MYSQL与SQL优化
如何在MySQL中追踪和调试SQL语句执行过程
如何在MySQL中追踪和调试SQL语句执行过程引言MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各类应用程序开发中。
在开发过程中，我们经常需要对SQL语句进行调试和优化，以提高查询性能和减少潜在的问题。
本文将介绍如何在MySQL中追踪和调试SQL语句执行过程的方法。
一、MySQL查询执行过程概述在深入了解如何追踪和调试SQL语句之前，我们先来了解一下MySQL查询执行的基本过程。
当我们执行一条SQL语句时，MySQL会经历以下几个主要阶段：1. 语法解析和语义检查：MySQL首先对SQL语句进行解析，并进行语法和语义检查，确保语句的正确性和合法性。
2. 查询优化：MySQL会根据查询的复杂性、表的结构以及索引等因素，选择最优的执行计划。
优化的目标是尽可能减少磁盘I/O操作和CPU计算，提高查询性能。
3. 执行计划生成和执行：MySQL会生成执行计划，决定如何访问和处理相关表中的数据。
然后，MySQL根据执行计划执行查询，并返回结果。
二、追踪SQL语句执行过程的方法在开发和调试过程中，我们通常需要了解SQL语句是如何被执行的，以便发现潜在的问题和优化查询性能。
下面介绍几种在MySQL中追踪SQL语句执行过程的方法：1. EXPLAIN命令：EXPLAIN命令是MySQL提供的一个非常有用的工具，用于分析查询语句的执行计划。
我们可以通过执行"EXPLAIN SELECT * FROMtable_name"来查看执行计划，并了解MySQL是如何执行查询的。
执行EXPLAIN命令后，MySQL会返回一个包含详细执行计划的结果集。
这些信息包括所使用的索引、表的读取方式、数据的访问顺序等。
通过分析执行计划，我们可以判断查询是否进行了索引扫描、是否存在全表扫描等问题，从而优化查询。
2. 慢查询日志：MySQL的慢查询日志是记录执行时间超过一定阈值的SQL语句的日志。
我们可以通过设置"slow_query_log"参数启用慢查询日志，并设置"long_query_time"参数指定执行时间的阈值。
MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略
MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略企业的数据库管理系统（DBMS）是企业网络基础设施中非常重要的一部分，它们承载了组织的全部数据。
因此，选择合适的DBMS系统是至关重要的。
MYSQL和MSSQL是两种最流行的关系型数据库管理系统。
他们各有优劣，根据你的商业需求，你需要先了解他们之间的一些重要区别。
性能对比MYSQL和MSSQL之间最大的区别可能在于他们在性能方面的表现。
MYSQL的性能在处理大量数据时表现出色，并且在处理非事务性操作时表现出色。
另一方面，MSSQL对事务操作的支持非常出色，而且更适合处理大量的并发访问。
虽然两者的性能都很出色，但在某些特定情况下，某一个系统可能更适合你的需求。
例如，如果你需要处理大量数据并且不需要强大的事务支持，那么MYSQL可能是更好的选择。
另一方面，如果你需要支持复杂的事务，例如金融和工业自动化等领域，那么MSSQL可能是更好的选择。
优化策略无论你选择的是MYSQL还是MSSQL，你都需要考虑数据库的性能优化。
以下是一些针对两种系统的优化策略。
MSSQL优化策略1. 索引优化：索引是数据库查询的关键。
通过创建适当的索引，可以确保查询速度最优。
对于高交易/高并发的环境，对索引进行适当优化是非常必要的。
2. 数据库服务器性能优化：对于MSSQL，可以通过调整数据库服务器参数来提高性能。
例如，可以通过增加内存、磁盘空间和CPU来提高性能。
3. 选择正确的数据类型：为每个表和列选择正确的数据类型是非常重要的，这可以直接影响到查询和插入数据。
MYSQL优化策略1. 缓存优化：将经常访问的数据缓存在内存中，以避免每次请求都必须查询磁盘中的数据。
这可以大大提高查询性能。
2. 语句优化：使用正确的SQL语句可以大大提高系统性能，并减少查询时间。
您可以使用MySQL EXPLAIN命令来优化查询，并使用索引对查询进行加速。
3. 数据库分区：对于大型数据库，分区可以使查询更快。
Mysql数据库性能优化培训
通用SQL优化（举例）
通用SQL优化（举例）
通用SQL优化（举例）
通用SQL优化（进一步讨论）
• 使用MySQL时，为了得到合理的执行计划， 需要使用hint。这使得本该对应用程序屏蔽 的执行计划暴露给了执行计划。
• 当数据分布变化时，需要更改SQL语句。 这是一个硬伤。
• 其它先进的数据库如何解决这个问题（data distribution is skewed）
• 验证连接（用户是否有登陆权限） • 解析Query语句 • 权限匹配 • 哈希后检查Query Cache • 生成执行计划 • 执行上一步的计划，得到结果集 • 返回结果集给客户
基本查询举例
• 全表扫描
性能决定于表的大小，类似的扫描性能决定于取 回数据的多少
| table_name | table_rows | avg_row_length | data_length | index_length |
1 row in set (46.29 sec)
基本查询举例
• 全表扫描
+--------------+-------------+--------------+ | table_name | data_length | index_length | +--------------+-------------+--------------+ | comment_star | 531921 | 39936 | +--------------+-------------+--------------+ 1 row in set (0.01 sec) mySQL> select avg(upcount) from comment_star; +--------------+ | avg(upcount) | +--------------+ | 0.0000 | +--------------+ 1 row in set (0.03 sec)
记一次mysql千万订单汇总查询优化
记⼀次mysql千万订单汇总查询优化正⽂公司订单系统每⽇订单量庞⼤，有很多表数据超千万。
公司SQL优化这块做的很不好，可以说是没有做，所以导致查询很慢。
节选某个功能中的⼀句SQL EXPLAIN查看执⾏计划，EXPLAIN + SQL 查看SQL执⾏计划⼀个索引没⽤到，受影响⾏接近2000万，难怪会慢。
原来的SQL打印出来估计有好⼏张A4纸，我发个整理后的简版。
SELECT COUNT(t.w_order_id) lineCount, SUM(ROUND(t.feel_total_money / 100, 2)) AS lineTotalFee, SUM(ROUND(t.feel_fact_money / 100, 2)) AS lineFactFeeFROM w_orders_his tWHERE 1=1 AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') >= STR_TO_DATE(#{beginTime},'%Y-%m-%d') AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') <= STR_TO_DATE(#{endTime},'%Y-%m-%d') AND t.pay_state = #{payState} AND t.store_id LIKE '%#{storeId}%' limit 0,10这条sql需求是在两千万的表中捞出指定时间和条件的订单进⾏总数总⾦额汇总处理。
