当你提交一个查询的时候,MySQL会分析它,看是否可以做一些优化使处理该查询的速度更快。这一部分将介绍查询优化器是如何工作的。如果你想知道MySQL采用的优化手段,可以查看MySQL参考手册。
当然,MySQL查询优化器也利用了索引,但是它也使用了其它一些信息。例如,如果你提交如下所示的查询,那么无论数据表有多大,MySQL执行它的速度都会非常快:
SELECT * FROM tbl_name WHERE 0;
在这个例子中,MySQL查看WHERE子句,认识到没有符合查询条件的数据行,因此根本就不考虑搜索数据表。你可以通过提供一个EXPLAIN语句看到这种情况,这个语句让MySQL显示自己执行的但实际上没有真正地执行的SELECT查询的一些信息。如果要使用EXPLAIN,只需要在EXPLAIN单词放在SELECT语句的前面:
<ccid_code></ccid_code>mysql> EXPLAIN SELECT * FROM tbl_name WHERE 0\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Impossible WHERE |
通常情况下,EXPLAIN返回的信息比上面的信息要多一些,还包括用于扫描数据表的索引、使用的联结类型、每张数据表中估计需要检查的数据行数量等非空(NULL)信息。
优化器是如何工作的
MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行。你的最终目标是提交SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行。优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快。如果能够首先进行最严格的测试,查询就可以执行地更快。假设你的查询检验了两个数据列,每个列上都有索引:
<ccid_code></ccid_code>SELECT col3 FROM mytable WHERE col1 = ’some value’ AND col2 = ’some other value’; |
假设col1上的测试匹配了900个数据行,col2上的测试匹配了300个数据行,而同时进行的测试只得到了30个数据行。先测试Col1会有900个数据行,需要检查它们找到其中的30个与col2中的值匹配记录,其中就有870次是失败了。先测试col2会有300个数据行,需要检查它们找到其中的30个与col1中的值匹配的记录,只有270次是失败的,因此需要的计算和磁盘I/O更少。其结果是,优化器会先测试col2,因为这样做开销更小。
你可以通过下面一个指导帮助优化器更好地利用索引:
尽量比较数据类型相同的数据列。当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列。相同的数据类型比不同类型的性能要高一些。例如,INT与BIGINT是不同的。CHAR(10)被认为是CHAR(10)或VARCHAR(10),但是与CHAR(12)或VARCHAR(12)不同。如果你所比较的数据列的类型不同,那么可以使用ALTER TABLE来修改其中一个,使它们的类型相匹配。
尽可能地让索引列在比较表达式中独立。如果你在函数调用或者更复杂的算术表达式条件中使用了某个数据列,MySQL就不会使用索引,因为它必须计算出每个数据行的表达式值。有时候这种情况无法避免,但是很多情况下你可以重新编写一个查询让索引列独立地出现。
下面的WHERE子句显示了这种情况。它们的功能相同,但是对于优化目标来说就有很大差异了:
<ccid_code></ccid_code>WHERE mycol |
对于第一行,优化器把表达式4/2简化为2,接着使用mycol上的索引来快速地查找小于2的值。对于第二个表达式,MySQL必须检索出每个数据行的mycol值,乘以2,接着把结果与4进行比较。在这种情况下,不会使用索引。数据列中的每个值都必须被检索到,这样才能计算出比较表达式左边的值。
我们看另外一个例子。假设你对date_col列进行了索引。如果你提交一条如下所示的查询,就不会使用这个索引:
SELECT * FROM mytbl WHERE YEAR(date_col)
这个表达式不会把1990与索引列进行比较;它会把1990与该数据列计算出来的值比较,而每个数据行都必须计算出这个值。其结果是,没有使用date_col上的索引,因为执行这样的查询需要全表扫描。怎么解决这个问题呢?只需要使用文本日期,接着就可以使用date_col上的索引来查找列中匹配的值了:
WHERE date_col
但是,假设你没有特定的日期。你可能希望找到一些与今天相隔固定的几天的日期的记录。表达这种类型的比较有很多种方法--它们的效率并不同。下面就有三种:
<ccid_code></ccid_code>WHERE TO_DAYS(date_col) - TO_DAYS(CURDATE()) |
