以下的文章主要描述的是MySQL innodb引擎中的count(*)陷阱,你如果对MySQL innodb引擎中的count(*)陷阱有兴趣的话你就可以点击以下的文章进行观看了。希望会给你带来一些帮助在此方面。 word引起MySQL数据库崩溃? InnoDB delete from xxx速度暴慢原因 MySQL
以下的文章主要描述的是MySQL innodb引擎中的count(*)陷阱,你如果对MySQL innodb引擎中的count(*)陷阱有兴趣的话你就可以点击以下的文章进行观看了。希望会给你带来一些帮助在此方面。
word引起MySQL数据库崩溃?
InnoDB delete from xxx速度暴慢原因
MySQL Storage Engine 小记
推荐圈子: JBPM @net
更多相关推荐 今天同学们在群里讨论oracle的count(*)与count(1)的问题,正好提到MySQL的情况。我突然想到自己遇到的问题:在myisam引擎执行count(*)速度非常快,而且执行速度与记录条数无关,而MySQL innodb却不是这样,记录越多,速度越慢。
于是做了一个实验,在一个有8000W条记录的innodb表执行了一下 select count(*) from table 。 果然一直等待,大概8分多后出来结果。马上再次执行相同的语句,用时大约22秒。马上执行第三次,还是约22秒。
于是我猜想innodb没有把记录数保存起来,而是做了实时统计,所以导致速度比较慢。第二次、第三次相对较快是因为高速缓存的原因。于是打电话咨询DBA同学。经过DBA同学的专业解答,我明白了:我猜对了,呵呵。所以,以后要注意在MySQL innodb中count(*)的问题,尽量避免吧……除非能确保该表始终保持很少的记录数。
另外,在网上查了一些资料:
引用
InnoDB Pitfalls
However, all is not rosy with InnoDB. Because of its transactional nature, it has bottlenecks of its own. On MyISAM, doing a query that does SELECT COUNT(*) FROM {some_table}, is very fast, since MyISAM keeps the information in the index.
On InnoDB, this info is not stored in an index, and even the index and the data are kept in the same file. So, doing the same query on a table can incur a significant performance penalty.
To check what overhead this has, I wrote a simple test benchmark code. I duplicated a client node table that has 20,243 rows from MyISAM to InnoDB.
On a quiescent AMD 64 machine with MySQL server 5.0.24, doing a SELECT COUNT(*) FROM node takes 0.835 milliseconds on MyISAM, while on InnoDB it takes 12.292 milliseconds!
以上就是对MySQL innodb引擎的count(*)问题的描述。

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.


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