优化sql需要根据公司的业务，技术的架构等，且针对不同业务每条SQL的优化都是有差异的。
优化点1：AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') >= STR_TO_DATE(#{beginTime},'%Y-%m-%d')AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') <= STR_TO_DATE(#{endTime},'%Y-%m-%d')我们知道sql中绝对要减少函数的使⽤，像左边DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') 是绝对禁⽌使⽤的，如果数据库有⼀百万数据那么就会执⾏⼀百万次函数，⾮常⾮常影响效率。
一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手？
一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。
以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。
在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。
通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。
2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。
缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。
可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。
注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。
3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。
但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。
4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。
慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。
5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。
有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。
6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。
7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。
不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。
8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。
尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。
9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。
在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。
同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。
mysql高并发解决方案
mysql⾼并发解决⽅案mysql⾼并发的解决⽅法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，⽔平切分等。
⾼并发⼤多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化⽅案如下：（1）代码中sql语句优化（2）数据库字段优化，索引优化（3）加缓存，redis/memcache等（4）主从，读写分离（5）分区表（6）垂直拆分，解耦模块（7）⽔平切分⽅案分析：1、⽅法1个⽅法2是最简单，也是提升效率最快的⽅式。
因为每条语句都命中了索引，是最⾼效的。
但是如果是为了使sql达到最优⽽去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本⼤⼤增加，反⽽增加了数据库的内存的开销。
2、数据库字段的优化。
曾经发现⼀⾼级程序员在表字段的设计上，⼀个⽇期类型，被设计为varchar类型，不规范的同时，⽆法对写⼊数据校验，做索引的效率也有差别3、缓存适合读多写少更新频度相对较低的业务场景，否则缓存异议不⼤，命中率不⾼。
缓存通常来说主要为了提⾼接⼝处理速度，降低并发带来的db压⼒以及由此产⽣的其他问题。
4、分区不是分表，结果还是⼀张表，只不过把存放的数据⽂件分成了多个⼩块。
在表数据⾮常⼤的情况下，可以解决⽆法⼀次载⼊内存，以及⼤表数据维护等问题。
5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独⽴开，⽂本数据独⽴开，降低磁盘io的压⼒。
6、⽔平拆，⽔平拆分的主要⽬的是提升单表并发读写能⼒(压⼒分散到各个分表中)和磁盘IO性能(⼀个⾮常⼤的.MYD⽂件分摊到各个⼩表的.MYD⽂件中)。
如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太⼤的并发量，分区表也⼀般能够满⾜。
所以，⼀般情况下，⽔平拆分是最后的选择，在设计时还是需要⼀步⼀步⾛。
mysql 慢sql参数
mysql 慢sql参数
摘要：
1.MySQL 慢SQL 参数介绍
2.慢SQL 的查询方法
3.慢SQL 的优化方法
4.总结
正文：
MySQL 慢SQL 参数是在MySQL 中，对于执行时间较长的SQL 语句进行性能优化的一个重要参数。
当一条SQL 语句的执行时间超过慢SQL 参数的设定值时，MySQL 就会认为这是一条慢SQL，然后将该SQL 语句的相关信息记录到慢查询日志中，以供开发人员进一步分析和优化。
慢SQL 的查询方法主要有两种，一种是使用MySQL 自带的慢查询日志，另一种是使用第三方的慢查询工具，例如Slow Query Log Analyzer。
使用MySQL 自带的慢查询日志，只需要在MySQL 配置文件中开启慢查询日志功能，并设置日志文件路径和大小即可。
使用第三方工具，则需要下载并安装相应的软件，然后按照说明书进行配置和使用。
对于慢SQL 的优化方法，可以从以下几个方面进行：
1.优化SQL 语句：对于慢SQL，首先要看SQL 语句是否写得合理，例如是否使用了索引，是否有不必要的子查询等。
2.优化索引：索引是提高查询速度的重要手段，对于慢SQL，可以检查是否缺少必要的索引，或者索引是否合理。
3.优化数据库结构：数据库结构的设计对于查询性能有很大的影响，对于慢SQL，可以检查数据库结构是否合理，是否有不必要的数据冗余等。
4.优化硬件环境：硬件环境的升级可以提高查询性能，例如升级CPU、内存、磁盘等。
MySQL数据库SQL优化工具
MySQL数据库SQL优化⼯具
SQL Tuning Expert for MySQL 是公司推出的针对MySQL的SQL优化⼯具。
该⼯具不仅让DBA或者SQL开发⼈员，轻松阅读和理解执⾏计划，⽽且能产⽣等价SQL，并找出最快的等价SQL.