对于第一行,不会用到索引,因为每个数据行都必须检索以计算出TO_DAYS(date_col)的值。第二行要好一些。Cutoff和TO_DAYS(CURDATE())都是常量,因此在处理查询之前,比较表达式的右边可以被优化器一次性计算出来,而不需要每个数据行都计算一次。但是date_col列仍然出现在函数调用中,它阻止了索引的使用。第三行是这几个中最好的。同样,在执行查询之前,比较表达式的右边可以作为常量一次性计算出来,但是现在它的值是一个日期。这个值可以直接与date_col值进行比较,再也不需要转换成天数了。在这种情况下,会使用索引。
在LIKE模式的开头不要使用通配符。有些字符串搜索使用如下所示的WHERE子句:
WHERE col_name LIKE ’%string%’
如果你希望找到那些出现在数据列的任何位置的字符串,这个语句就是对的。但是不要因为习惯而简单地把"%"放在字符串的两边。如果你在查找出现在数据列开头的字符串,就删掉前面的"%"。假设你要查找那些类似MacGregor或MacDougall等以"Mac"开头的名字。在这种情况下,WHERE子句如下所示:
WHERE last_name LIKE ’Mac%’
优化器查看该模式中词首的文本,并使用索引找到那些与下面的表达式匹配的数据行。下面的表达式是使用last_name索引的另一种形式:
WHERE last_name >= ’Mac’ AND last_name
这种优化不能应用于使用了REGEXP操作符的模式匹配。REGEXP表达式永远不会被优化。
帮助优化器更好的判断索引的效率。在默认情况下,当你把索引列的值与常量进行比较的时候,优化器会假设键值在索引内部是均匀分布的。在决定进行常量比较是否使用索引的时候,优化器会快速地检查索引,估计出会用到多少个实体(entry)。对应MyISAM、InnoDB和BDB数据表来说,你可以使用ANALYZE TABLE让服务器执行对键值的分析。它会为优化器提供更好的信息。
使用EXPLAIN验证优化器的操作。EXPLAIN语句可以告诉你是否使用了索引。当你试图用另外的方式编写语句或检查添加索引是否会提高查询执行效率的时候,这些信息对你是有帮助的。
在必要的时候给优化器一些提示。正常情况下,MySQL优化器自由地决定扫描数据表的次序来最快地检索数据行。在有些场合中优化器没有作出最佳选择。如果你察觉这种现象发生了,就可以使用STRAIGHT_JOIN关键字来重载优化器的选择。带有STRAIGHT_JOIN的联结类似于交叉联结,但是强迫数据表按照FROM子句中指定的次序来联结。
在SELECT语句中有两个地方可以指定STRAIGHT_JOIN。你可以在SELECT关键字和选择列表之间的位置指定,这样会对语句中所有的交叉联结产生影响;你也可以在FROM子句中指定。下面的两个语句功能相同:
<ccid_code></ccid_code>SELECT STRAIGHT_JOIN ... FROM t1, t2, t3 ... ; SELECT ... FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 STRAIGHT_JOIN t3 ... ; |
分别在带有STRAIGHT_JOIN和不带STRAIGHT_JOIN的情况下运行这个查询;MySQL可能因为什么原因没有按照你认为最好的次序使用索引(你可以使用EXPLAIN来检查MySQL处理每个语句的执行计划)。
你还可以使用FORCE INDEX、USE INDEX或IGNORE INDEX来指导服务器如何使用索引。
利用优化器更加完善的区域。MySQL可以执行联结和子查询,但是子查询是最近才支持的,是在MySQL 4.1中添加的。因而在很多情况下,优化器对联结操作的调整比对子查询的调整要好一些。当你的子查询执行地很慢的时候,这就是一条实际的提示。有一些子查询可以使用逻辑上相等的联结来重新表达。在可行的情况下,你可以把子查询重新改写为联结,看是否执行地快一些。
测试查询的备用形式,多次运行。当你测试查询的备用形式的时候(例如,子查询与等同的联结操作对比),每种方式都应该多次运行。如果两种形式都只运行了一次,那么你通常会发现第二个查询比第一个快,这是因为第一个查询得到的信息仍然保留在缓存中,以至于第二个查询没有真正地从磁盘上读取数据。你还应该在系统负载相对平稳的时候运行查询,以避免系统中其它的事务影响结果。
避免过度地使用MySQL自动类型转换。MySQL会执行自动的类型转换,但是如果你能够避免这种转换操作,你得到的性能就更好了。例如,如果num_col是整型数据列,那么下面这些查询将返回相同的结果:
<ccid_code></ccid_code>SELECT * FROM mytbl WHERE num_col = 4; SELECT * FROM mytbl WHERE num_col = ’4’; |
但是第二个查询涉及到了类型转换。转换操作本身为了把整型和字符串型转换为双精度型进行比较,使性能恶化了。更严重的情况是,如果num_col是索引的,那么涉及到类型转换的比较操作不会使用索引。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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