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查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复,就可以通过组织成一颗排序二叉树,通过二分查找算法来查询,大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树,支持多个分支,高度更低,数据的插入、删除、更新更快。
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尽量明确的完成SQL语句,尽量少让数据库工作。比如写SELECT语句时,需要把查询的字段明确指出表名。尽量不要使用SELECT 语句。组织SQL语句的时候,尽量按照数据库的习惯进行组织。
若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。1尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。
\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1,slow_query_log这个参数设置为ON,可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2,long_query_time当SQL语句执行时间超过此数值时,就会被记录到日志中,建议设置为1或者更短。
1、案例二:近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示,而工作以来,对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询,性能很慢,通过增加超时时间勉强可以访问,但是性能上需要优化。
2、优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有: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。
3、实验 我们搭建一个 MySQL 7 的环境,此处省略搭建步骤。写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:执行一下脚本:现在执行以下 SQL 看看效果:...执行了 180s,感觉是非常慢了。
4、MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。
1、临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。
2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。我们希望 MySQL 能先缓存子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
4、实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1,也就是强制恢复跳过坏页,就可以跳过校验,然后重启就是正常启动了。
通过查询日志\x0d\x0a(1)、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
我们搭建一个 MySQL 7 的环境,此处省略搭建步骤。写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:执行一下脚本:现在执行以下 SQL 看看效果:...执行了 180s,感觉是非常慢了。