下⾯开始介绍如何⽤⼯具优化SQL.
1. 创建数据库连接，也可以稍后创建。
连接名可以随意填写，也可以⽤默认值，我个⼈喜欢⽤它来标识连接的是哪个数据库。
填好连接信息，点击 “连接” 按钮。
2. 在SQL编辑器中，输⼊需要优化的SQL后, 点击“优化SQL”按钮。
3. 在弹出的“测试运⾏所有SQL选项”窗⼝中，提供了很多性能基准测试的选项。
我们这⾥使⽤默认选项，直接点“确定”按钮开始SQL优化。
4. ⼯具产⽣了28条等价SQL，并且开始性能基准测试。
优化结束后，最快的等价SQL是改写4（提⽰3）, ⼯具将源SQL 从 3分27 秒，优化到31 秒。
源SQL的执⾏时间是 3分27 秒。
改写4（提⽰3）的执⾏时间是 31 秒。
5. 点击改写4（提⽰3），⽤等价的改写4（提⽰3）替换应⽤程序源代码中的源SQL。
重新编译应⽤程序，测试后发布。
SQL 执⾏时间从 3分27 秒，优化到31 秒, 速度快了85%。
MSSQL、MySQL数据库删除大批量千万级百万级数据的优化
MSSQL、MySQL数据库删除⼤批量千万级百万级数据的优化SQL Server上⾯删除1.6亿条记录，不能⽤Truncate（因为只是删除其中少部分数据）。
经过实验，每次删除400万条要花1.5 - 3⼩时，⽽且是越到后⾯越慢，正常的话，需要⼤约102个⼩时，⼤约4天半时间。
这在⽣产环境下是不能接受的。
经过⼀个处理之后，我每次删除400万条记录花5 - 6分钟，删除全部1.6亿条记录花了4 - 5个⼩时！为什么？？每次删除记录，数据库都要相应地更新索引，这是很慢的IO操作，⽽且后⾯索引碎⽚越来越多，就更慢，这就是为什么⼀开始只花1.5⼩时，后⾯要3⼩时才能删除400万条记录的原因。
删除之前，做个完整备份。
我在删除前先保存当前索引的DDL，然后删除其索引，然后根据使⽤的删除条件建⽴⼀个临时的索引（这是提⾼速度的另外⼀个重要原因！）开始删除操作，完成之后再重建之前的索引。
如果需要保留的数据⽐较少的话，可以把要保留的数据备份出来。
在drop表。
重新创建，先不要急着创建索引、主键，把数据导回去，然后在建索引、约束之类的。
记得在删除的时候不要在记录⽇志的模式下⾯，否则⽇志⽂件就要爆了。
2、在My SQL数据库使⽤中，有的表存储数据量⽐较⼤，达到每天三百万条记录左右，此表中建⽴了三个索引，这些索引都是必须的，其他程序要使⽤。
由于要求此表中的数据只保留当天的数据，所以每当在凌晨的某⼀时刻当其他程序处理完其中的数据后要删除该表中昨天以及以前的数据，使⽤delete删除表中的上百万条记录时，MySQL删除速度⾮常缓慢每⼀万条记录需要⼤概4分钟左右，这样删除所有⽆⽤数据要达到⼋个⼩时以上，这是难以接受的。
查询MySQL官⽅⼿册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正⽐的，于是删除掉其中的两个索引后测试，发现此时删除速度相当快，⼀百万条记录在⼀分钟多⼀些，可是这两个索引其他模块在每天⼀次的数据整理中还要使⽤，于是想到了⼀个折中的办法：在删除数据之前删除这两个索引，此时需要三分钟多⼀些，然后删除其中⽆⽤数据，此过程需要不到两分钟，删除完成后重新创建索引，因为此时数据库中的数据相对较少，约三四⼗万条记录(此表中的数据每⼩时会增加约⼗万条)，创建索引也⾮常快，约⼗分钟左右。
SQL优化的几种方法及总结
SQL优化的⼏种⽅法及总结优化⼤纲：通过explain 语句帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
SQL语句中的IN包含的值不应该过多。
当只需要⼀条数据的时候，使⽤limit 1。
如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少⽤or。
尽量⽤union all代替union。
不使⽤ORDER BY RAND()。
区分in和exists、not in和not exists。
使⽤合理的分页⽅式以提⾼分页的效率。
查询的数据过⼤，可以考虑使⽤分段来进⾏查询。
避免在where⼦句中对字段进⾏null值判断。
避免在where⼦句中对字段进⾏表达式操作。
必要时可以使⽤force index来强制查询⾛某个索引。
注意查询范围，between、>、<等条件会造成后⾯的索引字段失效。
关于JOIN优化。
优化使⽤1、mysql explane ⽤法 explane显⽰了mysql如何使⽤索引来处理select语句以及连接表。
可以帮助更好的索引和写出更优化的查询语句。
EXPLAIN SELECT*FROM l_line WHERE `status` =1and create_at >'2019-04-11';explain字段列说明table：显⽰这⼀⾏的数据是关于哪张表的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、indexhe和allpossible_keys：显⽰可能应⽤在这张表中的索引。
如果为空，没有可能的索引。
可以为相关的域从where语句中选择⼀个合适的语句key：实际使⽤的索引。
如果为null，则没有使⽤索引。
很少的情况下，mysql会选择优化不⾜的索引。
这种情况下，可以在select语句中使⽤use index（indexname）来强制使⽤⼀个索引或者⽤ignore index（indexname）来强制mysql忽略索引key_len：使⽤的索引的长度。
优化数据库的方法
