前言: 索引 对性能方面总是扮演着一个重要的角色,实际上,查询优化器首先检查谓词上的 统计 信息 ,然后才决定用什么 索引 。一般情况下,默认会在创建 索引 时, 索引 列上均创建 统计 信息 。但是不代表在非 索引 键上的 统计 信息 对性能没有用。 如果
前言:
索引对性能方面总是扮演着一个重要的角色,实际上,查询优化器首先检查谓词上的统计信息,然后才决定用什么索引。一般情况下,默认会在创建索引时,索引列上均创建统计信息。但是不代表在非索引键上的统计信息对性能没有用。
如果表上的所有列都有索引,那么将会是数据库负担不起,同时也不是一个好想法,包括谓词中用到的所有列加索引同样也不是好方法。因为索引会带来负载。因为需要空间存放索引,且每个DML语句都会需要更新索引。
一般来说,建议在where或者ON子句中出现的列上添加索引,但是由于某些情况,很难在所有的谓词上都创建索引,此时创建统计信息会是一个最起码的改进。如果Auto_Create_Statistics为ON,那么优化器会帮你做这一步。
准备工作:
默认情况下,Auto_Create_Statistics在数据库级别是设为ON的,但是为了下面需要这里先改成OFF:
ALTER DATABASE AdventureWorks2012 SET AUTO_CREATE_STATISTICS OFF GO ALTER DATABASE AdventureWorks2012 SET AUTO_UPDATE_STATISTICS OFF GO
然后创建一个新表用于本文使用:
SELECT * INTO SalesOrdDemo FROM Sales.SalesOrderHeader GO
步骤:
1、 对于新表,现在是没有统计信息在上面的,可以使下面语句来验证:
SELECT object_id , OBJECT_NAME(object_id) AS TableName , name AS StatisticsName , auto_created FROM sys.stats WHERE object_id = OBJECT_ID('SalesOrdDemo') ORDER BY object_id DESC GO
因为没有统计信息,所以这个查询是没有数据的。
2、 现在在新表上创建一个聚集索引:
CREATE CLUSTERED INDEX idx_SalesOrdDemo_SalesOrderID ON SalesOrdDemo(SalesOrderID) GO
3、 再次运行步骤一的脚本,可以看到已经有了数据,现在来执行下面的语句,并开启执行计划:
SELECT s.salesorderid , so.SalesOrderDetailID FROM salesordDemo AS s INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail AS so ON s.salesorderid = so.SalesOrderID WHERE s.duedate = '2005-09-19 00:00:00.000'
4、 下面截图是步骤3中的执行计划,关注一下SalesOrdDemo表上有聚集索引扫描,这是合理的,因为没有WHERE子句在使用SalesOrderID列。而SalesOrderDetails表有非聚集索引扫描。还可以看到实际行数和估计行数有很大差异。
5、 现在是时候在新表的DueDate上创建统计信息,因为在查询中这个列并不包含在索引里面。
CREATE STATISTICS st_SaledOrdDemo_DueDate ON SalesOrdDemo(DueDate) GO
6、 再次执行步骤3的脚本,不需要任何改动:
SELECT s.salesorderid , so.SalesOrderDetailID FROM salesordDemo AS s INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail AS so ON s.salesorderid = so.SalesOrderID WHERE s.duedate = '2005-09-19 00:00:00.000'
7、 对比上面的执行计划,此时在SalesOrderDetails表上已经从非聚集索引扫描变成了聚集索引查找,且开销只有2%,更总要的是实际行数和预估行数相差无几:
分析:
如果优化器可以获得谓词上列的统计信息,那么相会知道将要返回的行数,并且帮助优化器选择最佳的执行方式。

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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