MySQL数据库性能(SQL)优化方案
SQL优化-数据库SQL优化——使用EXIST代替IN

SQL优化-数据库SQL优化——使⽤EXIST代替IN1,查询进⾏优化,应尽量避免全表扫描对查询进⾏优化,应尽量避免全表扫描,⾸先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建⽴索引. 尝试下⾯的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使⽤ANALYZE TABLEtbl_name为扫描的表更新关键字分布。
· 对扫描的表使⽤FORCEINDEX告知,相对于使⽤给定的索引表扫描将⾮常耗时。
SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name;· ⽤–max-seeks-for-key=1000选项启动mysqld或使⽤SET max_seeks_for_key=1000告知优化器假设关键字扫描不会超过1,000次关键字搜索。
1). 应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏ null 值判断否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描,如:select id from t where num is nullNULL对于⼤多数数据库都需要特殊处理,MySQL也不例外,它需要更多的代码,更多的检查和特殊的索引逻辑,有些开发⼈员完全没有意识到,创建表时NULL是默认值,但⼤多数时候应该使⽤NOT NULL,或者使⽤⼀个特殊的值,如0,-1作为默不能⽤null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。
即使索引有多列这样的情况下,只要这些列中有⼀列含有null,该列就会从索引中排除。
也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提⾼性能。
任何在where⼦句中使⽤此例可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=02). 应尽量避免在 where ⼦句中使⽤!=或<>操作符否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
基于MySQL的数据库查询性能优化

Keywords: MySQL;database;optimization;index;cache;paging
MySQL 是 现 今 最 流 行 的 开 源 关 系 型 数 据 库 ,
能体现在数据库的响应时间上,过多的重复查询以
MySQL+PHP 的开发环境是使用最广泛的 Web 应用
及耗时过长的操作会影响数据库的性能。而数据库
的处理速度上。随着应用程序的使用,数据逐渐增
验度,缩短 Web 应用的响应时间并避免对其他应用
[1]
其明显 ,一个应用的吞吐量瓶颈往往出现在数据库
多,数据库的查询压力也逐渐增大。查询语句的性
收稿日期:2020-07-17
可提高数据库的响应速度,进而提高应用的用户体
组件的影响 [2]。
稿件编号:202007113
次向 Pic 表中插入 3 万条和 30 万条数据,分别进行条
件 为 date 字 段 值 是 2019-11-11 的 查 询 测 试 ,结 果
如表 2 所示。
表2
数据量/条
3 000
图片描述
上传用户名
2 索引的使用
索引是从数据中提取的具有标识性的关键字,
并且包含对应数据的映射关系,为特定的数据库字
0.876 840 50
0.000 635 50
0.000 663 00
由表 2 可知,Pic 表有 3 万条数据量时,不带索引
与 带 索 引 的 数 据 库 响 应 时 间 分 别 是 0.138 671 s 和
0.000 701 5 s,带索引的响应速度是不带索引的 197
倍;表中包含 30 万条数据量时,不带索引与带索引的
宋永鹏
基于 MySQL 的数据库查询性能优化
数据库性能分析与优化的常用工具

数据库性能分析与优化的常用工具数据库是现代应用开发的关键组成部分,对于大型企业或网站来说,数据库性能的高效与稳定是至关重要的。
为了保证数据库的运行和响应速度,开发人员和数据库管理员需要使用一些专业的工具来进行性能分析和优化。
下面将介绍一些常用的数据库性能分析与优化工具。
1. SQL ProfilerSQL Profiler是微软SQL Server的性能分析工具,能够监测数据库服务器上的活动,并生成相应的日志文件。
通过分析SQL Profiler生成的日志文件,开发人员可以发现数据库的潜在问题。
SQL Profiler可以捕获和显示各种事件,包括数据库的查询和事务执行。
它还提供了性能计数器,用于监控数据库服务器的性能指标,并识别潜在的性能瓶颈。
2. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库的一个工具,用于显示SQL查询语句的执行计划。
执行计划是Oracle数据库引擎根据SQL查询语句优化器的规划而生成的一组操作步骤。
通过分析执行计划,可以了解查询语句的执行情况,包括使用的索引、连接方式和排序方式等。
通过优化查询语句的执行计划,可以提高查询的性能。
3. MySQL Performance Tuning PrimerMySQL Performance Tuning Primer是一个基于命令行的工具,用于分析和优化MySQL数据库的性能。
该工具可以分析MySQL服务器的配置参数,并给出优化建议。
它可以检查诸如缓冲池大小、连接数和查询缓存等参数的设置,并提供了针对这些参数的建议和优化指南。
开发人员可以根据这些建议和指南,对MySQL服务器的配置进行优化,提高数据库的性能。
4. pg_stat_statementspg_stat_statements是PostgreSQL数据库的一个扩展模块,用于收集和分析数据库中的SQL查询语句的执行统计信息。
该模块可以记录查询语句的执行次数、执行时间和返回行数等信息,并将这些信息存储在指定的统计表中。
SQL优化工具及使用技巧介绍

