过年这段时间由于线上数据库经常压力过大导致响应非常缓慢甚至死机,咬咬牙下大决心来解决效率不高的问题!
首先是由于公司秉承快速开发原则,频繁上线,导致每次忽视了性能问题!日积月累,所以导致系统越来越慢,所以如果你的系统查询语句本来就优化的很好了可能参考意义不大!
提取慢查询日志文件,应该在你的DataDir目录下面
通过程序处理慢查询文件,将文件格式的慢查询导入到数据库中:
1 mysql> desc slow_query;
2 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
4 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
5 | Date | varchar(32) | NO | | | | 查询发生的时间
6 | user | varchar(64) | NO | | | |
7 | host | varchar(64) | NO | | | |
8 | content | text | NO | | | | 将Statement进行Mask后的语句,便于Group By
9 | query_time | int(11) | NO | | | | 查询所用时间,直接性能指标
10 | lock_time | int(11) | YES | | 0 | | 等待锁定的时间
11 | rows_sent | int(11) | YES | | 0 | | 返回的结果行数
12 | rows_examined | int(11) | YES | | 0 | | 扫描行数
13 | statement | text | YES | | NULL | | 实际查询语句
14 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
然后发挥您的想象力在这个表中尽力捕捉你想捕捉的,那类型语句压力最大、扫描行数最多、等锁最久……
比如:
优化后:
mysql> select sum(query_time)/count(*),count
(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date) from slow where Date>'2008-02-20 22:50:52'and Date+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| sum(query_time)/count(*) | count(*) | sum(query_time) | min(Date) | Max(Date) |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| 5.7233 | 2197 | 12574 | 2008-02-20 22:51:16 | 2008-02-21 17:34:10 |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.09 sec)
优化前:
mysql> select sum(query_time)/count(*),count(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date) from slow where Date>'2008-02-17 22:50:52' and Date+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| sum(query_time)/count(*) | count(*) | sum(query_time) | min(Date) | Max(Date) |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| 2.5983 | 16091 | 41810 | 2008-02-17 22:50:58 | 2008-02-18 17:34:34 |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.15 sec)

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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