优化数据库的方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段，可以有效减少数据库查询时间、提升数据的存取速度和响应能力。
本文将从多个方面介绍优化数据库的方法。
1. 合理设计数据库结构数据库的结构设计直接影响到数据库的性能。
首先要根据业务需求进行合理的表的划分，避免冗余数据和表之间的关联过多。
其次，要合理选择字段的数据类型，避免存储大量无用的数据。
此外，还可以使用索引来加快查询速度，在频繁查询的字段上创建索引，但要避免过多的索引，以免降低写入性能。
2. 优化SQL语句SQL语句是对数据库进行操作的关键，优化SQL语句可以显著提高数据库的性能。
首先，要避免使用SELECT *进行查询，应该明确指定需要查询的字段，避免不必要的数据传输。
其次，可以使用连接查询（JOIN）来减少查询次数，同时避免使用子查询，因为子查询会增加数据库的负担。
此外，还可以使用批量操作（BATCH）来减少数据库的访问次数，提高效率。
3. 优化表结构和索引对于已经存在的数据库，可以通过优化表结构和索引来提高性能。
首先，可以使用垂直分割和水平分割来拆分大表，减少单表数据量，提高查询速度。
其次，可以通过分析数据库的访问模式，对频繁查询的字段创建索引，加快查询速度。
此外，还可以定期对索引进行优化，删除无用的索引，避免索引过多导致的性能下降。
4. 使用缓存技术缓存技术是提高数据库性能的常用手段之一。
可以使用缓存来存储频繁访问的数据，减少数据库的访问次数。
常用的缓存技术包括Redis和Memcached等，可以将热点数据存储在缓存中，提高数据的读取速度。
同时，可以使用缓存技术来减轻数据库的负担，提高系统的整体性能。
5. 定期清理和优化数据库定期清理和优化数据库可以提高数据库的性能和稳定性。
可以定期清理无用的数据和日志文件，释放数据库的空间。
同时，可以定期对数据库进行优化，如重建索引、优化表结构等，提高数据库的性能和效率。
此外，还可以使用数据库性能监控工具来监控数据库的运行情况，及时发现和解决性能问题。
MySQL数据库慢查询的排查与优化方法
MySQL数据库慢查询的排查与优化方法概述：MySQL是目前互联网应用中最常用的关系型数据库之一，然而，在实际的应用过程中，我们经常会遇到数据库查询变慢的情况。
这不仅影响了应用的性能和用户体验，还可能导致系统崩溃。
因此，对于MySQL数据库慢查询的排查和优化方法是非常重要的。
本文将为大家详细介绍如何有效地排查慢查询问题，并提供相应的优化建议。
一、初步排查问题当我们发现数据库查询变慢时，首先应该进行初步的排查，确定是否是数据库本身存在性能问题。
以下是一些初步排查问题的方法：1. 确认问题的范围：通过监控工具或日志分析，找出出现慢查询的具体时间段或具体的SQL语句，确认问题的范围。
2. 查看系统性能指标：通过监控工具查看MySQL实例的CPU、内存、磁盘IO等系统性能指标，确认是否存在明显的资源瓶颈，例如CPU使用率过高或磁盘IO过于频繁。
3. 检查数据库配置：检查MySQL的配置文件f，确认是否存在一些不合理的配置项，比如缓冲区设置过小、并发连接数设置过高等。
二、分析慢查询日志如果初步排查确定是数据库查询问题，那么接下来我们需要分析MySQL的慢查询日志，以找出导致查询变慢的具体原因。
下面是一些常用的方法和工具：1. 启用慢查询日志：在MySQL配置文件中开启慢查询日志（slow_query_log），并设置slow_query_log_file参数来指定日志文件的位置。
通常，建议将慢查询时间阈值设置为较小的值，例如1秒。
2. 分析慢查询日志：使用pt-query-digest、Percona Toolkit等工具对慢查询日志进行分析，以确定慢查询的原因和性能瓶颈。
- 查询频繁的SQL语句：通过分析慢查询日志中的SQL语句，可以找出查询频次最高的语句。
这些语句可能存在性能问题，需要优化。
- 查询缓慢的索引：通过慢查询日志可以找出执行查询语句时耗时较长的索引。
这些索引可能需要进行优化或重新设计。
- 锁等待和死锁情况：慢查询日志还可以展示出锁等待和死锁的情况。
数据库查询优化-20条必备sql优化技巧
数据库查询优化-20条必备sql优化技巧0、序⾔本⽂我们来谈谈项⽬中常⽤的 20 条 MySQL 优化⽅法，效率⾄少提⾼ 3倍！具体如下：1、使⽤ EXPLAIN 分析 SQL 语句是否合理使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使⽤索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。
2、必须被索引重要SQL必须被索引：update、delete 的 where 条件列、order by、group by、distinct 字段、多表 join 字段。
3、联合索引对于联合索引来说，如果存在范围查询，⽐如between、>、<等条件时，会造成后⾯的索引字段失效。
对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则：举列来说索引含有字段 id、name、school，可以直接⽤ id 字段，也可以 id、name 这样的顺序，但是 name; school 都⽆法使⽤这个索引。
所以在创建联合索引的时候⼀定要注意索引字段顺序，常⽤的查询字段放在最前⾯。
4、强制索引必要时可以使⽤ force index 来强制查询⾛某个索引: 有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索 SQL 语句，但是可能它所采⽤的索引并不是我们想要的。