SQL优化工具及使用技巧介绍SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。
然而,随着业务的发展和数据量的增长,SQL查询的性能可能会受到影响。
为了提高SQL查询的效率,出现了许多SQL优化工具。
本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。
一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具,它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。
通过使用Explain Plan命令,我们可以查看SQL查询的执行计划,了解SQL语句是如何被执行的,从而找到性能瓶颈并进行优化。
2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作,如查询语句和存储过程的执行情况等。
通过使用SQL Server Profiler,我们可以找到数据库的性能瓶颈,并进行相应的优化。
3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作,如查询语句的执行情况、锁的状态等。
通过使用MySQL Performance Schema,我们可以深入了解数据库的性能问题,并对其进行优化。
二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。
在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。
通常,我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。
同时,还应注意索引的维护和更新,避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。
2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描,如果表中数据量较大,查询性能会受到较大影响。
MySQL数据库中写入性能优化的方法与技巧

MySQL数据库中写入性能优化的方法与技巧一、简介MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各种大型应用中。
而对于很多应用程序来说,数据库的写入性能至关重要。
本文将介绍一些优化MySQL数据库写入性能的方法与技巧。
二、选择合适的存储引擎MySQL提供了多个存储引擎,如InnoDB、MyISAM等。
每个存储引擎都有其特点和适用场景。
在写入密集型的场景下,InnoDB存储引擎通常表现更好。
因为它支持行级锁和事务,可以提供更好的并发性能和数据的一致性。
而对于读多写少的场景,MyISAM存储引擎可能会更适合。
三、使用批量操作在插入大量数据时,采用批量操作比逐条插入更高效。
可以使用LOAD DATA INFILE语句导入CSV或TXT格式的文件,或者使用多值插入语法INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value1, value2)等。
这样可以减少网络开销和连接开销,提升写入性能。
四、合理设计表结构良好的表结构设计也能提升MySQL数据库的写入性能。
避免使用过多的索引和约束,因为这会增加写入操作的时间。
可以根据具体需求,选择合适的数据类型和字段大小。
此外,将常用的查询字段放在一起,可以减少硬盘I/O,提高查询效率。
五、调整缓存大小MySQL使用了多级缓存来加速查询和写入操作。
其中,InnoDB存储引擎的主要缓存是缓冲池。
通过适当地设置innodb_buffer_pool_size参数,可以调整缓冲池的大小,提升写入性能。
但是也不能设置得过大,因为这会导致内存不足,引发其他性能问题。
六、合理配置日志刷新机制MySQL使用了日志刷新来保证数据的持久性。
但是频繁的日志刷新操作会降低写入性能。
可以通过修改innodb_flush_log_at_trx_commit参数的值,将其设置为合适的数值,来平衡数据安全性和写入性能。
mysql性能优化精品PPT课件

目录索引
MySQL优化方式 MySQL技巧分享 MySQL函数
MySQL优化方式
MySQL优化方式
系统优化:硬件、架构 服务优化 应用优化
系统优化
使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核CPU,专业的存 储服务器(NAS、SAN)
设计合理架构,如果 MySQL 访问频繁,考虑 Master/Slave 读写分离;数据库分表、数据库切片(分布式),也考虑使 用相应缓存服务帮助 MySQL 缓解访问压力
选项
max_connections query_cache_size sort_buffer_size
record_buffer table_cache
缺省值
100 0 (不打开)M 16M
16M 512
说明
MySQL服务器同时处理的数据库连接的最大数量
查询缓存区的最大长度,按照当前需求,一倍一倍 增加,本选项比较重要
每个线程的排序缓存大小,一般按照内存可以设置 为2M以上,推荐是16M,该选项对排序order by, group by起作用
每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分 配这个大小的一个缓冲区,可以设置为2M以上
为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld 要求的文件描述符的数量。MySQL对每个唯一打开 的表需要2个文件描述符。
8M
128M 0 256M
innodb_log_buffer_size
128K
8M
说明
InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 这 里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘 I/O越少,一般是内存的一半,不超过2G,否则系 统会崩溃,这个参数非常重要
InnoDB用来保存 metadata 信息, 如果内存是4G, 最好本值超过200M
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优化,ICP、BNL算法、BKA算法、MMR算法

