最近遇到一个慢sql,在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系,总结了下问题。
mysql在创建数据库的时候,字符集设置的不是utf8而是utf9mb4,在导入sql脚本的时候,发现提示如下错误:
在 MySQL 中,最左前缀匹配指的是在查询时利用索引的最左边部分进行匹配。当你执行查询时,如果查询条件涉及到组合索引的前几个列,MySQL 就能够利用该复合索引来进行匹配。
一列 (或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行!
MySQL 中的 Memory 存储引擎支持 Hash 存储,如果我们需要用到查询的临时表时,就可以选择 Memory 存储引擎,把某个字段设置为 Hash 索引
分页 方式1: select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大,查询的性能会越低(越后面的页数,查询性能越低),因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2: select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录,却无需像方式1扫描过m条记录,在大数据
主键(primary key),一列 (或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行!
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
注意:MySQL 中的分区表在定义分区键时,必须确保分区键列包含在表的主键(Primary Key)或唯一键(Unique Key)中,为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中,可能会导致数据分布不正确,从而产生错误或数据冗余。
MyISAM是 默认存储引擎。它基于更老的ISAM代码,但有很多有用的扩展。MyISAM存储引擎的一些特征: · 所有数据值先存储低字节。这使得数据机和操作系统分离。二进制轻便性的唯一要求是机器使用补码(如最近20年的机器有的一样)和IEEE浮点格式(在主流机器中也完全是主导的)。唯一不支持二进制兼容性的机器是嵌入式系统。这些系统有时使用特殊的处理器。
它是一种特殊的唯一索引,(设置了主键底层就自动设置)了,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析,在SQL语句前加一个”EXPLAIN”即可。
这种方法要求对象及其所有引用类型字段都实现 Cloneable 接口,并且重写 clone() 方法。在 clone() 方法中,通过递归克隆引用类型字段来实现深拷贝。
非主属性完全依赖于主关键字,如果不是完全依赖主键(即不全依赖联合主键中的所有关键字),应该拆分成新的实体,设计成一对多的实体关系
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图:
参考文章: Mysql 索引详解和优化 数据库原理-几种数据模型 Mysql中的key和index的区别 (讲的很合理) Mysql中的Cascade,NO ACTION,Restrict,SET NULL几种功能说明 Mysql中key 、primary key 、unique key 与index区别
对于经常使用mysql的兄弟们,对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN,MySQL解释它将如何处理SELECT,提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN,你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序,增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
要学Web 开发,也得先对数据库有所了解呀。数据库分门别类,多种多样,目前我选择了 MySQL 。
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下,当是给自己复习一遍,也是方便以后查询
type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析。
mysql最大并发数|Linux修改Mysql最大并发连接数 第一步,先查看下当前MYSQL的最大连接数 [root@localhost ~]# /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot -ppassword variables |grep max_connections (注意,root替换成你的数据库,不过一般默认就是root,password是数据库密码,) 输入以上命令后会显示下面的信息,这个是最大连接数是100 | max_connections | 100 //默认是100 第二步,修改最大连接数为200 [root@localhost ~]# nano /etc/my.cnf 输入以上命令后会进入my.cnf文件内容,在其中加入下面这行代码 max_connections=200 使用上下箭头移动光标,输入后按ctrl+o组合键后保存,保存的时候要再按回车键确定的,这个地方也是我开始没注意的地方,确定后按ctrl+x组合键退出回到命令行 最后一步就是重启mysql [root@localhost ~]# service mysqld restart //重启mysql的命令 MySQL my.cnf 中文参考 #BEGIN CONFIG INFO #DESCR: 4GB RAM, 只使用InnoDB, ACID, 少量的连接, 队列负载大 #TYPE: SYSTEM #END CONFIG INFO # # 此mysql配置文件例子针对4G内存 # 主要使用INNODB # 处理复杂队列并且连接数量较少的mysql服务器 # # 将此文件复制到/etc/my.cnf 作为全局设置, # mysql-data-dir/my.cnf 作为服务器指定设置 # (@localstatedir@ for this installation) 或者放入 # ~/.my.cnf 作为用户设置. # # 在此配置文件中, 你可以使用所有程序支持的长选项. # 如果想获悉程序支持的所有选项 # 请在程序后加上"--help"参数运行程序. # # 关于独立选项更多的细节信息可以在手册内找到 # # # 以下选项会被MySQL客户端应用读取. # 注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容. # 如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值 # 需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项 # [client] #password = [your_password] port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # *** 应用定制选项 *** # # MySQL 服务端 # [mysqld] # 一般配置选项 port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # back_log 是操作系统在监听队列中所能保持的连接数, # 队列保存了在MySQL连接管理器线程处理之前的连接. # 如果你有非常高的连接率并且出现"connection refused" 报错, # 你就应该增加此处的值. # 检查你的操作系统文档来获取这个变量的最大值. # 如果将back_log设定到比你操作系统限制更高的值,将会没有效果 back_log = 50 # 不在TCP/IP端口上进行监听. # 如果所有的进程都是在同一台服务器连接到本地的mysqld, # 这样设置将是增强安全的方法 # 所有mysqld的连接都是通过Unix sockets 或者命名管道进行的. # 注意在windows下如果没有打开命名管道选项而只是用此项 # (通过 "enable-named-pipe" 选项) 将会导致mysql服务没有任何作用! #skip-networking # MySQL 服务所允许的同时会话数的上限 # 其中一个连接将被SUPER权限保留作为管理员登录. # 即便已经达到了连接数的上限. max_connections = 100 # 每个客户端连接最大的错误允许数量,如果达到了此限制. # 这个客户端将会被MySQL服务阻止直到执行了"FLUSH HOSTS" 或者服务重启 # 非法的密码以及其他在链接时的错误会增加此值. # 查看 "Aborted_connects" 状态来获取全局计数器. max_connect_errors = 10 # 所有线程所打开表的数量. # 增加此值就增加了mysqld所需要的文件描述符的数量 # 这样你需要确认在[
转于:https://blog.csdn.net/claram/article/details/77574600
索引是提高关系型数据库查询性能的利器,但其并非银弹,必须精通其原理,才能发挥奇效。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
DTS 作为数据交互引擎,以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性,为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合,为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务,一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库,迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中,帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步,并即时获得深度洞察。
面试中,MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题,都是先从索引的基本原理,再到索引的使用场景,比如:
作者简介: 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历,对MySQL、NoSQL,PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎,负责开发管理过数千实例规模数据库项目,并带
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
为了便于大家查找问题,了解全貌,整理个目录,我们可以快速全局了解关于mysql数据库,面试官一般喜欢问哪些问题
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面,即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗,增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化,首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导,使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升,了解了更多的内部机制,则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
墨墨导读:本文为开发人员提供了一些MySQL相关的知识点,包括索引、事务、优化等,下面以问答形式形式呈现出来。
文章目录 1. 前言 2. Mysql 2.1. 什么是SQL? 2.2. 什么是MySQL? 2.3. 数据库三大范式是什么? 2.4. mysql有关权限的表都有哪几个? 2.5. MySQL的
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到 MySQL 的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水。
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.
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。
作为一名后端程序员,可以说天天都要跟数据库打交道,不管使用的是 MySQL, Oracle 还是 SQL Server,毫无疑问都逃不开 SQL,所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要。今天阿粉就带大家看一下,每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
关于MySQL的索引,曾经进行过一次总结,文章链接在这里 Mysql索引原理及其优化.
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行,还需要考虑每次读入数据页的IO开销。而如果采取索引,则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置,迅速地读取目标页进而获取目标记录。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。
联合索引的最左前缀原则属于面试高频题,想必大部分同学都知道一些,但是,那些不符合最左前缀的部分,会怎么样呢(索引下推)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云