MySQL优化
▲ SHOW
执行下面这个命令可以了解服务器的运行状态:
mysql >show status;
该命令将显示出一长列状态变量及其对应的值,其中包括:被中止访问的用户数量,被中止的连接数量,尝试连接的次数,并发连接数量最大值,以及其他许多有用的信息。这些信息对于确定系统问题和效率低下的原因是十分有用的。
SHOW命令除了能够显示出MySQL服务器整体状态信息之外,它还能够显示出有关日志文件、指定数据库、表、索引、进程和许可权限表的宝贵信息。请访问http://www.mysql.com/doc/S/H/SHOW.html了解更多信息。
▲ EXPLAIN
EXPLAIN能够分析SELECT命令的处理过程。这不仅对于决定是否要为表加上索引很有用,而且对于了解MySQL处理复杂连接的过程也很有用。
下面这个例子显示了如何用EXPLAIN提供的信息逐步地优化连接查询。(本例来自MySQL文档,见http://www.mysql.com/doc/E/X/EXPLAIN.html。原文写到这里似乎有点潦草了事,特加上此例。)
假定用EXPLAIN分析的SELECT命令如下所示:
EXPLAIN SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn,
tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate,
tt.ActualShipDate, tt.ClientID,
tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID,
tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson,
tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY,
et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME
FROM tt, et, et AS et_1, do
WHERE tt.SubmitTime IS NULL
AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID
AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID
AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;
SELECT命令中出现的表定义如下:
※表定义
表 列 列类型
tt ActualPC CHAR(10)
tt AssignedPC CHAR(10)
tt ClientID CHAR(10)
et EMPLOYID CHAR(15)
do CUSTNMBR CHAR(15)
※索引
表 索引
tt ActualPC
tt AssignedPC
tt ClientID
et EMPLOYID (主键)
do CUSTNMBR (主键)
※tt.ActualPC值分布不均匀
在进行任何优化之前,EXPLAIN对SELECT执行分析的结果如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra
et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74
do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135
et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74
tt ALL AssignedPC,ClientID,ActualPC NULL NULL NULL 3872
range checked for each record (key map: 35)
每一个表的type都是ALL,它表明MySQL为每一个表进行了完全连接!这个操作是相当耗时的,因为待处理行的数量达到每一个表行数的乘积!即,这里的总处理行数为74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720。
这里的问题之一在于,如果数据库列的声明不同,MySQL(还)不能有效地运用列的索引。在这个问题上,VARCHAR和CHAR是一样的,除非它们声明的长度不同。由于tt.ActualPC声明为CHAR(10),而et.EMPLOYID声明为CHAR(15),因此这里存在列长度不匹配问题。
为了解决这两个列的长度不匹配问题,用ALTER TABLE命令把ActualPC列从10个字符扩展到15字符,如下所示:
mysql > ALTER TABLE tt MODIFY ActualPC VARCHAR(15);
现在tt.ActualPC和et.EMPLOYID都是VARCHAR(15)了,执行EXPLAIN进行分析得到的结果如下所示:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra
tt ALL AssignedPC,ClientID,ActualPC NULL NULL NULL 3872 where used
do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135
range checked for each record (key map: 1)
et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74
range checked for each record (key map: 1)
et eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ActualPC 1
这还算不上完美,但已经好多了(行数的乘积现在少了一个系数74)。现在这个SQL命令执行大概需要数秒钟时间。
为了避免tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID以及tt.ClientID = do.CUSTNMBR比较中的列长度不匹配,我们可以进行如下改动:
mysql > ALTER TABLE tt MODIFY AssignedPC VARCHAR(15),
MODIFY ClientID VARCHAR(15);
现在EXPLAIN显示的结果如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra
et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74
tt ref AssignedPC,ClientID,ActualPC ActualPC 15 et.EMPLOYID 52 where used
et_1 eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.AssignedPC 1
do eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ClientID 1
这个结果已经比较令人满意了。
余下的问题在于,默认情况下,MySQL假定tt.ActualPC列的值均匀分布,而事实上tt表的情况并非如此。幸而,我们可以很容易地让MySQL知道这一点:
shell > myisamchk --analyze PATH_TO_MYSQL_DATABASE/tt
shell > mysqladmin refresh
现在这个连接操作已经非常理想,EXPLAIN分析的结果如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra
tt ALL AssignedPC,ClientID,ActualPC NULL NULL NULL 3872 where used
et eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ActualPC 1
et_1 eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.AssignedPC 1
do eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ClientID 1
▲ OPTIMIZE
OPTIMIZE能够恢复和整理磁盘空间以及数据碎片,一旦对包含变长行的表进行了大量的更新或者删除,进行这个操作就非常有必要了。OPTIMIZE当前只能用于MyISAM和BDB表。
结束语:
从编译数据库服务器开始、贯穿整个管理过程,能够改善MySQL性能的因素实在非常多,本文只涉及了其中很小的一部分。

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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