Mysql优化,ICP、BNL算法、BKA算法、MMR算法ICP(Index Condition Pushdown,索引条件下推)是MySQL5.6版本中的新特性,是⼀种在存储引擎层使⽤索引过滤数据的⼀种优化⽅式。
出现原因:ICP出现Mysql5.6以前,Mysql查询数据是通过索引查询到主键数据,然后再根据数据⾏回到Mysql Server层做Using where 回表查询检索,这样⼦把查询回到了Mysql服务层中;Mysql5.6的ICP则是通过将此部分过滤条件直接放到存储引擎层完成,避免更多的回Mysql服务层做操作,通过存储引擎层把满⾜数据的⾏读取出⽬的:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server访问存储引擎的次数,减少IO次数,提⾼查询语句性能;减少全⾏读取次数;场景索引列:user_id_user_name(user_id, user_name)desc select * from user where user_id = 1 and user_name like '%23%';desc select user_id from user where user_id = 1 and user_name like '%23%';1. ICP开启时的执⾏计划含有Using index condition提⽰,表⽰优化器使⽤了ICP对数据访问进⾏优化2. ICP关闭时的执⾏计划显⽰Using where; Using index优点1. ICP的⽬标是减少从基表中读取操作的数量,从⽽降低IO操作2. 当使⽤ICP优化时,执⾏计划Desc的Extra列显⽰Using index condition提⽰3. 数据库配置set optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';局限性1. Mysql5.6中⽀持MyISAM、InnoDB2. ICP只能⽤于⼆级索引,不能⽤于主索引3. 当SQL使⽤覆盖索引时但只检索部分数据时,ICP ⽆法使⽤。
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)
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。
MySQL5.7优化InnoDB配置以及调优方案

MySQL5.7优化InnoDB配置以及调优⽅案在进⾏优化前,我们先确认⽬前数据库的配置,命令如下:mysql> show variables like "%innodb%";这会把所有innodb相关的参数显⽰出来,接下来我们对关键参数进⾏优化。
⼀、innodb_buffer_pool_size这个是Innodb最重要的参数,主要作⽤是缓存innodb表的索引,数据,插⼊数据时的缓冲,默认值为128M。
如果是⼀个专⽤DB服务器,那么它可以占到内存的70%-80%。
并不是设置的越⼤越好。
设置的过⼤,会导致system的swap空间被占⽤,导致操作系统变慢,从⽽减低sql查询的效率。
如果你的数据⽐较⼩,那么可分配是你的数据⼤⼩+10%左右做为这个参数的值。
例如:数据⼤⼩为50M,那么给这个值分配innodb_buffer_pool_size=64M就够了。
设置⽅法:在f⽂件⾥:innodb_buffer_pool_size=4G如果是独⽴的db服务器,建议设置为物理内存的 80%,因为要给操作系统留有空间。
innodb_buffer_pool_instancesinnodb_buffer_pool_size的值⼤于 1G时,innodb_buffer_pool_instances会把 InnoDB 的缓存池划分成多个实例。
多个缓冲池的好处:多个线程同时访问缓冲池时可能会遇到瓶颈,⽽多个缓冲池则可以最⼩化这个冲突官⽅建议的 buffer 数量:每个 buffer pool 实例⾄少要 1G例如内存为32GB,innodb_buffer_pool_size为25GB,那么合适的⽅案就是25600M / 24 = 1.06GBinnodb_buffer_pool_instances = 24⼆、innodb_log_file_size这个参数指定在⼀个⽇志组中,每个log的⼤⼩。
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 *。
数据库优化方案整理

