以上的文章我们讲过MySQL数据库优化SQL语句的前三步骤,今天我们就和大家一起来讲述MySQL数据库优化SQL语句的实际操作的第四步骤,以下就是文章的具体内容描述,望你在浏览之后会有所收获。 1:索引的使用,索引的重要性就不说了,功能也不说了,只说怎么做. 首
以上的文章我们讲过MySQL数据库优化SQL语句的前三步骤,今天我们就和大家一起来讲述MySQL数据库优化SQL语句的实际操作的第四步骤,以下就是文章的具体内容描述,望你在浏览之后会有所收获。
1:索引的使用,索引的重要性就不说了,功能也不说了,只说怎么做. 首先要明确所有的MySQL(和PHP搭配之最佳组合)索引(Prima(最完善的虚拟主机管理系统)ry,unique,index)在b树中有存储.索引主要用语:
a:快速找到where指定条件的记录 b:执行联结时,从其他表检索行 c:对特定的索引列找出max()和min()值
d:如果排序或者分组在一个可用键的最前面加前缀,排序或分组一个表
e:一个查询可能被用来MySQL数据库优化检索值,而不用访问数据文件.如果某些表的列是数字型并且正好是某个列的前缀,为了更快,值可以从索引树中取出
2:存储或者更新数据的查询速度 grant的执行会稍稍的减低效率.
MySQL(和PHP搭配之最佳组合)的函数应该被高度的优化.可以用benchmark(loop_count,expression)来找出是否查询有问题
select的查询速度:如果想要让一个select...where...更快,我能想到的只有建立索引.可以在一个表上运行myisamchk--analyze来更好的MySQL数据库优化查询.可以用myisamchk--sort-index--sort-records=1来设置用一个索引排序一个索引和数据.
3:MySQL(和PHP搭配之最佳组合)优化where子句
3.1:删除不必要的括号:
((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (a AND d))))>(a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)
3.2:使用常数
(ab>5 AND b=c AND a=5
3.3:删除常数条件
(b>=5 AND b=5) OR (b=6 AND 5=5) OR (b=100 AND 2=3) >b=5 OR b=6
3.4:索引使用的常数表达式仅计算一次
3.5:在一个表中,没有一个where的count(*)直接从表中检索信息
3.6:所有常数的表在查询中在任何其他表之前读出
3.7:对外联结表最好联结组合是尝试了所有可能性找到的
3.8:如果有一个order by字句和一个不同的group by子句或者order by或者group by包含不是来自联结的第一个表的列,那么创建一个临时表
3.9:如果使用了sql_small_result,那么msyql使用在内存中的一个表
3.10:每个表的索引给查询并且使用跨越少于30%的行的索引.
3.11在每个记录输出前,跳过不匹配having子句的行
4:MySQL数据库优化left join
在MySQL(和PHP搭配之最佳组合)中 a left join b按以下方式实现
a:表b依赖于表a
b:表a依赖于所有用在left join条件的表(除了b)
c:所有left join条件被移到where子句中
d:进行所有的联结MySQL数据库优化,除了一个表总是在所有他依赖的表后读取.如果有一个循环依赖,那么将发生错误
e:进行所有的标准的where优化 f:如果在a中有一行匹配where子句,但是在b中没有任何匹配left join条件,那么,在b中生成的所有设置为NULL的一行
g:如果使用left join来找出某些表中不存在的行并且在where部分有column_name IS NULL测试(column_name为NOT NULL列).那么,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)在它已经找到了匹配left join条件的一行后,将停止在更多的行后寻找
5:MySQL数据库优化limit
a:如果用limit只选择一行,当MySQL(和PHP搭配之最佳组合)需要扫描整个表时,它的作用相当于索引
b:如果使用limit#与order by,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)如果找到了第#行,将结束排序,而不会排序正个表
c:当结合limit#和distinct时,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)如果找到了第#行,将停止
d:只要MySQL(和PHP搭配之最佳组合)已经发送了第一个#行到客户,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)将放弃查询
e:limit 0一直会很快的返回一个空集合.
