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索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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