语句中的相应范围条件表示。优化器在常量传播阶段,会将一些非常量值转换为常量。
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象(如索引、视图和存储过程)。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点;包含列索引的列分为键列和非键列,所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列,至少需要有一个键列,且键列和非键列不允许重复,非键列最多允许1023列(也就是表的最多列-1),由于索引键列(不包括非键)必须遵守现有索引大小的限制(最大键列数为 16,总索引键大小为 900 字节)的要求所以引进了包含列索引。 正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo].
MySQL-执行器 是 MySQL 数据库中负责完成 SQL 语句执行的部分。当语句在服务器接收并解析后,MySQL-执行器开始运行,利用存储在数据字典中的表结构等元数据信息,检查该 SQL 语句是否符合安全准则,然后对 SQL 进行操作,接着将结果返回给客户端。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次,最多访问h个节点,即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比:数据量640亿。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引,Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理,揭开搜索的神秘面纱。
过滤条件在WHERE子句后面,以一定的方式来拼接SQL,全文索引的使用有特定的语法:
命名规范 库名、表名、字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割 库名、表名、字段名禁用超过32个字符。须见名知意 库名、表名、字段名禁用使 MySQL保留字 临时库、表名必须以tmp为前缀,并以日期为后缀 备份库、表必须以bak为前缀,并以日期为后缀 基础规范 使用INNODB存储引擎 表字符集使用utf8mb4 所有表都需要添加注释 单表数据量建议控制在5000W以内 不在数据库中存储图片、文件等大数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁止从测试、开发环境直连数据库 库表设计 禁止使用分区表 拆分大字段和访问
可以看到这是一颗二叉排序树,时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
作为后端开发,我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则,分享给大家,大家看完一定会有帮助的。
在MySQL中,索引是在存储引擎层实现的,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
索引就是一种的数据结构,通过缩小一张表中需要查询的数据来加快搜索的速度。如果没有索引,数据库不得不进行全表扫描。好比书的目录,让你更快的找到内容。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
非关系型数据库:为适应水平扩展性和处理超大量的数据环境,近几年发展非常迅速的发展,衍生类型非常多。
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富,ES 用户越来越多,云上的集群规模也越来越大。我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题:
上一篇mysql进阶优化篇,我们介绍了数据库的性能分析工具,知道了怎么发现数据库的性能问题,这一篇博客我们将介绍索引失效的10种情况及原理
引言redo log 与 undo log介绍redo logundo logmysql锁技术共享锁和排他锁意向锁记录锁间隙锁下一键锁插入意图锁自动上锁空间索引的谓词锁MVCC基础事务的实现原子性的实现什么是原子性:undo log 的生成根据undo log 进行回滚持久性的实现隔离性实现READ UNCOMMITTEDREAD COMMITTEDREPEATABLE READ(Mysql默认隔离级别)SERIALIZABLE一致性的实现InnoDB和ACID模型原子性与InnoDB一致性与InnoDB隔离性与InnoDB持久性与InnoDB事务调度InnoDB中的死锁InnoDB死锁示例死锁检测和回滚如何最小化和处理死锁总结
排序规则(Collation)是比较和排序字符串的一种规则,每个字符集都会有默认的排序规则,可以使用命令 SHOW CHARSET 来查看:
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