树立的观念:一个SQL语句,如果在压力测试时CPU占有率达到100%,此语句肯定存在问题。 在大多数程序员的心里,一直认为数据库加索引,在查询中使用索引,就可以提高数据库性能。其实这种观点有一点的局限性,如果不好好的利用已经建立好的数据库索引,有时反
树立的观念:一个SQL语句,如果在压力测试时CPU占有率达到100%,此语句肯定存在问题。
在大多数程序员的心里,一直认为数据库加索引,在查询中使用索引,就可以提高数据库性能。其实这种观点有一点的局限性,如果不好好的利用已经建立好的数据库索引,有时反倒给数据库增加更大的处理压力。现在我们举例说明一下:
在现有的个人信息管理系统登录处的查询中,有这么一个SQL语句:
Select StudentInfoID, StudentNumber, StudentName,UnifyExamInfoID,NetSchoolID from StudentInfo
where StudentCrtificateNumber ='130425831217494' and rtrim(ltrim(StudentNumber)) = 'D0462382001'
此SQL语句的目的是查找这个考生是否存在,验证登录的效果,就是这么一个简单的SQL语句,在压力测试时,10个用户同时登录,就会造成数据库服务器 (2CPU,4G内存,IBM专用服务器)CPU占有率达到100%。而这张表也建立了StudentCrtificateNumber 和 StudentNumber 两个字段的索引, 问题出在哪呢?原因如下:
(1)在studentinfo表中,建立了一个索引LX_STUDENTINFO,包括了四个字段,顺序为:studycenternumber,studentnumber,studentname,studentcrtificatenumber。
(2)程序员理解的是,这个索引中包括了这两个字段,那么查询时就应该很快。实际不是。
大家注意一点,这个LX_STUDENTINFO索引,是四个索引字段,而他们的顺序 studycenternumber,studentnumber,studentname,studentcrtificatenumber,在数据库 设计中,如果查询采用的第一个字段和第二个字段组合,则该索引有效;如果查询采用第一个、第二个和第三个字段组合,该索引也有效;而如果第一个和第三个, 或第四个组合,则该索引是无效的,等同的效果仍是在没有索引的数据库中进行查询。也就是说建立的索引中的字段,在查询使用时,不能隔字段使用。
另外,索引中涉及到字段的顺序也会影响查询的性能,如果一个索引包含两个字段A1和A2,那么在查询时,一定要严格按索引中这两个字段的顺序设计查询,比 如:select * from a where A1='A' and A2='B'。而如果程序员写成了select * from a where A2='B' and A1='A'的话,虽然不影响程序正常使用,但会增加数据库的压力,并且查询效能会降低。
根据这种思路,重新调整了一下这个表的索引,在这个表中增加了一个新的索引,只包括这两个字段,并且按StudentCrtificateNumber 和StudentNumber先后顺序排序。经过300人同时登录的压力测试,CPU占有率才只占2-3%,证明调整结果有效。

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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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