这时就可以采⽤ forceindex 来强制优化器使⽤我们制定的索引。
5、⽇期时间类型对于⾮标准的⽇期字段，例如字符串的⽇期字段，进⾏分区裁剪查询时会导致⽆法识辨，依旧⾛全表扫描。
尽管 TIMESTAMEP 存储空间只需要 datetime 的⼀半，然⽽由于类型 TIMESTAMP 存在性能问题，建议你还是尽可能使⽤类型 DATETIME。
（TIMESTAMP ⽇期存储的上限为2038-01-19 03:14:07，业务⽤ TIMESTAMP 存在风险；）6、禁⽌使⽤ SELECT *SELECT 只获取必要的字段，禁⽌使⽤ SELECT *。
SQL语句的优化与性能调优技巧
SQL语句的优化与性能调优技巧在数据库开发和管理中，优化SQL语句的性能是极为重要的一项工作。
通过调整和优化SQL语句，可以大大提高数据库的响应速度和吞吐量，从而提升系统的整体性能。
本文将介绍一些常见的SQL语句优化与性能调优技巧，帮助读者理解并应用于实际项目中。
1. 使用合适的索引索引是加速数据库查询速度的重要手段。
通过在表的列上创建索引，可以快速定位符合条件的记录，减少磁盘IO和CPU消耗。
在选择索引列时，考虑到经常被查询的列、过滤条件频繁出现的列和联合查询列等因素。
但要注意索引不是越多越好，因为索引也需要空间存储和维护成本。
2. 优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提升性能的关键。
首先，尽量避免使用SELECT *，而是选择需要的列。
次之，合理使用WHERE子句，通过条件过滤掉不必要的记录。
同时，使用JOIN关键字连接表时，考虑到被连接表上的索引列，以及避免笛卡尔积的产生。
3. 使用预处理语句预处理语句（Prepared Statement）在SQL语句和执行之间进行了解耦，提高了执行效率和安全性。
这是因为预处理语句使用参数绑定，可以先将SQL语句发送给数据库进行编译和优化，然后再绑定参数执行。
这样可以减少SQL语句的解析开销，提高重复执行的效果。
4. 适当分页在查询返回大量数据时，如果一次性返回所有记录会对数据库和网络造成很大的压力。
而适当地进行分页可以提高用户体验和系统性能。
可以通过使用LIMIT 和OFFSET语句进行分页查询，限制返回结果的数量，并指定偏移量。
5. 避免使用子查询子查询虽然灵活，但通常会造成性能问题。
在使用子查询之前，可以考虑使用连接查询或者临时表来替代。
这样可以将查询过程分解为多个步骤，降低复杂度，提高查询效率。
6. 避免重复查询和计算重复查询和计算是常见的性能问题之一。
为了避免反复查询相同的数据或重复计算相同的结果，可以使用临时表、视图或变量来存储中间结果。
在需要使用这些结果时，直接从中间存储中获取，避免不必要的开销。
MySQL中的常见SQL查询问题与解决方案
MySQL中的常见SQL查询问题与解决方案在使用MySQL进行开发和管理数据库时，我们经常会遇到各种各样的SQL查询问题。
本文将探讨一些常见的问题，并提供相应的解决方案，帮助读者高效地解决这些问题。
1. 问题：查询结果缺少数据解决方案：可能是由于缺少JOIN语句或者WHERE条件不正确导致的。
检查查询语句中的JOIN语句是否正确连接了相关的表，并确保WHERE条件能够正确地筛选出相应的数据。
2. 问题：查询结果过多或过少解决方案：这可能是由于JOIN语句的使用不当导致的。
检查查询语句中的JOIN语句是否正确选择了表，并根据需要修改JOIN语句的类型（如INNER JOIN、LEFT JOIN等）以过滤或补充数据。
3. 问题：查询速度慢解决方案：查询速度慢可能是由于数据量大或索引使用不当引起的。
可以通过以下方法优化查询速度：- 确保相关的列上有索引，特别是在连接条件、WHERE条件或者排序字段上。
- 使用EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，检查是否存在全表扫描或者临时表的创建。
- 避免使用复杂的子查询或者嵌套查询，可以考虑使用JOIN语句来替代。
- 考虑使用数据库缓存或者查询缓存来提升查询速度。
4. 问题：查询结果排序错误解决方案：查询结果排序错误可能是由于未正确指定排序字段或者排序方向导致的。
检查查询语句中的ORDER BY语句，确保正确指定了排序字段，并选择正确的排序方向（如ASC升序或DESC降序）。
5. 问题：查询结果包含重复记录解决方案：查询结果包含重复记录可能是由于JOIN语句中的表关系不正确或者存在多对多的关系导致的。
确保JOIN语句中的关联条件合理，并使用DISTINCT关键字来去除重复记录。
6. 问题：查询结果为空解决方案：查询结果为空可能是由于查询条件不正确或者没有符合条件的记录导致的。
检查查询语句中的WHERE条件和JOIN语句中的关联条件，确保能够匹配到相应的数据。
如何在MySQL中调试SQL语句
如何在MySQL中调试SQL语句MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，在软件开发和数据处理领域得到广泛应用。
在使用MySQL时，难免会遇到SQL语句调试的问题。
SQL语句的正确性和优化对于数据的处理和性能至关重要。
本文将探讨在MySQL中如何调试SQL语句，以提升开发效率和数据库性能。
1. 理解MySQL查询执行过程在调试SQL语句之前，我们需要对MySQL的查询执行过程有一定的了解。
