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在oracle数据库中,有一个变量绑定的用法,很多人都比较熟悉,可以调高数据库效率,应对高并发等,好吧,这其中并不包括我,当同事问我MySQL中有没有类似的写法时,我是很茫然的,于是就上网查,找到了如下一种写法:
view sourceprint?DELIMITER $$
set @stmt = select userid,username from myuser where userid between ? and ?;
prepare s1 from @stmt;
set @s1 = 2;
set @s2 = 100;
execute s1 using @s1,@s2;
deallocate prepare s1;
$$
DELIMITER ;
用这种形式写的查询,可以随意替换参数,给出代码的人称之为预处理,我想这个应该就是MySQL中的变量绑定吧……但是,在查资料的过程中我却听到了两种声音,一种是,MySQL中有类似Oracle变量绑定的写法,但没有其实际作用,也就是只能方便编写,不能提高效率,这种说法在几个09年的帖子中看到:
http://www.itpub.net/thread-1210292-1-1.html
http://cuda.itpub.net/redirect.php?fid=73&tid=1210572&goto=nextnewset
另一种说法是MySQL中的变量绑定是能确实提高效率的,这个是希望有的,那到底有木有,还是自己去试验下吧。
试验是在本机进行的,数据量比较小,具体数字并不具有实际意义,但是,能用来说明一些问题,数据库版本是mysql-5.1.57-win32免安装版。
本着对数据库不是很熟悉的态度^_^,试验过程中走了不少弯路,此文以结论为主,就不列出实验的设计过程,文笔不好,文章写得有点枯燥,写出来是希望有人来拍砖,因为我得出的结论是:预处理在有没有cache的情况下的执行效率都不及直接执行…… 我对自己的实验结果不愿接受。。如果说预处理只为了规范下Query,使cache命中率提高的话个人觉得大材小用了,希望有比较了解的人能指出事实究竟是什么样子的――NewSilen
实验准备
第一个文件NormalQuery.sql
NormalQuery
Set profiling=1;Select * From MyTable where DictID = 100601000004;Select DictID from MyTable limit 1,100;Select DictID from MyTable limit 2,100;/*从limit 1,100 到limit 100,100 此处省略重复代码*/......Select DictID from MyTable limit 100,100;SELECT query_id,seq,STATE,10000*DURATION FROM information_schema.profiling INTO OUTFILE d:/NormalResults.csv FIELDS TERMINATED BY , LINES TERMINATED BY ;
第二个sql文件 StmtQuery.sql
StmtQuery
Set profiling=1;Select * From MyTable where DictID = 100601000004;set @stmt = Select DictID from MyTable limit ?,?;prepare s1 from @stmt;set @s = 100;set @s1 = 101;set @s2 = 102;......set @s100 =200;execute s1 using @s1,@s;execute s1 using @s2,@s;......execute s1 using @s100,@s;SELECT query_id,seq,STATE,10000*DURATION FROM information_schema.profiling INTO OUTFILE d:/StmtResults.csv FIELDS TERMINATED BY , LINES TERMINATED BY ;
做几点小说明:
1. Set profiling=1; 执行此语句之后,可以从information_schema.profiling这张表中读出语句执行的详细信息,其实包含不少内容,包括我需要的时间信息,这是张临时表,每新开一个会话都要重新设置profiling属性才能从这张表中读取数据
2. Select * From MyTable where DictID = 100601000004;
这行代码貌似和我们的实验没什么关系,本来我也是这么认为的,之所以加这句,是我在之前的摸索中发现,执行过程中有个步骤是open table,如果是第一次打开某张表,那时间是相当长的,所以在执行后面的语句前,我先执行了这行代码打开试验用的表
3. MySQL默认在information_schema.profiling表中保存的查询历史是15条,可以修改profiling_history_size属性来进行调整,我希望他大一些让我能一次取出足够的数据,不过最大值只有100,尽管我调整为150,最后能够查到的也只有100条,不过也够了
4. SQL代码我没有全列出来,因为查询语句差不多,上面代码中用省略号表示了,最后的结果是两个csv文件,个人习惯,你也可以把结果存到数据库进行分析
实验步骤
重启数据库,执行文件NormalQuery.sql,执行文件StmtQuery.sql,得到两个结果文件
再重启数据库,执行StmtQuery.sql,执行文件NormalQuery.sql,得到另外两个结果文件
实验结果
详细结果在最后提供了附件下载,有兴趣的朋友可以看下
结果分析
每一个SQL文件中执行了一百个查询语句,没有重复的查询语句,不存在查询cache,统计执行SQL的平均时间得出如下结果
从结果中可以看出,无论是先执行还是后执行,NormalQuery中的语句都比使用预处理语句的要快一些=.=!
那再来看看每一句查询具体的情况,Normal和Stmt的query各执行了两百次,每一步的详细信息如下:
从这里面可以看出,第一个,normalquery比stmtquery少一个步骤,第二个,虽然stmt在不少步骤上是优于normal的,但在executing一步上输掉太多,最后结果上也是落败
最后,再给出一个查询缓存的实验结果,具体步骤就不列了
在查询缓存的时候,Normal完胜……
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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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