1、 查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量),尽量采取分页查询数据 2、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 3、返回了不必要的行和列 用OR的字句可以分解成多个查询,并且通过UNION链接多个查询。它们的速度只
1、 查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量),尽量采取分页查询数据
2、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)
3、返回了不必要的行和列
用OR的字句可以分解成多个查询,并且通过UNION链接多个查询。它们的速度只与是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引,用UNION all执行的效率更高。
4、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型,而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
5、 尽量将数据的处理工作放在服务器上,减少网络的开销,如使用存储过程。存储过程是编译、优化过,并且被组织到一个执行规划里,且存储在数据库中的SQL语句(存储过程是数据库服务器端的一段程序),是控制流语言的集合,速度当然快。
6、将需要查询的结果预先计算好放在表中,查询的时候再Select。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如计算商品购买小计计算。
7、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY,这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION和UNION ALL一样的道理。
8、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
9、用临时表,尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好
10、数据库设计:数据库内所有表结构均添加索引
调整原因:
近日数据库压力很大,经查有些大数据量表的查询速度很慢,导致数据库服务器CPU一直持续90%-100%,将这些表添加索引后,CPU很快变正常。
根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式,限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小,使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建),不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段
11、 将大数据表做分库、分区处理:
具体操作如下:
1)、将大数据表与主数据库分离,单独新建一个数据库,然后将这些表做分区;
2)、将数据插入到消息队列内,后台利用windows计划任务执行(5分钟执行一次)C#控制台程序将消息队列内的数据批量(消息队列内有50000条记录,一次性插入到数据表内)插入到相应的数据表内;
调整原因:
例如:用户访问日志,每次用户访问一个页面的时候我们之前的操作是直接将数据插入数据库,这样做对数据库的访问及操作太大,严重影响其他数据插入、查询的效率,利用分库、分区、消息队列完成此操作的好处是用户访问页面的时候不直接对数据库操作,而是在消息队列内积累一定数量的数据后批量插入数据库,只执行一次数据库操作,而且因为数据库分离的原因,对其他的查询及插入不会有影响;
本文为个人经实际工作经验和收集总结整理,写得不到之处请给出宝贵意见,谢谢。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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