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最近项目使用mysql数据库遇到了性能问题。单表400W以上数据时, 增,删,改,查 的速度都明显下降。
我们是做呼叫中心的,平均1秒钟就要处理20个呼叫,所以 最最保守的计算 1秒钟也要对单表进行20次插入操作,还有更多的查询操作,所以对性能要求略高。(有点儿跑题。。。。)
遇到了问题就要解决,优化!我们优化的步骤如下(过程中遇到的困难略):
1.优化索引,将所有sql语句,尤其是速度慢的都拿出来分析,一条一条的分析。(利用 EXPLAIN )要让所有查询都使用到索引。
2.优化mysql数据库本身,对my.cnf(my.ini)文件进行优化。但是个人觉得效果不是很明显(请牛人指导。)
my.cnf文件配置如下。(4核cpu 4G 内存)这个my.cnf 具体问题具体分析,配置起来也有很多事儿比较有讲究的。
所以需要逐步调试。(切忌不可大量修改后再重启mysql....有可能启动失败。)
Java代码
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir="D:/Program Files/MySQL/MySQL Server 5.1/"
datadir="C:/Documents and Settings/All Users/Application Data/MySQL/MySQL Server 5.1/Data/"
default-character-set=utf8
default-storage-engine=INNODB
sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION"
max_connections=1000
query_cache_size=120M
table_cache=1024M
tmp_table_size=32M
thread_cache_size=64
myisam_max_sort_file_size=100G
myisam_sort_buffer_size=64M
key_buffer_size=512M
max_allowed_packet = 32M
max_heap_table_size = 32M
table_open_cache = 512M
thread_concurrency = 8
innodb_lock_wait_timeout = 50
bulk_insert_buffer_size = 64M
key_cache_block_size=2048
skip-external-locking
skip-name-resolve
read_buffer_size=8M
read_rnd_buffer_size=8M
sort_buffer_size=64M
innodb_additional_mem_pool_size=20M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
innodb_log_buffer_size=8M
innodb_buffer_pool_size=512M
innodb_log_file_size=24M
innodb_thread_concurrency=10
3.分表 分表是解决大数据量的最佳方案。
我们的mysql数据库 单表400万 以上数据的时候就不符合性能要求了(我们对性能要求有点儿高)。但是我们一天产生的数据量就达到了单表200万。。总不能1天就建立一套表出来吧?? 那1,2年以后 数据库就会有600多套表(一套表有几十张呢,也就是上万张单表),看着都头疼呀。。。。。
4.从业务上解决,实现曲线救国。(这也是我们最后采用的方法,这个方法不一定适用其他业务)
我们的业务是这样,1小时对流水数据结转一次,生成统计数据。
最后决定生成插入流水数据的时候分2套流水表插入(一套用来保存流水数据,另一套用来结转统计数据。)
为什么要分成2套呢?
为了性能,用来保存流水数据的那套表就不去对它进行操作了。(起到备份数据之用。)
用来结转成统计数据的那套流水表,在结转结束之后就会删除掉以结转的数据。
这样一来,结转用的那套流水表的数据量就不会持续增长,也就保证了数据结转的效率。
希望对其他人 有点儿小启示。。。。。。
请大家不要笑我。。我的mysql 是盗版的。。。没有mysql DBA给我调优。更没有人会给我订制我们专用的mysql
只能这样曲线救国的解决了。。。。
作者“xsxjb”

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.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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