MySQL性能优化实战_MySQL
过年这段时间由于线上数据库经常压力过大导致响应非常缓慢甚至死机,咬咬牙下大决心来解决效率不高的问题!
首先是由于公司秉承快速开发原则,频繁上线,导致每次忽视了性能问题!日积月累,所以导致系统越来越慢,所以如果你的系统查询语句本来就优化的很好了可能参考意义不大!
提取慢查询日志文件,应该在你的DataDir目录下面
通过程序处理慢查询文件,将文件格式的慢查询导入到数据库中:
1 mysql> desc slow_query;
2 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
4 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
5 | Date | varchar(32) | NO | | | | 查询发生的时间
6 | user | varchar(64) | NO | | | |
7 | host | varchar(64) | NO | | | |
8 | content | text | NO | | | | 将Statement进行Mask后的语句,便于Group By
9 | query_time | int(11) | NO | | | | 查询所用时间,直接性能指标
10 | lock_time | int(11) | YES | | 0 | | 等待锁定的时间
11 | rows_sent | int(11) | YES | | 0 | | 返回的结果行数
12 | rows_examined | int(11) | YES | | 0 | | 扫描行数
13 | statement | text | YES | | NULL | | 实际查询语句
14 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
然后发挥您的想象力在这个表中尽力捕捉你想捕捉的,那类型语句压力最大、扫描行数最多、等锁最久……
比如:
优化后:
mysql> select sum(query_time)/count(*),count
(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date) from slow where Date>'2008-02-20 22:50:52'and Date+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| sum(query_time)/count(*) | count(*) | sum(query_time) | min(Date) | Max(Date) |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| 5.7233 | 2197 | 12574 | 2008-02-20 22:51:16 | 2008-02-21 17:34:10 |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.09 sec)
优化前:
mysql> select sum(query_time)/count(*),count(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date) from slow where Date>'2008-02-17 22:50:52' and Date+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| sum(query_time)/count(*) | count(*) | sum(query_time) | min(Date) | Max(Date) |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| 2.5983 | 16091 | 41810 | 2008-02-17 22:50:58 | 2008-02-18 17:34:34 |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.15 sec)

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PHP에서 데이터베이스 연결 오류를 처리하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다. mysqli_connect_errno()를 사용하여 오류 코드를 얻습니다. 오류 메시지를 얻으려면 mysqli_connect_error()를 사용하십시오. 이러한 오류 메시지를 캡처하고 기록하면 데이터베이스 연결 문제를 쉽게 식별하고 해결할 수 있어 애플리케이션이 원활하게 실행될 수 있습니다.

MySQLi를 사용하여 PHP에서 데이터베이스 연결을 설정하는 방법: MySQLi 확장 포함(require_once) 연결 함수 생성(functionconnect_to_db) 연결 함수 호출($conn=connect_to_db()) 쿼리 실행($result=$conn->query()) 닫기 연결( $conn->close())

PHP 함수의 새로운 기능은 다음을 포함하여 개발 프로세스를 크게 단순화합니다. Arrow 함수: 간결한 익명 함수 구문을 제공하여 코드 중복을 줄입니다. 속성 유형 선언: 클래스 속성의 유형을 지정하고, 코드 가독성과 안정성을 향상시키며, 런타임 시 자동으로 유형 검사를 수행합니다. null 연산자: null 값을 간결하게 확인하고 처리하며 선택적 매개변수를 처리하는 데 사용할 수 있습니다.

Golang의 데이터베이스 콜백 기능을 사용하면 다음을 달성할 수 있습니다. 지정된 데이터베이스 작업이 완료된 후 사용자 정의 코드를 실행합니다. 추가 코드를 작성하지 않고도 별도의 함수를 통해 사용자 정의 동작을 추가할 수 있습니다. 삽입, 업데이트, 삭제, 쿼리 작업에 콜백 함수를 사용할 수 있습니다. 콜백 함수를 사용하려면 sql.Exec, sql.QueryRow, sql.Query 함수를 사용해야 합니다.

JSON 데이터는 gjson 라이브러리 또는 json.Unmarshal 함수를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. gjson 라이브러리는 JSON 필드를 구문 분석하는 편리한 방법을 제공하며, json.Unmarshal 함수에는 JSON 데이터를 비정렬화하기 위한 대상 유형 포인터가 필요합니다. 두 방법 모두 SQL 문을 준비하고 삽입 작업을 수행하여 데이터를 데이터베이스에 유지해야 합니다.

Go 표준 라이브러리 데이터베이스/sql 패키지를 통해 MySQL, PostgreSQL 또는 SQLite와 같은 원격 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 데이터베이스 연결 정보가 포함된 연결 문자열을 생성합니다. sql.Open() 함수를 사용하여 데이터베이스 연결을 엽니다. SQL 쿼리 및 삽입 작업과 같은 데이터베이스 작업을 수행합니다. 리소스를 해제하기 위해 defer를 사용하여 데이터베이스 연결을 닫습니다.

PHP 데이터베이스 연결 가이드: MySQL: MySQLi 확장을 설치하고 연결(서버 이름, 사용자 이름, 비밀번호, dbname)을 만듭니다. PostgreSQL: PgSQL 확장을 설치하고 연결(호스트, DB 이름, 사용자, 비밀번호)을 생성합니다. Oracle: OracleOCI8 확장을 설치하고 연결(서버 이름, 사용자 이름, 비밀번호)을 만듭니다. 실제 사례: MySQL 데이터, PostgreSQL 쿼리, OracleOCI8 업데이트 기록을 얻습니다.
