欢迎进入Linux社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 建表及插入数据: create table a(id int primary key); create table a_info(id int, title char(1), key(id)); insert into a value(1),(2); insert into a_info value(1, 'a')
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建表及插入数据: create table a(id int primary key); create table a_info(id int, title char(1), key(id)); insert into a value(1),(2); insert into a_info value(1, 'a'),(2, 'b'); 现在 a_info 表 id 列变为普通索引(非唯一性索引): mysql> explain select * from a join a_info using(id) where a.id=1;
…+--------+-------+…
…| table | type |…
…+--------+-------+…
…| a | const |…
…| a_info | ref |…
…+--------+-------+… a_info 表 type 变为 ref 类型了。所以,唯一性索引才会出现 eq_ref (非唯一性索引会出现 ref ),因为唯一,所以最多只返回一条记录,找到后无需继续查找,因此比 ref 更快。
const 被称为"常量",这个词不好理解,不过出现 const 的话就表示发生下面两种情况:在整个查询过程中这个表最多只会有一条匹配的行,比如主键 id=1 就肯定只有一行,只需读取一次表数据便能取得所需的结果,且表数据在分解执行计划时读取。返回值直接放在 select 语句中,类似 select 1 AS f .可以通过 extended 选择查看内部过程:
建表及插入数据: create table a(id int primary key, c1 char(20) not null, c2 text not null, c3 text not null); insert into a values(1, 'asdfasdf', 'asdfasdf', 'asdfasdf'), (2, 'asdfasdf', 'asdfasdf', 'asdfasdf'); mysql> explain extended select * from a where id=1\G
…
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
… 用 show warnings 查看 MySQL 是如何优化的: mysql> show warnings\G
…
Message: select '1' AS `id`,'asdfasdf' AS `c1`,'asdfasdf' AS `c2`,'asdfasdf' AS
`c3` from `test`.`a` where 1 查询返回的结果为: mysql> select * from a where id=1;
+----+----------+----------+----------+
| id | c1 | c2 | c3 |
+----+----------+----------+----------+
| 1 | asdfasdf | asdfasdf | asdfasdf |
+----+----------+----------+----------+ 可以看出,返回结果中的字段值都以"值 AS 字段名"的形式直接出现在优化后的 select 语句中。修改一下查询: mysql> explain select * from a where id in(1,2)\G
…
type: range … 当返回结果超过 1 条时, type 便不再为 const 了。重新建表及插入数据: create table a (id int not null); insert into a value(1),(2),(3); mysql> explain select * from a where id=1\G
…
type: ALL 目前表中只有一条 id=1 的记录,但 type 已为 ALL ,因为只有唯一性索引才能保证表中最多只有一条记录,只有这样 type 才有可能为 const .为 id 加普通索引后, type 变为 ref ,改为加唯一或主键索引后, type 便变为 const 了。
[1] [2]

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi

MySQL -Funktionen können zur Datenverarbeitung und -berechnung verwendet werden. 1. Grundlegende Nutzung umfasst String -Verarbeitung, Datumsberechnung und mathematische Operationen. 2. Erweiterte Verwendung umfasst die Kombination mehrerer Funktionen zur Implementierung komplexer Vorgänge. 3. Die Leistungsoptimierung erfordert die Vermeidung der Verwendung von Funktionen in der WHERE -Klausel und der Verwendung von Gruppenby- und temporären Tabellen.

Effiziente Methoden für das Batch -Einfügen von Daten in MySQL gehören: 1. Verwenden von InsertInto ... Wertesyntax, 2. Verwenden von LoadDatainFile -Befehl, 3. Verwendung der Transaktionsverarbeitung, 4. Stapelgröße anpassen, 5. Deaktivieren Sie die Indexierung, 6. Verwenden Sie die Einfügung oder einfügen.

Fügen Sie in MySQL Felder mit alterTabletable_nameaddcolumnNew_columnvarchar (255) nach oben nachzusteuern. Beim Hinzufügen von Feldern müssen Sie einen Speicherort angeben, um die Abfrageleistung und die Datenstruktur zu optimieren. Vor dem Löschen von Feldern müssen Sie bestätigen, dass der Betrieb irreversibel ist. Die Änderung der Tabellenstruktur mithilfe von Online-DDL, Sicherungsdaten, Testumgebungen und Zeiträumen mit niedriger Last ist die Leistungsoptimierung und Best Practice.


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