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'sblobissuitableForStoringBinaryDataWithInareLationalDatabase,而ilenosqloptionslikemongodb,redis和calablesolutionsolutionsolutionsoluntionsoluntionsolundortionsolunsonstructureddata.blobobobissimplobisslowdeperformberbutslowderformandperformancewithlararengedata;

toaddauserinmysql,使用:createUser'username'@'host'Indessify'password'; there'showtodoitsecurely:1)choosethehostcarecarefullytocon trolaccess.2)setResourcelimitswithoptionslikemax_queries_per_hour.3)usestrong,iniquepasswords.4)Enforcessl/tlsconnectionswith

toAvoidCommonMistakeswithStringDatatatPesInMysQl,CloseStringTypenuances,chosethirtightType,andManageEngencodingAndCollationsEttingSefectery.1)usecharforfixed lengengtrings,varchar forvariable-varchar forbariaible length,andtext/blobforlargerdataa.2 seterters seterters seterters

mysqloffersechar,varchar,text,and denumforstringdata.usecharforfixed Lengttrings,varcharerforvariable長度,文本forlarger文本,andenumforenforcingDataAntegrityWithaEtofValues。

優化MySQLBLOB請求可以通過以下策略:1.減少BLOB查詢頻率,使用獨立請求或延遲加載;2.選擇合適的BLOB類型(如TINYBLOB);3.將BLOB數據分離到單獨表中;4.在應用層壓縮BLOB數據;5.對BLOB元數據建立索引。這些方法結合實際應用中的監控、緩存和數據分片,可以有效提升性能。

掌握添加MySQL用戶的方法對於數據庫管理員和開發者至關重要,因為它確保數據庫的安全性和訪問控制。 1)使用CREATEUSER命令創建新用戶,2)通過GRANT命令分配權限,3)使用FLUSHPRIVILEGES確保權限生效,4)定期審計和清理用戶賬戶以維護性能和安全。

chosecharforfixed-lengthdata,varcharforvariable-lengthdata,andtextforlargetextfield.1)chariseffity forconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariable-lengthdatalikenames,ballancingflexibilitibility andperformance.3)

在MySQL中處理字符串數據類型和索引的最佳實踐包括:1)選擇合適的字符串類型,如CHAR用於固定長度,VARCHAR用於可變長度,TEXT用於大文本;2)謹慎索引,避免過度索引,針對常用查詢創建索引;3)使用前綴索引和全文索引優化長字符串搜索;4)定期監控和優化索引,保持索引小巧高效。通過這些方法,可以在讀取和寫入性能之間取得平衡,提升數據庫效率。


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