数据库优化⽅案整理⽂章来⾃于 :⼀:优化说明A:有数据表明,⽤户可以承受的最⼤等待时间为8秒。
数据库优化策略有很多,设计初期,建⽴好的数据结构对于后期性能优化⾄关重要。
因为数据库结构是系统的基⽯,基础打不好,使⽤各种优化策略,也不能达到很完美的效果。
B:数据库优化的⼏个⽅⾯可以看出来,数据结构、SQL、索引是成本最低,且效果最好的优化⼿段。
C:性能优化是⽆⽌境的,当性能可以满⾜需求时即可,不要过度优化。
⼆:优化⽅向1. SQL以及索引的优化⾸先要根据需求写出结构良好的SQL,然后根据SQL在表中建⽴有效的索引。
但是如果索引太多,不但会影响写⼊的效率,对查询也有⼀定的影响。
2. 合理的数据库是设计根据数据库三范式来进⾏表结构的设计。
设计表结构时,就需要考虑如何设计才能更有效的查询。
数据库三范式:第⼀范式:数据表中每个字段都必须是不可拆分的最⼩单元,也就是确保每⼀列的原⼦性;第⼆范式:满⾜⼀范式后,表中每⼀列必须有唯⼀性,都必须依赖于主键;第三范式:满⾜⼆范式后,表中的每⼀列只与主键直接相关⽽不是间接相关(外键也是直接相关),字段没有冗余。
注意:没有最好的设计,只有最合适的设计,所以不要过分注重理论。
三范式可以作为⼀个基本依据,不要⽣搬硬套。
有时候可以根据场景合理地反规范化:A:分割表。
B:保留冗余字段。
当两个或多个表在查询中经常需要连接时,可以在其中⼀个表上增加若⼲冗余的字段,以避免表之间的连接过于频繁,⼀般在冗余列的数据不经常变动的情况下使⽤。
C:增加派⽣列。
派⽣列是由表中的其它多个列的计算所得,增加派⽣列可以减少统计运算,在数据汇总时可以⼤⼤缩短运算时间。
数据库五⼤约束:A:PRIMARY key:设置主键约束;B:UNIQUE:设置唯⼀性约束,不能有重复值;C:DEFAULT 默认值约束D:NOT NULL:设置⾮空约束,该字段不能为空;E:FOREIGN key :设置外键约束。
字段类型选择:A:尽量使⽤TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型⽽⾮INT,如果⾮负则加上UNSIGNEDB:VARCHAR的长度只分配真正需要的空间C:使⽤枚举或整数代替字符串类型D:尽量使⽤TIMESTAMP⽽⾮DATETIMEE:单表不要有太多字段,建议在20以内F:避免使⽤NULL字段,很难查询优化且占⽤额外索引空间3. 系统配置的优化例如:MySQL数据库f4. 硬件优化更快的IO、更多的内存。
MySQL性能优化pdf

INDEX(i) :: WHERE a.i = b.i
索引优化 – 索引不能1
以通配符开始的LIKE条件
INDEX(s) :: WHERE s LIKE “%foo”
Bitwise 运算
INDEX(i) :: WHERE i & 4
非前缀查询
INDEX(i, j) :: WHERE j = 5
索引优化 – InnoDB 特点
优点
1. 2. 3.
行级锁,并发优势 支持事务 数据库大小无限制
缺点
1. 2. 3.
查询速度稍慢(PK查询快) 如果损坏,修复的手段不多 死锁
索引优化 – 一般规则
每query每table只能使用一个索引(MySQL 5.0 支持 index
merge) 尽量使用多字段索引,复用单索引 索引不是万能的
索引优化 – 索引能
主键查询
PRIMARY KEY(i) :: WHERE i = 5
索引查询
INDEX(i) :: WHERE i = 7
前缀查询
INDEX(s) :: WHERE s LIKE “foo%” INDEX(i, j) :: WHERE i = 5
Join
索引优化 – 索引简介
索引类型
B树 Hash表
倒排树
索引优化 - MyISAM vs. InnoDB
MyISAM 索有的索引都是对等的,KEY与PRIMARY KEY 效果相
同,都是包含一个指向数据文件的指针
InnoDB 使用 PRIMARY KEY 聚簇索引(clustered index)
mysql> \s -------------Mysql Ver 14.7 Distrib 4.1.12, for unknown-freebsd4.7 (i386) using readline 4.3
Mysql数据库千万级数据查询优化方案.....

