过年这段时间由于线上数据库经常压力过大导致响应非常缓慢甚至死机,咬咬牙下大决心来解决效率不高的问题!
首先是由于公司秉承快速开发原则,频繁上线,导致每次忽视了性能问题!日积月累,所以导致系统越来越慢,所以如果你的系统查询语句本来就优化的很好了可能参考意义不大!
提取慢查询日志文件,应该在你的DataDir目录下面
通过程序处理慢查询文件,将文件格式的慢查询导入到数据库中:
1 mysql> desc slow_query;
2 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
4 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
5 | Date | varchar(32) | NO | | | | 查询发生的时间
6 | user | varchar(64) | NO | | | |
7 | host | varchar(64) | NO | | | |
8 | content | text | NO | | | | 将Statement进行Mask后的语句,便于Group By
9 | query_time | int(11) | NO | | | | 查询所用时间,直接性能指标
10 | lock_time | int(11) | YES | | 0 | | 等待锁定的时间
11 | rows_sent | int(11) | YES | | 0 | | 返回的结果行数
12 | rows_examined | int(11) | YES | | 0 | | 扫描行数
13 | statement | text | YES | | NULL | | 实际查询语句
14 +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
然后发挥您的想象力在这个表中尽力捕捉你想捕捉的,那类型语句压力最大、扫描行数最多、等锁最久……
比如:
优化后:
mysql> select sum(query_time)/count(*),count
(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date) from slow where Date>'2008-02-20 22:50:52'and Date+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| sum(query_time)/count(*) | count(*) | sum(query_time) | min(Date) | Max(Date) |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| 5.7233 | 2197 | 12574 | 2008-02-20 22:51:16 | 2008-02-21 17:34:10 |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.09 sec)
优化前:
mysql> select sum(query_time)/count(*),count(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date) from slow where Date>'2008-02-17 22:50:52' and Date+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| sum(query_time)/count(*) | count(*) | sum(query_time) | min(Date) | Max(Date) |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
| 2.5983 | 16091 | 41810 | 2008-02-17 22:50:58 | 2008-02-18 17:34:34 |
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.15 sec)

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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