我们都知道要成为架构师,数据库优化是必须要了解一些的,今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限,不敢高谈阔论,于是整理了如下资料供大家参考。
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
MySQL里的explain命令内容还是很丰富的,值得好好的挖掘出不少东西来。 本身来说explain就是生成执行计划的内容,如果细看,这个内容和Oracle explain plan for的结果相比还是有差距的。 首先是一个比较实际的用法,查询语句我们可以查看执行计划,如果是DML语句呢,他是直接变更了还是只是生成执行计划而已,明白这一点很重要。 explain 生成DML的执行计划 为了进一步的验证,我们选择3个版本,5.5,5.6,5.7来测试。 首先是初始化数据,这个在不同版本是
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以查看服务器状态信息。通
Sql每天都在查,但是sql优化的边界你了解吗?、在一般的认识里数据库就是一个黑箱,我把sql扔进去,它把结果返回来,至于sql优化貌似很遥远的地方,直到系统好慢的时候才会怀疑sql出了毛病。
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数。
正式讲 ICP 之前了,我们先将相关的概念捋一捋,知道的就当回顾,不知道的就当了解了,这有助于对 ICP 的理解
在应用的的开发过程中,由于初期数据量小,开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现,但是
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。
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
描述:主要进行监控SQL语句的执行效率以及安全性的检查,方便对MySQL服务器性能的优化提升;
SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数,依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数,对于批量插入的insert操作,只累加依次 Com_update:执行update操作
最近在刷LeetCode中数据库题目时,有一道排名题目,用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现,想想也算是有趣。
数据库优化是一个比较宽泛的概念,涵盖范围较广。大的层面涉及分布式主从、分库、分表等;小的层面包括连接池使用、复杂查询与简单查询的选择及是否在应用中做数据整合等;具体到sql语句执行效率则需调整相应查询字段,条件字段,索引使用等。
索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。 通过目录,就可以快速的找到某个章节对应的位置。=》索引的效果,就是为了加快查找的速度。
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
这是今年3月份整理的一篇博客,在做业务过程中又有了一些新的理解,所以重新进行了梳理,增加了部分示例和绘图,尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log,但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
在系统设计和架构中,数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划,以及如何使用执行计划来优化查询效率。
MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,无论是索引优化、还是表结构优化,参数优化,最后都可以归纳到这这两个分类中:
cout(*)和count(1) 没区别,但是cout(列名) 不统计为 null 的
mysql触发器的缺陷分析 📷 说明 1、使用触发器实现的业务逻辑在出现问题时很难定位。 尤其是涉及多个触发器时,会使后期维护困难。 2、大量使用触发器容易导致代码结构混乱。 增加程序的复杂性。 3、如果需要更改的数据量大,触发器的执行效率会很低。 4、触发器的隐式调用容易被忽视。 很难排查问题。 实例 # 创建表 创建触发器 mysql> CREATE TABLE account (acct_num INT, amount DECIMAL(10,2)); Query OK, 0 rows affected
客户端通过IP地址、端口号、用户名、密码等信息连接MySQL数据库,然后通过数据库的连接管理工具进行连接验证,确认用户名和密码的权限,是否可以访问数据库,可以访问哪些数据库。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数。
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计,下面参数是针对InnoDB存储引擎的,累加算法略有不同
当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!
当面对一个sql性能问题,我们应该从何处入手使得尽快定位问题sql,我们从基础的命令开始
当然这个还是非常有实用价值的,工作中你也一定用的上。如果应用得当,升职加薪,指日可待
通过上述参数可以了解当前DB应用是插入更新为主还是查询为主,以及各类的SQL执行比例。
本文实例讲述了php使用mysqli和pdo扩展,测试对比mysql数据库的执行效率。分享给大家供大家参考,具体如下:
带着这两个问题找答案。接下来,我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
带着这两个问题找答案。接下来,我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
Read uncommitted:读未提交,顾名思义,就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳(连接查询)、索引失效、服务器参数设置不合理(缓冲、线程数)
随着大数据时代的快速发展,企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据,同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系,ETL工程师(数据分析师)如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用,就成了一个难题。
整个MySQL Server由以下组成 : Connection Pool :连接池组件 Management Services & Utilities :管理服务和工具组件 SQL Interface :SQL接口组件 Parser :查询分析器组件 Optimizer :优化器组件 Caches & Buffers :缓冲池组件 Pluggable Storage Engines :存储引擎 File System :文件系统 1)连接层 最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2)服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存,如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3)引擎层 存储引擎层,存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。 4)存储层 数据存储层,主要是将数据存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
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。
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
注意:由于 SQL 查询对大小写不敏感,所以在 WHERE 条件中,无论是写成 ZARA 还是 Zara,结果都是一样的
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