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innodb表正好相反;行级锁表
互联网服务,不算支付性的服务外,互动产品,新闻系统等等一般都是读多,写少。用myisam表比较合适。
表的设计
定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的,定长表占用空间会大。
动态表:就是字段不是都定长的。
定长表要比动态表检索速度快。
软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能,比如用户表都是用户信息,如果需要同时从留言表取数据,又从用户表取用户信息的时候,就会采用联合查 询,有的时候一些操作还会用left,join等各种复杂sql语句,没准还要用mysql的函数。如果是针对访问量,读取量很大的互联网服务时,同时并 发去读,数据量又大,很可怕。最好是如果数据不会修改,在常用的表上有冗余字段,能够做到一次读,把数据都拿到;可以有冗余的写操作,但减少复杂的查询操 作。
在设计表的时候要将这个表的所有字段类型占用的字节数求和,并乘以你的预期(如:存储100W数据量),就是整张表未来会占用容量。
拆表 拆库
拆表就是将一张表复制N多张,里面分别存放不用内容的数据,数据的存放是用HASH算法来决定放入哪张表。
例如用户表user,传统情况就是一张表,拆表就是将表复制为user_01,user_02等里面都存放了格式一样的不同用户数据。
拆库和拆表类似,就是库的复制。
拆表或拆库有很多的HASH算法,主要目的就是减少表的数据量,用算法保证每个表的数据量平均,请求,读写操作被分摊降低压力,而且安全,出了问题最多是一部分用户受影响。缺点就是检索不方便,需要另想办法。
很多网站为了前期省事都会采用discuz的产品,如bbs,blog等,网上有不少关于这个产品的介绍和优化方法,没细研究过,听过一些网站介绍他们的 优化方法时,对于数据库主要是采用主从的方法,将数据库的读写分离来提高性能,但是个人觉得这种办法在数据量到了规模的时候就OVER了,并发和读写操作 没提升,数据也是会逐渐累计超过限制。
互联网服务由于要应对大数据量,大请求量,所以在设计开发的时候就不要太学院派,不要力图达到数据库、程序的设计“优美”,性能是最要紧的。bitsCN.com

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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