MySQL查询执行过程主要分为解析、优化和执行三个阶段。
在解析阶段，MySQL会对SQL语句进行语法解析，检查语句的合法性。
在优化阶段，MySQL会根据查询的目标和索引统计信息，选择合适的执行计划。
在执行阶段，MySQL会根据执行计划逐步执行查询，并返回查询结果。
理解这个查询执行过程有助于我们定位和解决SQL语句调试的问题。
2. 使用EXPLAIN分析查询执行计划EXPLAIN是MySQL提供的一个非常有用的工具，可以用于分析查询执行计划。
通过运行EXPLAIN语句，可以获取查询的执行计划、表的访问顺序、使用的索引以及估计的行数等信息。
这些信息对于调试SQL语句非常有帮助。
我们可以根据EXPLAIN的结果，判断查询是否使用了正确的索引，是否存在慢查询或全表扫描等性能问题。
可以使用以下命令来获取查询的执行计划：```EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column = value;```通过仔细分析EXPLAIN的结果，我们可以定位查询的性能瓶颈，并针对性地优化查询。
3. 使用索引和绑定变量索引是MySQL中非常重要的性能优化手段。
通过合理地创建和使用索引，可以大幅提升查询的性能。
在调试SQL语句时，我们可以通过EXPLAIN分析结果，判断查询是否使用了正确的索引。
如果查询未使用索引，我们可以通过以下方法进行优化：- 检查索引是否存在。
使用`SHOW INDEX FROM table_name`命令可以查看表的索引信息。
MySQL批量千万级数据SQL插入性能优化细读
MySQL批量千万级数据SQL插⼊性能优化细读转⾃：https:///h330531987/article/details/76039795对于⼀些数据量较⼤的系统，⾯临的问题除了查询效率低下，还有就是数据⼊库时间长。
特别像报表系统，可能每天花费在数据导⼊上的时间就会长达⼏个⼩时之久。
因此，优化数据库插⼊性能是很有意义的。
⽹络上的⽜⼈很多，总会有⼀些⼿段可以提⾼insert效率，⼤家跟我⼀起分享⼀下吧：1. ⼀条SQL语句插⼊多条数据。
我们常⽤的插⼊语句⼤都是⼀条⼀个insert，如：1. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)2. VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);3. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)4. VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);现在我们将它修改成：1. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)2. VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);【数据对⽐】下⾯是⽹上⽜⼈提供⼀些对⽐数据，分别是进⾏单条数据的导⼊与转化成⼀条SQL语句进⾏导⼊，分别测试1百、1千、1万条数据记录。
通过对⽐，可以发现修改后的插⼊操作能够提⾼程序的插⼊效率。
mysql中一条sql的执行过程
mysql中一条sql的执行过程一条SQL的执行过程SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的标准语言。
在MySQL中，执行一条SQL语句的过程可以分为解析、优化、执行三个主要阶段。
1. 解析阶段SQL语句在被执行之前，首先需要进行解析。
解析器会对SQL语句进行词法分析和语法分析，将其转化为一棵语法树。
在词法分析阶段，解析器会识别出SQL语句中的关键字、标识符和符号，并将其转化为一个个的标记。
在语法分析阶段，解析器会根据SQL语句的语法规则，构建一棵语法树，并进行语法检查，确保SQL语句的语法是正确的。
2. 优化阶段在解析阶段之后，MySQL会对解析得到的语法树进行优化。
优化器会分析查询语句的结构和相关的统计信息，生成不同的执行计划，并评估每个执行计划的成本。
通过比较不同执行计划的成本，优化器会选择一个最优的执行计划。
在优化阶段，MySQL会使用各种优化策略来提高查询的性能。
例如，MySQL可以通过索引来减少数据的访问次数，使用表连接来减少数据的传输量，使用子查询来优化复杂的查询逻辑等。
优化器会根据查询的具体情况选择合适的优化策略，以达到最佳的性能。
3. 执行阶段在经过解析和优化两个阶段之后，MySQL开始执行SQL语句。
执行器会按照优化器选择的执行计划，逐步执行查询的各个步骤。
执行器会打开相关的表，并根据查询条件进行数据的过滤。
在过滤的过程中，MySQL会根据索引的信息来定位符合条件的数据。
然后，执行器会根据查询的要求进行数据的排序、分组等操作。
最后，执行器会将查询结果返回给客户端。
在执行的过程中，MySQL会根据需要进行锁定和并发控制，以保证数据的一致性和并发的正确性。
MySQL还会记录查询的执行时间和操作日志，以便进行性能分析和故障排查。
总结：一条SQL的执行过程包括解析、优化和执行三个阶段。
在解析阶段，MySQL会对SQL语句进行词法分析和语法分析，生成语法树；在优化阶段，MySQL会根据统计信息和查询结构生成最优的执行计划；在执行阶段，MySQL会按照执行计划逐步执行查询的各个步骤，并进行数据过滤、排序、分组等操作。
MySQL配置文件mysql.ini参数详解、MySQL性能优化