f:临时表的大小使用limit#计算需要多少空间来解决查询
6:MySQL数据库优化insert
插入一条记录的是由以下构成:
a:连接(3)
b:发送查询给服务器(2)
c:分析查询(2)
d:插入记录(1*记录大小)
e:插入索引(1*索引)
f:关闭(1)
以上数字可以看成和总时间成比例
改善插入速度的一些方法:
6.1:如果同时从一个连接插入许多行,使用多个值的insert,这比用多个语句要快
6.2:如果从不同连接插入很多行,使用insert delayed语句速度更快
6.3: 用myisam,如果在表中没有删除的行,能在select:s正在运行的同时插入行
6.4: 当从一个文本文件装载一个表时,用load data infile.这个通常比insert快20 倍
3.6:所有常数的表在查询中在任何其他表之前读出
3.7:对外联结表最好联结组合是尝试了所有可能性找到的
3.8:如果有一个order by字句和一个不同的group by子句或者order by或者group by包含不是来自联结的第一个表的列,那么创建一个临时表
3.9:如果使用了sql_small_result,那么msyql使用在内存中的一个表
3.10:每个表的索引给查询并且使用跨越少于30%的行的索引.
3.11在每个记录输出前,跳过不匹配having子句的行
4:MySQL数据库优化left join
在MySQL(和PHP搭配之最佳组合)中 a left join b按以下方式实现
a:表b依赖于表a
b:表a依赖于所有用在left join条件的表(除了b)
c:所有left join条件被移到where子句中
d:进行所有的联结优化,除了一个表总是在所有他依赖的表后读取.如果有一个循环依赖,那么将发生错误
e:进行所有的标准的where优化 f:如果在a中有一行匹配where子句,但是在b中没有任何匹配left join条件,那么,在b中生成的所有设置为NULL的一行
g:如果使用left join来找出某些表中不存在的行并且在where部分有column_name IS NULL测试(column_name为NOT NULL列).那么,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)在它已经找到了匹配left join条件的一行后,将停止在更多的行后寻找
5:MySQL数据库优化limit
a:如果用limit只选择一行,当MySQL(和PHP搭配之最佳组合)需要扫描整个表时,它的作用相当于索引
b:如果使用limit#与order by,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)如果找到了第#行,将结束排序,而不会排序正个表
c:当结合limit#和distinct时,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)如果找到了第#行,将停止
d:只要MySQL(和PHP搭配之最佳组合)已经发送了第一个#行到客户,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)将放弃查询
e:limit 0一直会很快的返回一个空集合.
f:临时表的大小使用limit#计算需要多少空间来解决查询
6:MySQL数据库优化insert
插入一条记录的是由以下构成:
a:连接(3)
b:发送查询给服务器(2)
c:分析查询(2)
d:插入记录(1*记录大小)
e:插入索引(1*索引)
f:关闭(1)
以上数字可以看成和总时间成比例
改善插入速度的一些方法:
6.1:如果同时从一个连接插入许多行,使用多个值的insert,这比用多个语句要快
6.2:如果从不同连接插入很多行,使用insert delayed语句速度更快
6.3: 用myisam,如果在表中没有删除的行,能在select:s正在运行的同时插入行
6.4: 当从一个文本文件装载一个表时,用load data infile.这个通常比insert快20 倍
6.5:可以锁定表然后插入--主要的速度差别是在所有insert语句完成后,索引缓冲区仅被存入到硬盘一次.一般与有不同的insert语句那样多次存入要快.如果能用一个单个语句插入所有的行,锁定就不需要.锁定也降低连接的整体时间.但是对某些线程最大等待时间将上升.例如
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>thread 1 does 1000 inserts </span></span></li> <li><span>thread 2,3 and 4 does 1 insert </span></li> <li class="alt"><span>thread 5 does 1000 inserts </span></li> </ol>
如果不使用锁定,2,3,4将在1和5之前完成.如果使用锁定,2,3,4,将可能在1和5之后完成.但是整体时间应该快40%.因为insert,update,delete操作在MySQL(和PHP搭配之最佳组合)中是很快的,通过为多于大约5次连续不断的插入或更新一行的东西加锁,将获得更好的整体性能.
如果做很多一行的插入,可以做一个lock tables,偶尔随后做一个unlock tables(大约每1000行)以允许另外的线程存取表.这仍然将导致获得好的性能.load data infile对装载数据仍然是很快的.
为了对load data infile和insert得到一些更快的速度,扩大关键字缓冲区.
7优化update的速度
它的速度依赖于被更新数据的大小和被更新索引的数量
使update更快的另一个方法是推迟修改,然后一行一行的做很多修改.如果锁定表,做一行一行的很多修改比一次做一个快
8MySQL数据库优化delete速度
删除一个记录的时间与索引数量成正比.为了更快的删除记录,可以增加索引缓存的大小 从一个表删除所有行比删除这个表的大部分要快的多

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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