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MYSQL中MY.CNF配置文件及参数介绍
对于单台运行的WEB服务器,建议加上:
skip-locking
skip-name-resolve
skip-networking
在PHP链接数据库时使用"LOCALHOST".这样MySQL 客户端库将覆盖之并尝试连接到本地套接字.(
我们可以从PHP.INI中
代码: ; Default socket name for local MySQL connects. If empty, uses the built-in; MySQL defaults.mysql.default_socket = /tmp/mysql.sock看出 默认情况下 UNIX 将访问/tmp/mysql.sock)
以下是部分选项解释:
my.cnf默认是不存在的.你可以在/usr/local/share/mysql/下看到:
my-huge.cnf
my-innodb-heavy-4G.cnf
my-large.cnf
my-medium.cnf
my-small.cnf
等文件.将其中合适你机器配置的文件拷贝到/etc/my.cnf或mysql data目录/my.cnf(/var/db/mysql)下或~/.my.cnf.文件内都有详细的说明
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
# 避免MySQL的外部锁定,减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
禁止MySQL对外部连接进行DNS解析,使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意,如果开启该选项,则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式,否则MySQL将无法正常处理连接请求!
back_log = 384
指定MySQL可能的连接数量。当MySQL主线程在很短的时间内接收到非常多的连接请求,该参数生效,主线程花费很短的时间检查连接并且启动一个新线程。
back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接,则需要增大该参数的值,该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自 己的限制。
试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 256M
# key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小,增加它可得到更好的索引处理性能。
对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。
注意:该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低!
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 128K
sort_buffer_size = 6M
查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意:该参数对应的分配内存是每连接独占!如果有100个连接,那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 = 600MB。所以,对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每连接独享!
join_buffer_size = 8M
联合查询操作所能使用的缓冲区大小,和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每连接独享!
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台执行以下命令观察:
代码: # > SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%';# > SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不够的情况;
如果Qcache_hits的值非常大,则表明查询缓冲使用非常频繁,如果该值较小反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓冲;Qcache_free_blocks,如果该值非常大,则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示,则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 10000000
wait_timeout = 10
指定一个请求的最大连接时间,对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
该参数取值为服务器逻辑CPU数量×2,在本例中,服务器有2颗物理CPU,而每颗物理CPU又支持H.T超线程,所以实际取值为4 × 2 = 8
skip-networking
开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式,如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项!否则将无法正常连接

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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