MySQL配置⽂件mysql.ini参数详解、MySQL性能优化my.ini（Linux系统下是f），当mysql服务器启动时它会读取这个⽂件，设置相关的运⾏环境参数。
my.ini分为两块：Client Section和Server Section。
Client Section⽤来配置MySQL客户端参数。
要查看配置参数可以⽤下⾯的命令：show variables like '%innodb%'; # 查看innodb相关配置参数show status like '%innodb%'; # 查看innodb相关的运⾏时参数（⽐如当前正在打开的表的数量，当前已经打开的表的数量）show global status like 'open%tables'; # 查看全局的运⾏时参数，加上global是对当前mysql服务器中运⾏的所有实例进⾏统计。
不加global则只对当前数据库实例进⾏统计。
1、Client Section[client]port = 3306 # 设置mysql客户端连接服务端时默认使⽤的端⼝[mysql]default-character-set=utf8 # 设置mysql客户端默认字符集2、Server Section[mysqld]port=3306 # mysql服务端默认监听(listen on)的TCP/IP端⼝basedir="C:/Program Files/MySQL/My 5.5/" # 基准路径，其他路径都相对于这个路径datadir="C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 5.5/Data" # ⽂件所在⽬录character-set-server=latin1 # 服务端使⽤的字符集默认为8⽐特的latin1字符集default-storage-engine=INNODB # 创建新表时将使⽤的默认存储引擎sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION" # SQL模式为strict模式max_connections=100 # mysql服务器⽀持的最⼤并发连接数（⽤户数）。
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项，详细介绍了SQL 语句优化的基本原则，包括索引、查询和游标的使用等。
下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式，希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。
这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。
对数据量大的时时表可采取此方法。
可按月自动建表分区。
2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。
但是并不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。
缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效率和灵活性。
索引视图更适合在OLAP(读取较多，更新较少)的数据库中使用，不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。
物化视图的注意事项：1.对于复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。
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1.2.1 MyISAM 索引结构 B-tree
1.2.2.1 MyISAM如何使用 如何使用Key 如何使用 Cache
当MySQL请求(读或写)MyISAM索引文件中某个Index Block时,首先会看 Key Cache队列中是否已经缓存了对应block.如果有,就直接在Key Cache队列中进行读写了,不再需要请求磁盘.如果是写请求,那么Key Cache中的对应Block就会被标记为Dirty(和磁盘不一致).在MyISAM在 Key Cache成功请求(读写)某个Block后,会将该Block放到Key Cache队 列的头部. 如果Key Cache中没有待请求(读或写)的Block,MyISAM会向磁盘请求对 应的Block,并将其放到Key Cache的队列头部.队列如果满了,会将队 列尾部的Block删除,该Block如果是Dirty的,会将其Flush到磁盘上.我 们看到MyISAM维护了一个LRU(Least Recently Used)的Key Cache队列. 队列中的Dirty Block会在Block被踢出队列时Flush到磁盘上.
A. SELECT * FROM cms WHERE classid=1 AND type=2 ORDER BY date LIMIT 10 B. SELECT * FROM cms WHERE classid=1 AND type>0 ORDER BY date LIMIT 10
升序情况
2009-01-23
小结果集驱动大的结果集;
大表经过 WHERE 条件过滤之后所返回的结果集 并不一定就比小表所返回的结果集大,可能反 而更小.在这种情况下如果仍然采用小表驱动 大表,就会得到相反的性能效果.
