有这样的一个需求:select count(distinct nick) from user_access_xx_xx;
这条sql用于统计用户访问的uv,由于单表的数据量在10G以上,即使在user_access_xx_xx上加上nick的索引,
通过查看执行计划,也为全索引扫描,sql在执行的时候,会对整个服务器带来抖动;
root@db 09:00:12>select count(distinct nick) from user_access; +———————-+ | count(distinct nick) | +———————-+ | 806934 | +———————-+ 1 row in set (52.78 sec)
执行一次sql需要花费52.78s,已经非常的慢了
现在需要换一种思路来解决该问题:
我们知道索引的值是按照索引字段升序的,比如我们对(nick,other_column)两个字段做了索引,那么在索引中的则是按照nick,other_column的升序排列:
我们现在的sql:select count(distinct nick) from user_access;则是直接从nick1开始一条条扫描下来,直到扫描到最后一个nick_n,
那么中间过程会扫描很多重复的nick,如果我们能够跳过中间重复的nick,则性能会优化非常多(在oracle中,这种扫描技术为loose index scan,但在5.1的版本中,mysql中还不能直接支持这种优化技术):
所以需要通过改写sql来达到伪loose index scan:
root@db 09:41:30>select count(*) from ( select distinct(nick) from user_access)t ; | count(*) | +———-+ | 806934 | 1 row in set (5.81 sec)
Sql中先选出不同的nick,最后在外面套一层,就可以得到nick的distinct值总和;
最重要的是在子查询中:select distinct(nick) 实现了上图中的伪loose index scan,优化器在这个时候的执行计划为Using index for group-by ,
需要注意的是mysql把distinct优化为group by,它首先利用索引来分组,然后扫描索引,对需要的nick只扫描一次;
两个sql的执行计划分别为:
优化写法:
root@db 09:41:10>explain select distinct(nick) from user_access-> ; +—-+————-+——————————+——-+—————+————-| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +—-+————-+——————————+——-+—————+————- | 1 | SIMPLE | user_access | range | NULL | ind_user_access_nick | 67 | NULL | 2124695 | Using index for group-by | +—-+————-+——————————+——-+—————+————-
原始写法:
root@db 09:42:55>explain select count(distinct nick) from user_access; +—-+————-+——————————+——-+—————+————- | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +—-+————-+——————————+——-+—————+————- | 1 | SIMPLE | user_access | index | NULL | ind_user_access | 177 | NULL | 19546123 | Using index |

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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