Using where
WHERE 子句将用来限制哪些记录匹配了下一个表或者发送给客户端。除非你特别地想要取得或者检查表种的所有记录,否则的话当查询的 Extra 字段值不是 Using where 并且表连接类型是 ALL 或 index 时可能表示有问题。
如果你想要让查询尽可能的快,那么就应该注意 Extra 字段的值为Using filesort 和 Using temporary 的情况。
你可以通过 EXPLAIN 的结果中 rows 字段的值的乘积大概地知道本次连接表现如何。它可以粗略地告诉我们MySQL在查询过程中会查询多少条记录。如果是使用系统变量 max_join_size 来取得查询结果,这个乘积还可以用来确定会执行哪些多表 SELECT 语句。详情请看"7.5.2 Tuning Server Parameters"。
下面的例子展示了如何通过 EXPLAIN 提供的信息来较大程度地优化多表联合查询的性能。
假设有下面的 SELECT 语句,正打算用 EXPLAIN 来检测:
EXPLAIN SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn,
tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate,
tt.ActualShipDate, tt.ClientID,
tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID,
tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson,
tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY,
et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME
FROM tt, et, et AS et_1, do
WHERE tt.SubmitTime IS NULL
AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID
AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID
AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;
在这个例子中,先做以下假设:
Table | Column | Column Type |
tt | ActualPC | CHAR(10) |
tt | AssignedPC | CHAR(10) |
tt | ClientID | CHAR(10) |
et | EMPLOYID | CHAR(15) |
do | CUSTNMBR | CHAR(15) |
Table | Index |
tt | ActualPC |
tt | AssignedPC |
tt | ClientID |
et | EMPLOYID (primary key) |
do | CUSTNMBR (primary key) |
在任何优化措施未采取之前,经过 EXPLAIN 分析的结果显示如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135 et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 tt ALL AssignedPC, NULL NULL NULL 3872 ClientID, ActualPC range checked for each record (key map: 35) |
由于字段 type 的对于每个表值都是 ALL,这个结果意味着MySQL对所有的表做一个迪卡尔积;这就是说,每条记录的组合。这将需要花很长的时间,因为需要扫描每个表总记录数乘积的总和。在这情况下,它的积是 74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720 条记录。如果数据表更大的话,你可以想象一下需要多长的时间。
在这里有个问题是当字段定义一样的时候,MySQL就可以在这些字段上更快的是用索引(对 ISAM 类型的表来说,除非字段定义完全一样,否则不会使用索引)。在这个前提下,VARCHAR 和 CHAR是一样的除非它们定义的长度不一致。由于 tt.ActualPC 定义为 CHAR(10),et.EMPLOYID 定义为 CHAR(15),二者长度不一致。
为了解决这个问题,需要用 ALTER TABLE 来加大 ActualPC 的长度从10到15个字符
mysql> ALTER TABLE tt MODIFY ActualPC VARCHAR(15);
现在 tt.ActualPC 和 et.EMPLOYID 都是 VARCHAR(15)
了。再来执行一次 EXPLAIN 语句看看结果:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra tt ALL AssignedPC, NULL NULL NULL 3872 Using ClientID, where ActualPC do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135 range checked for each record (key map: 1) et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 range checked for each record (key map: 1) et eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ActualPC 1 |
这还不够,它还可以做的更好:现在 rows 值乘积已经少了74倍。这次查询需要用2秒钟。
第二个改变是消除在比较 tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID 和 tt.ClientID = do.CUSTNMBR 中字段的长度不一致问题:
mysql> ALTER TABLE tt MODIFY AssignedPC VARCHAR(15), -> MODIFY ClientID VARCHAR(15); |
现在 EXPLAIN 的结果如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 tt ref AssignedPC, ActualPC 15 et.EMPLOYID 52 Using ClientID, where ActualPC et_1 eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.AssignedPC 1 do eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ClientID 1 |
这看起来已经是能做的最好的结果了。
遗留下来的问题是,MySQL默认地认为字段tt.ActualPC 的值是均匀分布的,然而表 tt 并非如此。幸好,我们可以很方便的让MySQL分析索引的分布:
mysql> ANALYZE TABLE tt; |
到此为止,表连接已经优化的很完美了,EXPLAIN 的结果如下:

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

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MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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