Mysql优化与使用集锦_MySQL
MyISAM的读性能是比Innodb强
MyISAM的索引和数据是分开的,并且索引是有压缩的
Innodb是索引和数据是紧密捆绑的,没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小
MyISAM不支持外键 Innodb支持
MyISAM不支持事务 Innodb支持
MyISAM只支持表所 Innodb支持行锁
对数据信息的存储方式不同,MyISAM创建一张表对应3个文件,Innodb则只有一个文件.frm,数据存储在ibdata1
复制自己insert into tt select * from tt
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恢复
不小心update一个表where写的范围不对,导致这个表没法正常用了,这个时候MyISAM的优越性就体现出来了,随便从当天拷贝的压缩包取出对应表的文件,随便放到一个数据库目录下,然后dump成sql再导回到主库,并把对应的binlog补上。如果是Innodb,恐怕不可能有这么快速度
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锁表
select count(*) 和order by 是最频繁的,大概能占了整个sql总语句的60%以上的操作,而这种操作Innodb其实也是会锁表的,很多人以为Innodb是行级锁,那个只是where对它主键是有效,非主键的都会锁全表的。
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大小
保证数据库单个实例尽量不要超过150G。
受文件系统操作限制,文件数过大需要更多文件句柄,且大目录 操作造成复制、压缩、备份效率低。
- 打开表占用数据库资源(table_cache)
√ 建议一个库不应超过300-400个表
√ 建议一般带char字段的表不应超过500万rows.基于数字的字段为主的表不要超过1000万rows.
切分尽量多的小实例,一个机器跑7-8个实例,平常load avg不超过1-2,峰值不超过6-7为合理。
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主从
通过分多个主库,便于未来可扩展
通过使用replicate_do_db(table)来解决从库追主库延迟时间较长的问题由于mysql的从库只能单进程追,而通过上述方式,就能形成多进程追不同库来减少延迟,缺点是管理成本会很大。
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多IDC
通过多IDC提升数据库平台99.999%稳定性
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分表
按时间(财经)
按ID号hash分(统一通行证)
按业务项目(通用投票)
merge引擎
提升代码开发速度
1.
比如有些项目,需要定期存用户离线消息,可以采取程序只访问对应的merge表,然后merge表对应7个子表(比如周一到周日)。
2.
比如统计项目,可能分表策略是每个月一个表,然后要做如一季度,二季度的统计,为
了方便开发,可以采取程序只访问对应merge表,然后自由结合1234,N表作为merge表的子表。
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索引
正确使用索引,避免全表搜索使用定长表,且定期做OPTIMIZE TABLE命令(注意这个命令会锁表,请在数据库访问小的时候做)在对大表进行添加索引,一定要选择访问小的时间段做,否则会导致严重问题。注:一般临晨2-3点时候是大部分项目访问的低谷。
索引优化,选择实验
稳妥地改进
将需要优化的相关表复制到测试环境
在测试环境启动一个测试daemon,关闭query cache或是使用select SQL_NO_CACHE 方式。
未优化时测试若干次查询时间,以及explain检查扫描集。
选择合适的索引试验建立。可以通过use index(xx)来强制使用。检查是否有效。
测试查询时间变化,反复试验得到最优结果
保持关注,根据情况随时改变索引设置
采取从库不同索引的模式来提升性能
比如有些项目,有很多不同的排序需求,需
要建立很多索引,但是如果都加必然导致性
能下降,所以采取不同功能使用对应索引的
从库来解决。
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排序
尽量使用带主键的字段做order by 的排序尽量不要多提供页面的查找(最好只提供100页内),避免机器爬虫抓取数据,导致数据库压力负载过高。因为做order by field1 limit xxxxxx,20是非常消耗数据库资源。 -------------------------------------批量通过使用insert批量的方式来提升主库的写速度,通过批量values模式都能提升主库写性能。 -------------------------------------- key-value通过简单的key-value模式数据库来处理简单逻辑业务,如berkeley DB, LightCloud, Tokyo Tyrant------------------------------------ NoSQL通过Memcache来缓冲频繁update的数据库比如通过设定阀值500次才往数据库做一次写操作,或是间隔30分钟往数据库写一次。------------------------------------- 补丁通过使用如ebay公司开发的heap补丁来解决一些如session业务比如跑一些数据总大小不会很大,但是update特别频繁的,比如用户状态值,补丁的好处是省内存。------------------------------------ 监控进程列表mysql>show processlist; profiling该方式默认是关闭的。 可以通过以下语句查看
mysql>select @@profiling;
mysql>set profiling=1; //打开
执行需要测试的sql 语句:mysql> show profiles;
通过指定的Query_ID 来查询指定的sql语句的执行信息:
mysql> show profile for query 1;
测试完毕以后 ,关闭参数: mysql> set profiling=0

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