Mysql数据库千万级数据查询优化⽅案.....⼀,Mysql数据库中⼀个表⾥有⼀千多万条数据,怎么快速的查出第900万条后的100条数据?怎么查,谁能告诉我答案?有没有⼈想着,不就⼀条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试,去执⾏下这个SQL看看吧看见了吗,查了100条数据⽤了7.063s。
这能算的上是快速查询吗,估计没⼈能接受了这种速度吧!基于这个问题,我今天就要说说⼤数据时的快速查询了。
⾸先,我演⽰下⼤数据分页查询,我的test表⾥有1000多万条数据,然后使⽤limit进⾏分页测试:select * from test limit 0,100;耗时:0.005sselect * from test limit 1000,100;耗时:0.006sselect * from test limit 10000,100;耗时:0.013sselect * from test limit 100000,100;耗时:0.104sselect * from test limit 500000,100;耗时:0.395sselect * from test limit 1000000,100;耗时:0.823sselect * from test limit 5000000,100;耗时:3.909sselect * from test limit 10000000,100;耗时:10.761s我们发现⼀个现象,分页查询越靠后查询越慢。
这也让我们得出⼀个结论:1,limit语句的查询时间与起始记录的位置成正⽐。
2,mysql的limit语句是很⽅便,但是对记录很多的表并不适合直接使⽤。
对⼤数据量limit分页性能优化说到查询优化,我们⾸先想到的肯定是使⽤索引。
利⽤了索引查询的语句中如果条件只包含了那个索引列,那在这种情况下查询速度就很快了。
因为利⽤索引查找有相应的优化算法,且数据就在查询索引上⾯,不⽤再去找相关的数据地址了,这样节省了很多时间。
MySQL配置文件mysql.ini参数详解、MySQL性能优化
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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)。
MySQL数据库中空间索引的应用与优化
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MySQL数据库中空间索引的应用与优化引言:在当今互联网时代,数据已经成为企业和个人的宝贵资产,无论是商业应用还是科学研究,都离不开数据库的支持。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统,广泛应用于各个领域。
在处理地理位置相关的数据时,空间索引的应用与优化就显得尤为重要。
本文将介绍MySQL数据库中空间索引的基本原理和使用方法,并针对空间索引的性能优化进行深入探讨。
一、空间索引的基本原理空间索引是一种用于处理地理位置相关数据的索引结构。
它可以提高对空间数据的查询效率,使查询速度更快、更稳定。
在MySQL数据库中,可以使用R-Tree空间索引来存储和处理空间数据。
R-Tree空间索引是一种多维索引树,它将空间数据划分为一个个矩形区域,并通过存储这些矩形区域的边界来实现快速检索。
二、空间索引的使用方法为了使用空间索引,我们首先需要创建一个支持空间索引的表。
在创建表的时候,需要将包含地理位置信息的字段声明为几何类型。
常用的几何类型包括Point、LineString、Polygon等。
接下来,我们可以通过ALTER TABLE命令来为该字段添加空间索引。
例如,对于一个包含经纬度信息的字段,我们可以使用以下命令添加空间索引:ALTER TABLE `table_name` ADD SPATIAL INDEX(`location`);在查询时,可以通过标准的SQL语句来执行空间查询。
例如,我们可以使用以下语句来查询某一范围内的地理位置信息:SELECT * FROM `table_name` WHEREMBRContains(GeomFromText('Polygon((x1 y1, x2 y2, ..., x1 y1))'), `location`);三、空间索引的性能优化虽然MySQL提供了强大的空间索引功能,但在处理大规模空间数据时,性能问题常常成为制约因素。
为了优化空间索引的性能,可以从以下几个方面进行思考和调优。
基于MySQL的数据库查询性能优化技术研究
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基于MySQL的数据库查询性能优化技术研究
王景
【期刊名称】《电脑与电信》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】面对小范围局域网内数据总量不断增长的发展趋势,依托MySQL数据库管理系统、SQL查询语句,进行数据表索引、SQL查询语句、分页查询方式、MySQL查询缓存等设置,随后开展后台数据库中数据信息的SQL语法规则分析、扫描、预处理、查询执行、存储操作,针对影响数据库查询效率的客观因素,提出数据访问响应、页面加载的性能优化方案,保证MySQL数据库查询及数据调取的性能。
【总页数】4页(P90-93)
【作者】王景
【作者单位】甘肃交通职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP392
【相关文献】
1.MySQL数据库查询中的like问题
2.基于K-means的SAMP系统数据库查询性能优化策略
3.基于MySQL数据库的查询性能优化研究
4.基于MySQL的数据库查询性能优化
5.基于营销资源系统云化后的数据库查询性能优化探究
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
数据库性能优化的五种方案
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数据库性能优化的五种方案文档修订摘要目录数据库性能优化的五种方案 (1)1. 概述 (4)1.1. 目的 (4)1.2. 阅读对象 (4)1.3. 名词解释 (4)1.4. 转载出处 (4)2. 操作步骤 (4) (4)2.1. 建立索引 (5)2.1.1. Mysql索引概念 (5)2.1.2. Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash (5)2.1.3. Mysql常见索引有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引 (5)2.1.4. Mysql各种索引区别 (6)2.1.5. INNODB与MyISAM两种表存储引擎区别 (6)2.2. 优化SQL语句 (6)2.2.1. 常用策略 (6)2.2.2. 实例案例分析 (9)2.3. 优化表结构 (9)2.4. 表的拆分 (10)2.5. 分库 (10)1.概述1.1.目的数据库性能优化1.2.阅读对象1.3.名词解释1.4.转载出处https:///csflvcxx/article/details/812790242.操作步骤关系型数据库在互联网项目中应用极为广泛,今天小编就和大家分享几个数据库优化的几种方案。
2.1.建立索引数据库优化第一步就是建立合理的索引,这也是最初级的优化,也是DBA常用的优化方案!MySql索引类型有:普通索引,主键索引,唯一索引,组合索引!2.1.1.Mysql索引概念说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的。
2.1.2.Mysql索引主要有两种结构:B+树和hashhash:hash索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排序等功能.B+树:b+tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构,数据结构以平衡树的形式来组织,因为是树型结构,所以更适合用来处理排序,范围查找等功能.相对hash索引,B+树在查找单条记录的速度虽然比不上hash索引,但是因为更适合排序等操作,所以他更受用户的欢迎.毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作.2.1.3.Mysql常见索引有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引PRIMARY KEY(主键索引)ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY ( column ) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column)INDEX(普通索引) ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ( column )FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT ( column )组合索引ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ( column1, column2, column3 )2.1.4.Mysql各种索引区别普通索引:最基本的索引,没有任何限制。