在索引中完成排序
例如:假如我们文章表有 classid,ispic,title,content,dateline等字段,对于列 表页,假设classid=5 表示楼市新闻,含有200万 条文章 Select * from cms where classid=5 order by dateline desc limit 10取楼市新闻下最新文章 Select * from cms where classid=5 and type=1 order by dateline desc limit 10取楼市新闻下最新 图片文章
优化更需要优化的Query
优化频繁执行的 SQL语句
减少并非情况下对锁的争用
优化执行时间比较长的慢查询SQL语句
减少慢查询对其他语句的阻塞
使用Explain ,profile, SHOW FULLห้องสมุดไป่ตู้PROCESSLIST等检测和观 察效率和执行状况
Explain 分析SQL的效率,观察表的执行顺序, 使用了哪列索引,MySQL认为在查询中应该检索 的记录数 ,一定要避免Using filesort 和 Using Using temporary 使用profile剖析SQL执行具体过程 使用 SHOW FULL PROCESSLIST 来查看当前 MySQL服务器线程 执行情况,是否锁表,和查 看相应的SQL语句
线程3状 态
Sleep
发送 select3 等待获得锁 LOCK
3
设置读锁,执行 select2,释放读 锁 发送 select4 等待获得读锁
query , Sending data 等 Lock Lock Lock
设置读锁 执行select3 (慢查询)
发送 update 4 5 等待获得写 锁 设置写锁, 执行,释放 写锁
1.2.2.2 MyISAM Key Cache原理 图
1.2.3多列索引(classid_type_date)中索引字段查 找顺序
classid 1 typ e 0 date 2009-02-11 2010-01-15 2010-01-17 1 2 5 0 1 2009-03-12 2010-01-16 2009-04-20 2010-03-05 2009-05-12 2010-05-11
表结构设计原则
选择合适的数据类型:如果能够定长尽量定长 不要使用无法加索引的类型作为关键字段,比如 text类型 为了避免联表查询,有时候可以适当的数据冗余,比如 邮箱,姓 名这些不容易更改的数据 选择合适的表引擎,有时候 MyISAM 适合,有时候 InnoDB适合 为保证查询性能,最好每个表都建立有 auto_increment 字段, 建立合适的数据库索引 最好给每个字段都设定 default 值
Lock Lock
Copying to tmp table So rting result 等 Sleep Sleep
释放读锁 无
query , 等待获得读锁 Sending data等
避免锁争用的方式
使SELECT语句运行得更快,例如创建一些摘要(summary)表做到这点. 用--low-priority-updates启动mysqld.这样所有更新(修改) 语句以比SELECT语 句的优先级低. 使用SET LOW_PRIORITY_UPDATES=1语句指定具体连接中的所有更新应使用低优先级. 用LOW_PRIORITY属性给与一个特定的INSERT,UPDATE或DELETE语句较低优先级. 用HIGH_PRIORITY属性给与一个特定的SELECT语句较高优先级. 为max_write_lock_count系统变量指定一个低值来启动mysqld来强制MySQL在具体 数量的插入完成后临时提高所有等待一个表的SELECT语句的优先级.这样允许在一 定数量的WRITE锁定后给出READ锁定. 如果你有关于INSERT结合SELECT的问题,切换到使用新的MyISAM表,因为它们支持 并发的SELECT和INSERT. 如果你对同一个表混合插入和删除,INSERT DELAYED将会有很大的帮助 如果你对同一个表混合使用SELECT和DELETE语句出现问题,DELETE的LIMIT选项可 以有所帮助 对SELECT语句使用SQL_BUFFER_RESULT可以帮助使表锁定时间变短. 可以使用LOCK TABLES来提高速度,因为在一个锁定中进行许多更新比没有锁定的 更新要快得多. 将表中的内容切分为几个表也可以有所帮助.
Waiting for master to send event Has read all relay log; waiting for the slave I/O thread to update it
2
Conne MYSQL从库线程 ct
system user
429496729 4
IO线程:负责读取主库传送的binlog SQL线程:负责顺序执行IO线程接收到binlog中的SQL
读写分离的意义:
1.异步进行,将多线程的写操作转换成单线程异步的写操作,减少锁争用 2.可扩展更多的读库,可以处理更多的查询量
MySQL参数设置 参数设置
参数名 Key Buffer Query Cache Sort Buffer Read Buffer Join Buffer Slow Query Tmp Table Innodb Buffer 说明 MyISAM索引缓冲 查询结果缓存 排序缓冲 全表扫描缓冲 连接查询缓冲 设置慢查询,打上msl补丁 内存表,还需要注意 max_heap_table_size InnoDB最重要的设置,包括日志缓 冲
怎样解决?
硬件,网络,软件 MySQL参数设置 应用程序,架构优化 查询优化,索引
1,了解MYSQL结构与执行机 了解MYSQL结构与执行机 MYSQL 制 MyISAM存储结构 存储结构, (MyISAM存储结构,锁,索 引)
1.1MyISAM 存储结构
1.2MyISAM 索引
MyISAM 的索引不论是 Primary Key 还是普通 Index,存储结构都基本一 样,基本结构都是 Balance Tree (简称为 B-Tree),所有的键值详细信 息和行"指针"信息都存放于 B-Tree 的 Leaf Nodes 上面. 由于 MyISAM 存储引擎中数据行的存储分为固定长度和动态长度两种,所 以在 MyISAM 存储引擎的数据文件中定位一行数据所需要信息也存在两种 方式: 一种是直接通过行号(row number)来定位固定长度表数据的行; 一种是通过其他一些相对的文件位置标识信息来定位动态长度表数据的行 RID(Row ID).
MySQL内部机制与SQL优化
齐萌
影响MYSQL的主要因素
磁盘IO:主要是查询扫描的行数 内存:key cache,Qcache,临时表,内存表等 CPU :group by,order by等运算 网络连接数:通常表被锁定时,连接数瞬间冲到峰值
如何定位 vmstat,iostat,top等系统级别的工具 explain slow query show status/show processlist/show engine innodb status 其他,如mysqlreport,profiling
2.SQL优化策略
表结构设计原则 优化更需要优化的Query; 使用Explain ,profile, SHOW FULL PROCESSLIST等检测和观察效率和执行状况 用小结果集驱动大的结果集; 在索引中完成排序; 只取出需要的Columns,避免select * ; 仅仅使用最有效的过滤条件; 用Left join来代替子查询; 建立有效的多列索引,不要把where中的列都 建成单列索引
2010-04-25 C. SELECT * FROM cms WHERE classid=1 AND type in(0,2) ORDER BY date LIMIT 10
通过上表不难发现,如果执行A语句时通过查找索引返回的已经是有序的了,但B,C需要额外进行一次 数据扫描并对数据结果重新进行排序,其效率和通过where条件所筛选的行数的多少有很大关系