一些能体现个人水平的SQL语句
作为一名小小的开发人员,刚入门的时候觉得很难,过了一段时间之后,发现很简单,很快就可以搞定很bug了。然而这并不能说明你就已经很牛掰了,只能说,你不了解其他太多的东西。应该说,数据库有几个共同的命令,select , update , insert, replace, delete , truncate, drop,只要你学会了,你就感觉你可以为所欲为了。但是在这里,我要总结一些体现水平的语句,而这些东西恰好直接体现你个人的水平和经验问题。
1、show processlist : 查看mysql的进程情况,在网站很慢的时候,你应该要想到是不是有很多死的进程或者很耗时的进程,如果确实是这样,那你应该结束到一些。 kill 99 .
执行状态分析:
Sleep状态通常代表资源未释放,如果是通过连接池,sleep状态应该恒定在一定数量范围内,实战范例:因前端数据输出时(特别是输出到用户终端)未及时关闭数据库连接,导致因网络连接速度产生大量sleep连接,在网速出现异常时,数据库too many connections挂死 Waiting for net, reading from net, writing to net
偶尔出现无妨,如大量出现,迅速检查数据库到前端的网络连接状态和流量
案例:因外挂程序,内网数据库大量读取,内网使用的百兆交换迅速爆满,导致大量连接阻塞在waiting for net,数据库连接过多崩溃Locked状态,有更新操作锁定,通常使用innodb可以很好的减少locked状态的产生,但是切记,更新操作要正确使用索引,即便是低频次更新操作也不能疏忽。如上影响结果集范例所示。在myisam的时代,locked是很多高并发应用的噩梦。所以mysql官方也开始倾向于推荐innodb。
Copy to tmp table
索引及现有结构无法涵盖查询条件,才会建立一个临时表来满足查询要求,产生巨大的恐怖的i/o压力。很可怕的搜索语句会导致这样的情况,如果是数据分析,或者半夜的周期数据清理任务,偶尔出现,可以允许。频繁出现务必优化之。
Copy to tmp table通常与连表查询有关,建议逐渐习惯不使用连表查询。
实战范例:
u 某社区数据库阻塞,求救,经查,其服务器存在多个数据库应用和网站,其中一个不常用的小网站数据库产生了一个恐怖的copy to tmp table操作,导致整个硬盘i/o和cpu压力超载。Kill掉该操作一切恢复。
Sending data
Sending data并不是发送数据,别被这个名字所欺骗,这是从物理磁盘获取数据的进程,如果你的影响结果集较多,那么就需要从不同的磁盘碎片去抽取数据,偶尔出现该状态连接无碍。回到上面影响结果集的问题,一般而言,如果sending data连接过多,通常是某查询的影响结果集过大,也就是查询的索引项不够优化。
如果出现大量相似的SQL语句出现在show proesslist列表中,并且都处于sending data状态,优化查询索引,记住用影响结果集的思路去思考。
Storing result to query cache出现这种状态,如果频繁出现,使用setprofiling分析,如果存在资源开销在SQL整体开销的比例过大(即便是非常小的开销,看比例),则说明query cache碎片较多,使用flush query cache可即时清理,也可以做成定时任务
Query cache参数可适当酌情设置。
Freeing items
理论上这玩意不会出现很多。偶尔出现无碍,如果大量出现,内存,硬盘可能已经出现问题。比如硬盘满或损坏。
i/o压力过大时,也可能出现Free items执行时间较长的情况。
Sorting for 和Sending data类似,结果集过大,排序条件没有索引化,需要在内存里排序,甚至需要创建临时结构排序。
其他还有很多状态,遇到了,去查查资料。基本上我们遇到其他状态的阻塞较少,所以不关心
2、checksum 在逻辑备份时候前后是否可以用于验证数据一致性;
load data [local] infile $filename INTO TABLE table_name TERMINATED BY ',',从文件导入数据到数据库中。
指定Windows 路径名时,使用的是斜线而不是反斜线。如果要用反斜线,必须双写。
出于安全的原因,当读取位于服务器上的文本文件时,文件必须位于数据库目录下或者可以被所有用户读取。也就是说,当对服务器上的文件执行LOAD DATA INFILE 时,用户必须获得FILE 权限。
3、索引: 不必要的索引只会占用空间和时间,建立必要索引,唯一索引,主键索引。
4、联表操作:更新,updatetable1 t1 left join table2 t2 on t1.uid=t2.uid set t1.name=t2.name,t1.desc='xxxx' where t1.date='2015-10-11';删除:delete t1,t2,t3from table1 t1 left join table2 t2 on t1.uid=t2.uid inner join table3 t3 ont2.uid = t3.uid where t1.date='2015-10-11';事务:set@@autocommit=0;

mysqloffersvariousStorageEngines, 각각의 everitedforentUsecases : 1) innodbisidealforapplicationsneedingAcidCoInceandHighConcurrency, 지원 트랜잭션 및 foreignKeys.2) myIsAmisbestforread-heverworkloads, memoryengineis

MySQL의 일반적인 보안 취약점에는 SQL 주입, 약한 암호, 부적절한 권한 구성 및 업데이트되지 않은 소프트웨어가 포함됩니다. 1. 전처리 명령문을 사용하여 SQL 주입을 방지 할 수 있습니다. 2. 강력한 비밀번호 전략을 사용하여 약한 암호는 피할 수 있습니다. 3. 정기적 인 검토 및 사용자 권한 조정을 통해 부적절한 권한 구성을 해결할 수 있습니다. 4. Unupdated 소프트웨어는 MySQL 버전을 정기적으로 확인하고 업데이트하여 패치 할 수 있습니다.

느린 쿼리 로그를 활성화하고 임계 값을 설정하여 MySQL에서 느린 쿼리를 식별 할 수 있습니다. 1. 느린 쿼리 로그를 활성화하고 임계 값을 설정하십시오. 2. 느린 쿼리 로그 파일을보고 분석하고 심층 분석을 위해 MySQLDumpSlow 또는 PT-Query 소수성과 같은 도구를 사용하십시오. 3. 인덱스 최적화, 쿼리 재 작성 및 select*의 사용을 피함으로써 느린 쿼리 최적화를 달성 할 수 있습니다.

MySQL 서버의 건강 및 성능을 모니터링하려면 시스템 건강, 성능 지표 및 쿼리 실행에주의를 기울여야합니다. 1) 시스템 건강 모니터링 : CPU, 메모리, 디스크 I/O 및 네트워크 활동을 볼 수 있도록 상단, HTOP 또는 ShowGlobalStatus 명령을 사용하십시오. 2) 성능 표시기 추적 : 초당 쿼리 번호, 평균 쿼리 시간 및 캐시 적중률과 같은 주요 표시기를 모니터링합니다. 3) 쿼리 실행 최적화 확인 : 실행 시간이 설정 임계 값을 초과하는 쿼리를 느린 쿼리 로그를 활성화하고 기록 및 최적화하십시오.

MySQL과 Mariadb의 주요 차이점은 성능, 기능 및 라이센스입니다. 1. MySQL은 Oracle에 의해 개발되었으며 Mariadb는 포크입니다. 2. MariaDB는 높은 하중 환경에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 3. Mariadb는 더 많은 스토리지 엔진과 기능을 제공합니다. 4.MySQL은 듀얼 라이센스를 채택하고 MariaDB는 완전히 오픈 소스입니다. 선택할 때 기존 인프라, 성능 요구 사항, 기능 요구 사항 및 라이센스 비용을 고려해야합니다.

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.


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