某日运维突然说无线终端的频道页接口访问量很大,memcache缓存扛不过来,导致mysql并发查询量太大,导致服务器不停地宕机,只能不停地重启机器。遗憾的是运维并没有告诉mysql查询量具体有多大【无量化,比如一秒多少个查询…】。
针对这个问题,有同事建议改了mysql+memcache的架构,采用redis存储更佳。但是问题的真正原因是什么呢?mysql一秒钟扛几百个并发查询应该是可以的吧?带着疑问,我让运维给出慢查询log。
Oh,my god…慢查询记录太多,都是一秒钟以上的,但是基本上是同一条语句的查询。explain一下:
Sql语句中有order by zj_lastupdate,明明在这个字段上建立了索引的,但为什么没用呢【这个表上建立了太多联合索引,以致zj_lastupdate被无视了】,所以导致这条查询使用了临时表【using temporary】和文件排序【usingfilesort】。
解决的办法是在sql语句中加上use index(zj_lastupdate),提醒mysql引擎使用指定索引字段。再explain一下:
显然,这次查询引擎会使用zj_lastupdate了。
优化的效果是相当的明显,从之前的1.5秒降到0.015秒,百倍的性能提升。当然,这个问题解决之后,也就没有出现宕机的情形了,我们也没有改架构。
再说一个mysql优化经历,2表相连,一对一的关系,优化之前的sql语句大概是selectdistinct(movieid) as id…,explain的结果是:
显然,一对一关系的表,无需添加distinct关键字【算是画蛇添足吧】,去掉之后,再explain:
优化前后性能提升10倍左右。
Mysql的查询优化有很多基础理论,可以从查询语句,表结构【分表,字段冗余】,字段类型,索引,存储引擎,缓存,系统内核参数,磁盘IO等方面考虑,但是很重要的一点是写出具体的sql语句,针对这特定的语句进行具体的优化,当然前提是保证结果是准确的。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响: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学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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