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MySQL数据库性能(SQL)优化方案本文探讨了提高MySQL 数据库性能的思路,并从8个方面给出了具体的解决方法。
1、选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。
因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。
同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN 来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。
因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。
这样,我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。
这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:DELETE FROM customerinfoWHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。
但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。
例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:SELECT * FROM customerinfoWHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作,速度将会快很多。
尤其是当salesinfo 表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:SELECT * FROM customerinfoLEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerIDWHERE salesinfo.CustomerID IS NULL连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的SELECT 查询合并的一个查询中。
在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。
使用 UNION 来创建查询的时候,我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了,要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。
下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM clientUNIONSELECT Name, BirthDate FROM authorUNIONSELECT Name, Supplier FROM product4、事务尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。
更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。
但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整个语句块的操作就会变得不确定起来。
设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。
要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:要么语句块中每条语句都操作成功,要么都失败。
换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。
事物以BEGIN 关键字开始,COMMIT关键字结束。
在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;UPDATE inventory SET Quantity=11WHERE item='book';COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。
由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。
如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。
其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。
下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITESELECT Quantity FROM inventoryWHEREItem='book';...UPDATE inventory SET Quantity=11WHEREItem='book';UNLOCK TABLES这里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。
包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。
这个时候我们就可以使用外键。
例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。
在这里,外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo(CustomerID INT NOT NULL ,PRIMARY KEY ( CustomerID )) TYPE = INNODB;CREATE TABLE salesinfo(SalesID INT NOT NULL,CustomerID INT NOT NULL,PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo(CustomerID) ON DELETECASCADE) TYPE = INNODB;注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。
该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。
如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB 类型。
该类型不是 MySQL 表的默认类型。
定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上TYPE=INNODB。
如例中所示。
7、使用索引索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。
那该对哪些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。
对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如customerinfo中的“province”.. 字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。
我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。
此外,MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。
全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。
对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。
但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。
下面是应该注意的几个方面。
首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。
在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。
例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。
其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。
所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候:SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。